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出版者:Sage Pubns

作者:Sapsford, Roger

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:

价格:$ 59.83

装帧:Pap

isbn号码:9781412912327

丛书系列:

图书标签:

• Research
• 调查研究
• 问卷设计
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 定量研究
• 抽样调查
• 民意调查
• 测量与评估

《Survey Research》并非一本探讨具体学科领域的书籍，它是一本专注于研究方法论的著作，旨在为读者提供一个系统、全面且实用的调查研究框架。本书并非传递特定知识点，而是教授一种理解世界、收集信息和分析数据的思维方式与工具。 这本书的核心价值在于其对“如何问对问题”以及“如何解读答案”的深入剖析。在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据包围，但真正有价值的洞察往往隐藏在数据的背后。本书将带领读者穿越迷雾，学会如何设计有效的调查，以精准地捕捉我们所关心的现象。 本书将调查研究的整个流程分解为一系列逻辑清晰、步骤明确的环节。从最初的研究设计开始，它将引导读者思考：你的研究目标是什么？你想回答哪些核心问题？你期望通过调查达到什么目的？这一阶段的严谨性至关重要，因为它是后续所有工作的基础。本书会详细介绍不同类型的研究设计，例如探索性研究、描述性研究和因果性研究，并指导读者如何根据自身的研究需求选择最合适的设计。 紧接着，本书将重点放在抽样方法上。如何从庞大的总体中选取具有代表性的样本，是保证调查结果可靠性的关键。《Survey Research》将深入浅出地讲解概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、优缺点以及适用场景。书中会通过具体的例子，帮助读者理解不同抽样方式对研究结论的影响，以及如何避免常见的抽样误差。 本书的另一大篇幅将献给问卷设计。一本好的问卷能够激发被访者的坦诚回答，而一问不良的问卷则可能导致误解、遗漏甚至虚假信息。《Survey Research》将提供详尽的指导，涵盖问题的措辞、选项的设置、量表的选择、问卷的逻辑流程以及预测试的重要性。它会教你如何避免引导性问题、模糊性问题以及双重否定问题，如何设计开放式问题和封闭式问题，以及如何构建一个既能收集所需信息又不让被访者感到厌倦的问卷。本书还会探讨不同问卷形式（如纸质问卷、在线问卷、电话问卷、面访问卷）的特点和实施技巧。 在数据收集之后，本书将进入数据分析的阶段。这里并非简单地介绍统计软件的使用，而是侧重于如何根据研究问题和数据类型选择合适的统计方法。《Survey Research》将涵盖描述性统计（如均值、中位数、众数、标准差）以及推断性统计（如t检验、卡方检验、相关分析、回归分析）的基本原理和应用。本书会强调数据清理和整理的重要性，并指导读者如何识别和处理异常值、缺失值等问题。通过理论讲解与案例分析相结合，读者将学会如何从原始数据中提炼出有意义的信息，并将其转化为可解释的结论。 此外，本书还会涉及研究伦理和报告撰写。调查研究不仅仅是技术操作，更关乎对被访者的尊重和保护。《Survey Research》会强调知情同意、匿名性、保密性等伦理原则，以及如何在研究过程中遵守这些原则。最后，本书将指导读者如何清晰、准确、有逻辑地撰写调查研究报告，包括研究背景、研究方法、研究结果、讨论和结论等部分，使研究成果能够被他人理解和借鉴。 总而言之，《Survey Research》是一本关于如何进行严谨、科学、有效的调查研究的“操作手册”和“思维指南”。它不提供现成的答案，而是赋予读者发现答案的能力。它适用于任何希望通过系统性数据收集来理解现象、检验假设、做出决策的个人或团队，无论你是在学术研究、市场营销、社会科学、公共政策还是其他任何领域，本书都将为你提供一套坚实的理论基础和实践指导，助你成为一名出色的调查研究者。

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我不得不说，这本书的语言风格有一种老派的学者风范，它绝不是那种为了迎合大众而故意写得轻快浅薄的“快餐读物”。相反，它沉稳、精确，甚至在某些章节带着一丝不苟的学院派气息。阅读体验是需要投入精力的，你不能指望它会用通俗小说的方式来引导你。但正是这份坚持，使得它在阐述复杂概念时，显得无比可靠。比如，在深入探讨问卷设计中的偏差控制时，作者对“社会赞许性偏差”和“首因/近因效应”的描述，充满了哲学思辨的味道，探讨了人类心理结构如何影响数据采集的内在逻辑。读到这些地方，我感觉自己不只是在学习一套研究技术，更像是在与一位经验丰富的同行进行深层次的学术对话。书中对定性研究方法在混合研究设计中的融合处理，也展现了作者超越传统量化藩篱的开阔视野，它没有将定性与定量割裂，而是强调它们如何相互印证，共同构建更稳固的知识体系。这种深度的挖掘，要求读者必须沉下心来，逐字逐句地咀嚼，但一旦理解，那种豁然开朗的感觉是其他很多肤浅读物无法比拟的。它教会我的，是批判性地看待每一个研究结论背后的生成过程。

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这本书在理论框架的构建上，展现了极高的学术水准和历史纵深感。它没有将调查研究视为一个孤立的技术集合，而是将其置于整个社会科学方法论演变的历史长河中去审视。作者细致地追溯了调查方法的起源，从早期的人口普查到二战后统计学革命对问卷设计的冲击，这种宏观叙事极大地丰富了我的知识背景。当我读到它讨论不同哲学立场如何影响研究者对“真实”的定义，进而影响其在设计调查工具时所做的取舍时，我感到非常震撼。例如，它对比了实证主义者与建构主义者在构建测量量表时的根本差异，这让我意识到，方法论的选择从来都不是纯粹技术性的，背后承载着深刻的认识论基础。书中对测量模型，如因子分析和结构方程模型基础概念的介绍，虽然不涉及高深的数学推导，但对模型的假设和适用条件进行了极其严谨的阐述，确保读者在应用这些强大工具时，能够保持清醒的自我反思和批判精神，避免盲目套用复杂模型。

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这本书的装帧和排版真是令人眼前一亮，那种扎实的学术感扑面而来，一看就知道是经过精心打磨的。纸张的质感非常舒服，拿在手里沉甸甸的，感觉知识的重量都凝结在其中了。光是翻阅目录，就能感受到作者在梳理这个宏大领域时的严谨与条理。比如，他对研究设计分类的细致区分，从横断面到纵向追踪，每一种方法的优缺点都剖析得入木三分，让人立刻就能建立起清晰的知识框架。我特别喜欢它在介绍抽样技术时的那种循序渐进的讲解，即便是初次接触统计学的读者，也能通过那些生动的比喻和图示，迅速掌握简单随机抽样、分层抽样和整群抽样的核心差异。作者没有停留在理论层面，而是大量穿插了经典的案例分析，这些案例的背景设定非常贴近现实世界的复杂性，让人在学习方法论的同时，也对如何将这些方法落地应用有了更直观的认识。而且，书中对测量信度和效度的讨论，简直是教科书级别的范例，用最简洁的语言解释了最复杂的统计概念，读完后，我对如何评估问卷质量有了全新的认识，这对我未来进行任何形式的量化研究都将是宝贵的财富。这本书的价值，首先体现在它作为一本工具书的无可替代性上，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是告诉你“为什么这样做是最好的”。

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这本书最让我感到惊喜的是，它在伦理和沟通技巧方面给予了极大的重视，这往往是其他技术性书籍所忽略的“软技能”部分。作者专门开辟章节详述了知情同意书的设计规范，以及如何在保护受访者隐私与确保数据有效性之间找到平衡点。它强调了研究者与被访者之间建立信任的重要性，认为这种关系质量直接影响到回答的真实性和后续的合作意愿。书中还探讨了如何以清晰、非技术性的语言向非专业人士解释研究目的和结果，这对于需要向资助方或公众汇报成果的研究人员来说，是无价的指导。我特别喜欢它在讨论报告撰写时强调的“透明度原则”，要求研究者不仅要报告成功的结果，更要坦诚地披露那些不理想或失败的尝试，因为这些“负面证据”同样具有重要的学术价值。这种对研究全过程负责任的态度，体现了作者对学术诚信的最高要求，也让这本书超越了单纯的方法手册，成为了一本关于如何成为一个合格的社会科学研究者的指南。

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坦白讲，这本书在实践操作指导方面，给我的启发是革命性的。很多市面上的指南只是罗列了步骤，但这本书却深入剖析了每一个步骤背后的“陷阱”与“优化点”。在我印象中，关于数据清洗和预处理的那一章，简直是一部实战宝典。作者没有简单地说“删除异常值”，而是详细对比了使用IQR法、Z-score法以及更复杂的鲁棒统计方法来处理异常数据的后果，并结合具体的研究情境，给出了选择的权重和理由。此外，它对不同数据收集模式的优劣势分析也极其到位，例如，对比了电话调查、在线调查和面对面访问在不同人群中的反应率差异及潜在的测量误差。特别是关于追踪研究中样本流失（attrition）的处理，书中提供的数个加权和多重插补的策略，极大地拓宽了我在处理长期项目时的工具箱。这本书的实用性并非停留在软件操作层面（它更注重底层逻辑），而是专注于研究伦理与方法选择的艺术，让读者能够真正成为一个能够驾驭复杂研究流程的专业人士。

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