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☆☆☆☆☆

出版者:Open University Press

作者:Martyn Denscombe

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2007-5-1

价格:GBP 19.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780335220229

丛书系列:

图书标签:

• 方法论
• 社会政策
• 研究方法
• 研究
• 论文
• 英文原版
• 社会学
• 学术写作
• research
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• methodology
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《卓越研究指南》 内容简介 《卓越研究指南》是一本为所有希望提升研究技能的学者、学生及专业人士量身打造的实用手册。它并非专注于某一特定学科领域，而是致力于提供一套普适性的研究方法论和实践技巧，帮助读者在任何研究项目中都能游刃有余，取得卓越成果。本书将带领你从研究的萌芽阶段——选题与构思，一路深入到严谨的资料搜集、分析，最终抵达清晰、有力的成果呈现。 本书结构清晰，逻辑严谨，从宏观的研究设计到微观的操作细节，无不涵盖。首先，在研究的起点部分，本书将引导读者学会如何精准地识别和界定一个值得深入探讨的研究问题。它会教授识别研究空白、评估研究可行性、以及如何将模糊的想法转化为具体、可操作的研究目标。在这里，读者将学习到各种构思技巧，如头脑风暴、文献回顾的战略性运用，以及如何从实践经验中提炼研究课题。 接着，本书深入探讨研究设计与方法的选择。不同于那些仅提供一种研究范式的手册，本书广泛而深入地介绍了定性研究与定量研究的精髓，并阐述了混合研究方法的优势。读者将学会如何根据研究问题的性质，选择最适合的研究设计，包括但不限于实验研究、调查研究、案例研究、民族志研究、现象学研究等。本书还会细致讲解各种数据收集工具和技术，例如访谈（结构式、半结构式、非结构式）、问卷设计（ Likert 量表、开放式问题等）、观察（参与式、非参与式）、文献分析、档案研究以及二手数据的使用。本书强调，方法的选择并非僵化的规则，而是需要根据研究目标灵活调配的艺术。 在数据收集与管理方面，《卓越研究指南》提供了详尽的指导。本书将详细介绍如何制定周密的数据收集计划，确保数据的准确性、可靠性和有效性。在资料收集过程中，如何处理潜在的偏见、如何进行伦理考量、以及如何建立有效的数据记录和管理系统，都将得到深入的阐述。本书还会分享一些关于提高数据收集效率和质量的实用技巧，例如如何进行预测试、如何培训访谈员、以及如何利用技术手段辅助数据采集。 数据分析是研究的核心环节，本书为此提供了详尽的论述。对于定量研究，本书将介绍描述性统计和推论性统计的基本原理与应用，涵盖频率分布、均值、标准差、相关性分析、回归分析等常用统计方法。对于定性研究，本书将深入讲解内容分析、主题分析、叙事分析、话语分析等方法，并提供具体的操作步骤和示例。本书还会指导读者如何选择合适的分析软件，并提供一些关于如何解读和可视化分析结果的建议。它强调，数据分析的目的是从海量信息中提炼出有意义的模式和洞见，而非简单地套用公式。 成果呈现的部分，本书将带领读者完成研究的最后一步——将研究成果转化为清晰、有说服力的表达。本书将详细讲解如何撰写研究报告、学术论文、毕业论文、甚至是研究简报。它会涵盖标题的拟定、摘要的撰写、引言的构建、文献综述的组织、研究方法部分的阐述、结果的呈现、讨论的展开、以及结论的凝练。此外，本书还会提供关于如何制作高质量的演示文稿、海报的建议，以及如何有效地进行学术演讲。书中强调，研究成果的价值不仅在于发现，更在于其传播和应用。 贯穿全书，研究伦理与学术诚信始终是重要的基石。本书将详细阐述研究中的道德原则，包括知情同意、隐私保护、保密性、避免伤害以及利益冲突的处理。它还会强调学术诚信的重要性，指导读者如何正确引用文献、避免抄袭，以及如何负责任地进行研究。 《卓越研究指南》以其全面性、实用性和易读性，成为研究者们不可或缺的伙伴。它不仅仅是一本工具书，更是一次激发研究潜能、提升研究智慧的旅程。无论你是初涉研究领域的学生，还是经验丰富的学者，本书都能为你提供宝贵的指导和启迪，帮助你在知识探索的道路上，不断迈向卓越。

评分☆☆☆☆☆

是你控制研究方法，还是你被研究方法所控制，这是一个问题。或许很多研究生读了不少研究方法的书，却还是没法为自己的研究找到合适的方法，或者迷失在方法的丛林中根本还不知道自己真正研究的问题是什么，或者为了运用某种方法而“削足适履”更改自己的研究。 《怎...

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是你控制研究方法，还是你被研究方法所控制，这是一个问题。或许很多研究生读了不少研究方法的书，却还是没法为自己的研究找到合适的方法，或者迷失在方法的丛林中根本还不知道自己真正研究的问题是什么，或者为了运用某种方法而“削足适履”更改自己的研究。 《怎...

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是你控制研究方法，还是你被研究方法所控制，这是一个问题。或许很多研究生读了不少研究方法的书，却还是没法为自己的研究找到合适的方法，或者迷失在方法的丛林中根本还不知道自己真正研究的问题是什么，或者为了运用某种方法而“削足适履”更改自己的研究。 《怎...

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是你控制研究方法，还是你被研究方法所控制，这是一个问题。或许很多研究生读了不少研究方法的书，却还是没法为自己的研究找到合适的方法，或者迷失在方法的丛林中根本还不知道自己真正研究的问题是什么，或者为了运用某种方法而“削足适履”更改自己的研究。 《怎...

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是你控制研究方法，还是你被研究方法所控制，这是一个问题。或许很多研究生读了不少研究方法的书，却还是没法为自己的研究找到合适的方法，或者迷失在方法的丛林中根本还不知道自己真正研究的问题是什么，或者为了运用某种方法而“削足适履”更改自己的研究。 《怎...

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的研究人员，我更看重的是那些“灰色地带”的知识——那些没有标准答案，需要靠经验和专业判断来裁决的部分。比如，如何巧妙地向资助机构的评审员推销一个具有高风险但高回报的研究方向？如何处理那些关键实验数据缺失时，你的导师要求你“灵活处理”的道德困境？这本书在处理这些现实中的“灰色地带”时，表现得极其保守和理想化。它似乎预设了一个完美无缺的研究环境，所有人都遵循着教科书上的每一步骤。但现实是，研究往往是在资源有限、时间紧张、充满了不可控变量的环境中进行的“博弈”。我期待看到一些关于“如何在不牺牲科学严谨性的前提下，做出 pragmatic（务实）的妥协”的讨论，哪怕只是案例分析也好。但作者似乎对这种复杂性避而不谈，或者说，根本没有意识到这种复杂性的存在。读完后，我非但没有感到“武装起来”去面对实际研究的挑战，反而觉得被一种过于天真的理想主义所笼罩，仿佛离开了象牙塔就无法生存。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，内心是带着一种近乎苛刻的期待的，毕竟“研究指南”这个名字本身就带有权威性。然而，阅读体验如同在炎热的夏日里喝了一杯温吞的白开水，寡淡无味，提不起一点精神。作者的写作风格过于冗长和学院派，大量的篇幅被用来描述一些显而易见的逻辑步骤，比如“首先你要明确你的研究问题”。拜托，如果我连研究问题都不知道如何定义，我根本就不会拿起一本“指南”来寻求帮助，我会去找我的导师或者更专业的统计顾问。这本书最让我感到困惑的一点是，它似乎完全脱节于当下的技术浪潮。在人工智能和大数据日益成为主流研究范式的今天，我对如何利用机器学习模型进行预测性分析的章节抱有极大的期望。但书中对这些前沿工具的提及，停留在一种非常表层的概念介绍上，连最基本的Python或R语言库的调用示例都没有提供。这让这本书的“指南”价值大打折扣，它停留在纸质时代的研究方法论上，对于需要处理TB级别数据的新一代研究者来说，简直是“对牛弹琴”。我感觉自己像是在翻阅一本十年前的教科书，而学术界的发展速度，可比这要快多了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“深度”完全配不上它“指南”的厚度。内容上，大量篇幅被用于对基础概念的重复解释，比如“可重复性”的重要性被反复提及，但真正具有创新性的、能够帮助我们超越现有水平的方法论创新却少之又少。我最失望的是，它似乎没有跟上近年来学术界在“开放科学”（Open Science）方面的巨大变革。例如，关于数据共享协议的最新要求、预注册（Preregistration）的最佳实践、以及如何有效地利用公共代码库来提高协作效率等方面，这本书的论述显得滞后且不够深入。如果一本研究指南不能引导读者拥抱最新的实践标准，那么它就仅仅是一份历史文献，而非“指南”。我需要的是能够让我下一篇论文在同行评审中脱颖而出的“杀手锏”，是那些能让我避免常见陷阱的“内部窍门”。很遗憾，这本书提供的更多是“不要做什么”的警告，而不是“如何做得更好”的路线图。总体来说，它更像是一本填补书架空白的配角，而不是一位能够指导我通往卓越研究的导师。

评分☆☆☆☆☆

这本所谓的“研究指南”真是让人摸不着头脑，完全没有抓住我这个常年与文献打交道的“老油条”的痛点。我原以为能从中窥见什么业界最新的数据挖掘技巧，或者至少是更高效的文献管理系统优化方案。结果呢？翻开前几页，充斥着大量关于“研究伦理”的陈词滥调，仿佛在对着一个刚踏入大学校门的新生讲话。你知道吗，我需要的不是有人告诉我“抄袭是可耻的”，而是如何在高通量的研究压力下，保持实验的严谨性，同时还能兼顾效率。这本书更像是一本写给中学时代进行“小论文”撰写的学生看的入门手册，细节的深度远远不够。举个例子，它提到了问卷设计，但对于如何处理非正态分布的数据集时的样本量估计，只是一带而过，没有给出任何实用的统计学工具或软件操作的指导。如果我真的要推荐给我的同事，我恐怕得先在旁边附上一份免责声明，强调这本书的实用价值几乎为零，它更像是一种对学术规范的“形式主义”颂歌，而非真正能提升研究产出的实用工具箱。我花了整整一个下午去尝试从中找到一丝能立刻应用到我当前项目中去的方法论，最终的结果是令人沮丧的——我花时间去读了它，却并没有节省我写报告的时间，反而需要花更多时间去“修正”它可能带来的错误观念。

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我尝试从“结构”的角度去审视这本著作，看看它是否能提供一个清晰的框架，帮助我梳理那些散落在各个角落的研究思路。很遗憾，结构上的混乱程度超出了我的想象。章节之间的衔接生硬，逻辑跳跃性极大，仿佛是把不同研讨会上零散的讲义东拼西凑起来的一部作品。某一章还在深入探讨定性访谈的信度检验，下一章却突然转到了如何撰写摘要，中间缺乏必要的过渡和方法论上的桥梁。这种体验极其影响阅读的连贯性，迫使我不得不频繁地在前后章节间来回翻阅，以试图重建作者原本可能设想的“研究流程图”。对我而言，一个好的指南应当是像一张精准的地图，无论我研究的领域是社会科学还是自然科学，它都应提供一个可迁移的、稳健的骨架。这本书给我的感觉更像是几张拼贴画，各自为政，难以形成合力。我更倾向于使用那些专注于单一方法论的专业书籍，比如专门讲因果推断的，或者专门讲扎根理论的，它们的深度和聚焦性远超这部泛泛而谈的“大杂烩”。

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