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出版者:Atomic Dog

作者:William M. K. Trochim

出品人:

页数:361

译者:

出版时间:2006-12-18

价格:USD 232.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781592602919

丛书系列:

图书标签:

• 社会学
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深入探索科学研究的基石 本书旨在为广大读者，无论是初涉研究领域的新手，还是希望系统梳理研究方法的老将，提供一个全面、深入且实用的指南。我们致力于揭示科学研究的本质，剖析其严谨的逻辑，并指导您如何有效地设计、执行和撰写一项高质量的研究。本书绝非枯燥的理论堆砌，而是力求将抽象的研究方法转化为可操作的步骤和清晰的思路，帮助您在学术探索的道路上少走弯路，少遇坎坷。 第一部分：研究的基石——理解研究的本质与伦理 在开始任何一项研究之前，建立对研究本质的深刻理解至关重要。本部分将带领您走进科学研究的宏大殿堂，探讨其核心理念、不同类型的研究以及其在知识体系构建中的关键作用。我们将深入剖析科学研究的定义、目的和基本原则，例如客观性、可重复性、逻辑性和批判性思维。 研究的定义与目的： 我们将阐述科学研究不仅仅是搜集事实，更是对未知进行系统性探索、解释现象、预测未来以及解决问题的过程。研究的目的是为了增进我们对世界的理解，发现新的知识，验证或修正现有的理论。 不同类型的研究： 研究的疆域广阔，我们将在本部分为您描绘其丰富的图景。我们将详细介绍不同类型研究的特点、适用场景和研究设计思路，包括： 探索性研究 (Exploratory Research)： 当对某一现象了解甚少或希望初步了解其潜在联系时，探索性研究便显露身手。它旨在产生初步的见解、理论或假设，为后续更深入的研究铺平道路。我们将探讨其常用的方法，如文献回顾、焦点小组访谈、深度访谈和案例研究。 描述性研究 (Descriptive Research)： 旨在精确而系统地描绘某一群体、现象或情况的特征。它回答“是什么”的问题，例如人口统计学特征、态度、行为模式等。我们将深入讲解调查研究、观察研究和内容分析等描述性研究方法。 解释性研究 (Explanatory Research)： 致力于揭示变量之间的因果关系，回答“为什么”的问题。它试图解释某一现象发生的原因，并预测其可能的后果。我们将重点阐述实验研究、准实验研究和相关研究的设计与实施。 应用研究 (Applied Research) 与基础研究 (Basic Research)： 区分这两种研究类型至关重要。基础研究追求的是理论知识的拓展，而应用研究则直接服务于解决实际问题。我们将探讨它们之间的联系与区别，以及如何根据研究目标选择合适的研究类型。 研究伦理： 任何负责任的研究都必须遵循严格的伦理规范。本部分将详细探讨研究伦理的各个方面，确保您的研究在道德和法律框架内进行。我们将深入讲解知情同意、隐私保护、匿名性、数据保密、避免欺骗以及研究参与者的权益保护。此外，我们还将讨论学术诚信，包括避免剽窃、虚报和伪造数据等。理解并践行这些伦理原则，不仅是对研究对象的尊重，也是维护学术声誉和研究公信力的基石。 第二部分：研究设计的艺术——从问题到计划 一旦确立了研究的方向和基本理念，接下来的关键一步就是精心设计您的研究。本部分将指导您如何将一个模糊的研究想法转化为一份清晰、可行的研究计划。 界定研究问题与研究目标： 一个清晰、具体且可操作的研究问题是成功研究的起点。我们将为您提供识别和提炼研究问题的策略，并指导您如何将其转化为具体的研究目标。我们将强调研究问题的可行性、相关性和创新性。 文献回顾 (Literature Review)： 文献回顾是研究过程中不可或缺的一环，它帮助您了解前人的研究成果、发现研究空白、明确研究的理论框架，并避免重复劳动。我们将指导您如何进行高效的文献检索，如何批判性地评估文献，以及如何将文献回顾的内容有机地融入您的研究设计中。 理论框架与概念化： 理论框架为您的研究提供了一个逻辑的支撑和分析的视角。我们将探讨如何识别和构建适合您研究的理论框架，以及如何将抽象的概念转化为可测量、可操作的变量。我们将重点介绍概念化和操作化这两个关键步骤，确保研究中的变量能够被准确地定义和测量。 研究假设的提出： 对于解释性研究，研究假设是检验因果关系或变量之间关系的预测性陈述。我们将指导您如何根据理论和现有文献提出清晰、可检验的研究假设，并区分零假设 (null hypothesis) 和备择假设 (alternative hypothesis)。 确定研究方法与研究设计： 这是研究设计的核心。我们将详细介绍各种研究设计，并指导您如何根据研究问题、研究目标和研究假设选择最合适的研究设计。我们将深入探讨： 定量研究设计 (Quantitative Research Designs)： 包括实验设计、准实验设计、相关研究设计、横断面设计和纵向设计。我们将详细讲解每种设计的特点、优缺点、适用场景以及统计分析的要求。 定性研究设计 (Qualitative Research Designs)： 包括案例研究、民族志研究、扎根理论、现象学研究和叙事研究。我们将探讨定性研究的独特之处，如深入理解、情境性以及研究者在其中的作用。 混合研究设计 (Mixed Methods Designs)： 结合定量和定性研究的优势，以获得更全面、更深入的研究结果。我们将介绍不同类型的混合研究设计，如顺序设计、并行设计和嵌入式设计。 抽样方法 (Sampling Methods)： 如何选择具有代表性的研究样本至关重要，它直接影响研究结果的泛化能力。我们将详细介绍概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样）和非概率抽样方法（如方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样和判断抽样），并指导您如何根据研究目标和研究对象的特点选择合适的抽样方法。 数据收集工具的设计： 问卷、访谈提纲、观察量表等数据收集工具的质量直接影响数据的可靠性和有效性。我们将提供设计高质量数据收集工具的实用建议，包括明确问题、清晰表述、避免偏见、测试问卷的信度和效度等。 第三部分：数据收集的实践——实施您的研究计划 研究设计完成后，下一步就是将计划付诸实践，进行实际的数据收集。本部分将为您提供在数据收集过程中可能遇到的各种情况的应对策略。 执行定量数据收集： 我们将指导您如何高效、准确地进行定量数据收集，包括问卷发放与回收、访谈的实施、实验的执行以及现有数据的搜集。我们将强调标准化流程的建立和对研究执行人员的培训。 执行定性数据收集： 定性数据收集往往需要研究者更加灵活和深入。我们将提供关于如何进行有效访谈（半结构化、非结构化）、如何进行系统的观察（参与式、非参与式）以及如何记录和管理定性数据的实用技巧。 数据质量控制： 在数据收集过程中，确保数据的准确性和完整性是重中之重。我们将为您提供数据质量控制的策略，包括数据录入的核对、异常值的识别和处理、以及研究过程中的记录和存档。 处理研究中的挑战： 任何研究都会遇到意想不到的挑战，例如样本不足、参与者退出、数据不完整等。本部分将为您提供应对这些常见挑战的策略和建议，帮助您在复杂的研究环境中保持冷静和专业。 第四部分：数据分析与解释——从数据到洞察 收集到的数据本身并不能说明问题，需要通过严谨的分析才能转化为有意义的洞察。本部分将为您揭示数据分析的奥秘，并指导您如何从数据中提取有价值的信息。 定量数据分析： 描述性统计 (Descriptive Statistics)： 我们将介绍如何使用描述性统计方法来总结和呈现数据，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、范围）以及数据的分布特征。 推论性统计 (Inferential Statistics)： 我们将深入探讨推论性统计的各种方法，用于从样本数据推断总体特征。我们将详细介绍假设检验的原理和流程，以及各种统计检验方法的适用条件和解释，例如t检验、方差分析 (ANOVA)、卡方检验、相关分析和回归分析。 选择合适的统计方法： 根据研究设计、数据类型和研究问题的不同，选择合适的统计方法至关重要。我们将提供清晰的指南，帮助您做出明智的选择。 定性数据分析： 编码 (Coding)： 定性数据分析的核心在于识别和组织数据中的主题和模式。我们将介绍不同类型的编码策略，如开放式编码、轴心编码和选择性编码。 主题分析 (Thematic Analysis)： 我们将指导您如何从编码后的数据中提炼出有意义的主题，并围绕这些主题展开深入的解释。 内容分析 (Content Analysis)： 另一种重要的定性分析方法，用于系统地描述和量化文本、图像或其他媒体中的内容。 解释定性数据： 定性数据分析的目的是提供深度的理解和丰富的背景信息。我们将强调如何将数据分析结果与研究问题和理论框架联系起来，进行有说服力的解释。 数据可视化： 有效的数据可视化能够清晰地呈现研究结果，帮助读者更快地理解复杂的信息。我们将介绍不同类型图表（柱状图、折线图、散点图、饼图）的适用场景，以及如何使用可视化工具来增强您的研究报告。 解释研究结果： 数据分析的结果需要被清晰地解释，并与研究问题和假设联系起来。我们将指导您如何撰写有说服力的结果部分，并避免过度解读或不恰当的推断。 第五部分：研究报告的撰写——传播您的发现 一项优秀的研究，最终需要通过清晰、规范的报告来传播其成果。本部分将引导您完成研究报告的撰写和修改过程。 研究报告的结构： 我们将详细介绍学术研究报告的标准结构，包括标题页、摘要、引言、文献回顾、研究方法、结果、讨论、结论和参考文献。我们将逐一剖析每个部分的撰写要点和注意事项。 引言的撰写： 如何在引言中吸引读者，清晰地介绍研究背景、研究问题和研究意义。 方法部分的详细描述： 如何清晰、准确地描述您的研究设计、样本、数据收集工具和数据分析方法，以便其他研究者能够重复您的研究。 结果部分的客观呈现： 如何客观、准确地呈现您的数据分析结果，并结合图表进行说明。 讨论部分的深入解读： 如何解释研究结果的含义，将其与现有文献进行比较，讨论研究的局限性，并提出未来研究的建议。 结论部分的精炼总结： 如何对您的研究成果进行精炼的总结，并重申其重要性。 参考文献的规范格式： 确保所有引用的文献都按照统一的学术规范进行引用和列出。 学术写作风格与语言： 我们将提供关于如何使用清晰、简洁、客观的学术语言进行写作的建议，并帮助您避免常见的写作错误。 修改与校对： 撰写完成后，细致的修改和校对是必不可少的环节，以确保报告的质量和准确性。 结论 本书旨在成为您在研究方法领域的忠实伙伴，为您提供一个坚实的知识基础和实践指导。我们相信，通过系统地学习和应用本书所介绍的研究方法，您将能够自信地开启您的研究之旅，并做出有价值的学术贡献。无论您是为了完成学术论文，还是为了解决实际问题，本书都将为您提供宝贵的工具和清晰的思路，助您在知识探索的道路上不断前行，攀登新的高峰。

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这本书的排版和索引系统简直是为“救急”而生的。我承认，我经常需要在截止日期前临时抱佛脚去查阅某个统计检验的适用条件，或者某个量表的信度检验方法。如果一本参考书的查找体验很糟糕，那它再有价值也形同虚设。但《The Research Methods Knowledge Base》在这方面做得相当出色。它的章节标题设计得非常直观，而且关键概念的定义和公式的解释总是被放置在清晰的方框内，用不同的字体或颜色进行强调，即便是匆忙翻阅，也能迅速定位到自己需要的那一勺“知识”。我尤其欣赏它在每个主要章节末尾设置的“关键术语回顾”环节，这相当于一个微型的速查表，极大地提高了复习效率。我记得有一次，我的导师突然要求我解释“功效分析”（Power Analysis）的实际意义，我当时大脑一片空白，但这本书的索引直接指向了关于样本量确定的那一节，并且用一个生动的图表说明了I型错误、II型错误与功效之间的权衡关系，我只用了五分钟就准备好了回答。这种以用户（读者）为中心的内容组织方式，体现了编者对科研人员日常工作流的深刻理解。

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说实话，我一开始对这本“知识库”抱有很大期望，但拿到手翻阅后，发现它在某些高阶议题上的处理略显保守，缺少了那么一丝锐气和前沿性。它非常擅长构建“标准”的研究框架，对于社会科学中常见的、已经被广泛接受的范式有着详尽的阐述，这对于入门者无疑是极好的，但对于那些已经在进行更复杂、更具跨学科性质研究的资深学者来说，可能会觉得有些意犹未尽。我特别关注的‘混合方法研究’部分，虽然提及了Triangulation（三角互证），但对于如何真正有效地融合定性和定量数据的深层哲学冲突和操作难题探讨得不够深入。它更偏向于“操作指南”而非“思想启发”。举个例子，它在讲解结构方程模型（SEM）时，更多地停留在参数估计和模型拟合优度的介绍，而对于模型背后的潜在理论假设是如何影响解释力的那部分，论述得不够充分。我期待能看到更多关于大数据分析工具与传统研究方法结合的讨论，或者在解释性因果推断方面的最新进展，而这本书的整体基调，似乎更倾向于维护经典研究的严谨性，这使得它在面对快速迭代的当代研究环境时，显得略微滞后了那么一拍。

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我必须得说，阅读这本书的过程，更像是在进行一场“思维体操”，它强迫你跳出舒适区，用一种更批判性的眼光去看待信息和结论的产生过程。它对“偏误”（Bias）的剖析细致入微，这才是衡量一个研究者成熟度的试金石。我过去总以为只要样本量够大，数据够多，结果就一定是可靠的，但这本书彻底颠覆了我的这种朴素认知。它详细论述了选择偏差、测量偏差、确认偏误（Confirmation Bias）在不同研究设计中如何悄无声息地渗透进来，并提供了相应的缓解策略。尤其是关于实验控制组设置的讨论，它不仅讲解了随机化、双盲设计的必要性，还深入剖析了安慰剂效应的复杂性，让我开始思考，我们观察到的“干预效果”究竟有多少是真正由干预本身带来的，有多少是心理暗示的结果。这种对“真理”的审慎态度，是我从这本书中学到的最宝贵财富。它不仅仅是告诉你“怎么做实验”，更重要的是让你明白“为什么你必须这样谨慎地做实验”。这种内化于心的批判性思维，比任何单一的研究工具都更具长久的生命力。

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这本书的篇幅实在惊人，它更像是一部详尽的工具手册，而不是一本传统意义上的教材。虽然内容详实，但阅读体验上存在一个明显的“信息过载”问题。对于初学者来说，面对如此庞杂的体系，可能会产生一种压倒性的挫败感。每一个概念都伴随着大量的细节描述和背景解释，这导致在初次通读时，很难把握住主干。比如，当你试图理解“中介变量分析”时，这本书会同时引入路径分析、回归法的局限性、Baron和Kenny的经典模型，以及更新的Bootstrap方法，这使得核心逻辑被淹没在各种技术细节之中。我感觉，如果能有一个更高层次的概览性章节，帮助读者在宏观层面建立起不同统计方法的“家族树”，或许能缓解这种焦虑。换句话说，这本书的强项在于“广度”和“深度”，但其“结构化”的指引性略显不足，它更适合作为一本工具书随时查阅，而不是一本可以从头读到尾、建立完整知识体系的入门读物。它需要读者具备一定的预备知识，才能有效消化其中蕴含的巨大信息量。

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这本《The Research Methods Knowledge Base, 3rd Edition》简直是科研新手的福音，它把原本让人望而生畏的研究方法论讲得深入浅出，逻辑清晰得让人佩服。初次接触复杂统计模型和实验设计时，我感到十分迷茫，那些教科书里充斥着晦涩难懂的术语和公式，让人读完后依然抓不住重点。然而，这本书却像一位耐心且知识渊博的导师，它不是简单地堆砌理论，而是将每一种方法——从定性访谈的精髓到定量回归分析的严谨性——都用贴近实际的案例进行剖析。特别让我印象深刻的是它在描述研究伦理和数据收集工具效度信度时的那种细致入微。它没有避开那些棘手的问题，反而将其摊开来，一步步引导读者去思考“为什么”和“如何做”才是最恰当的。例如，在讨论问卷设计时，它详细区分了李克特量表和语义差异量表的使用场景，并给出了避免提问偏差的实用技巧，这在我后来的实际操作中起到了立竿见影的效果。这本书的结构安排也十分人性化，章节之间的过渡自然流畅，使得整个研究流程的脉络清晰可见，让人建立起一个完整的研究框架感，而不是零散的知识点。对于任何想要扎实打下研究基础的人来说，这本书的价值远远超过了其本身的篇幅。

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brief introduction

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很好用的研究设计指导，关于实验的部分很精练有用。 有免费网络版http://www.socialresearchmethods.net/kb/contents.php

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这书的作者虽然时不时开个玩笑，但不得不表示后面的内容简直是一些哲学命题了，读起来其实特别烧脑。

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brief introduction

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分分钟读睡过去