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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:614

译者:

出版时间:2008-01-28

价格:USD 165.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495509783

丛书系列:

图书标签:

• 研究方法
• 行为科学
• 心理学
• 社会学
• 统计学
• 数据分析
• 实验设计
• 问卷调查
• 观察法
• 研究伦理

深入理解与实践：社会科学研究的基石 一部面向未来研究者的综合指南 本书旨在为社会科学（包括心理学、社会学、人类学、政治学以及教育学等领域）的初学者与进阶研究者提供一套全面、严谨且高度实用的研究方法论框架。我们深知，高质量的研究是推动学科进步和解决现实世界复杂问题的核心动力。因此，本书不仅教授“如何做研究”，更致力于培养读者批判性思维、伦理责任感以及数据解读能力。 本书的结构设计，严格遵循从基础理论构建到具体数据收集与分析的全过程，确保读者能够系统地掌握定量与定性研究的精髓及其相互配合的艺术。 第一部分：研究的哲学基础与伦理准则 本部分奠定了所有科学探究的基石。研究的有效性与其所依托的认识论和本体论立场息息相关。 第一章：科学哲学导论与社会科学的独特挑战 我们将探讨实证主义、解释主义、建构主义等主要的认识论范式，并分析这些范式如何影响研究问题的提出和方法的选择。社会科学因其研究对象的复杂性、主观性和情境依赖性，面临着自然科学所不具备的特殊挑战。本章将深入探讨有效性和可靠性的标准在社会情境中的重新定义。 第二章：研究伦理：保护参与者与维护学术诚信 伦理考量是现代研究不可或缺的一环。本章详尽阐述了知情同意、保密性、匿名性以及避免伤害的原则。我们还将探讨在涉及弱势群体（如儿童、认知障碍者）时的特殊伦理考量，并讨论数据共享、同行评审中的学术诚信问题。通过大量现实案例分析，引导读者在复杂的研究设计中做出合乎伦理的决策。 第二部分：研究问题的形成与文献回顾 优秀的研究始于一个清晰、可操作且具有重要性的研究问题。本部分关注如何将模糊的兴趣转化为严谨的科学探究。 第三章：从兴趣到可检验的假设 本章指导读者如何进行有效的文献检索和批判性评估。我们将详细介绍如何识别现有研究的知识空白（Gaps），如何将理论概念转化为可测量的操作性定义（Operational Definitions），以及如何构建逻辑清晰、具有预测性的研究假设或研究目标。本章特别强调了理论模型在指导研究方向中的核心作用。 第四章：文献回顾的系统化方法 系统性文献综述（Systematic Reviews）和元分析（Meta-Analysis）已成为评估证据强度的黄金标准。本章将教授读者如何设计检索策略、筛选文献、提取关键信息，并以批判性的眼光评估现有研究的质量和偏差（Bias）。 第三部分：研究设计：框架的构建 研究设计是连接理论与实证数据的蓝图。本部分将详细区分并深入剖析不同的研究范式和设计结构。 第五章：定量研究设计概览 定量研究侧重于测量、变量间的关系检验和因果推断。本章将全面介绍实验设计（包括真实验、类实验和前实验设计）、准实验设计（如时间序列分析）以及相关性研究。我们将重点讨论内部效度和外部效度的威胁及其应对策略。 第六章：定性研究的深度探索 定性研究旨在深入理解意义、经验和过程。本章涵盖了现象学（Phenomenology）、扎根理论（Grounded Theory）、民族志（Ethnography）和案例研究（Case Study）等主要方法。讨论的重点在于如何实现定性研究中的可信度（Credibility）、可迁移性（Transferability）和可靠性（Dependability）。 第七章：混合方法研究的整合艺术 混合方法（Mixed Methods）研究日益受到重视，因为它能够利用定量数据的广度和定性数据的深度。本章将系统介绍主要的混合设计模型（如探索性序列设计、解释性序列设计、三角互证设计），并指导读者如何有效地整合来自不同来源的数据，以构建更全面的解释。 第四部分：数据收集的技术与抽样策略 本部分聚焦于如何系统、无偏倚地获取高质量的数据。 第八章：抽样理论与实践 无论是定量还是定性研究，抽样都决定了研究结果的可推广性。本章详述了概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样方法（如目的性抽样、滚雪球抽样）。我们将分析不同抽样方法在特定研究情境下的适用性和局限性。 第九章：测量工具的开发与评估 在社会科学中，测量是最大的挑战之一。本章详细介绍了问卷设计、访谈提纲的构建、观察量表的开发等技术。核心内容在于信效度的科学评估：如何运用项目分析、因子分析来检验构念效度，以及如何确保测量的稳定性和一致性。 第十章：实验与现场数据采集的细节控制 对于实验研究，本章关注干预措施的标准化、控制组的设置、盲法实施以及消除实验环境中的意外混淆变量。对于实地研究，则侧重于提高访谈的深度和质感，以及确保观察记录的准确性和客观性。 第五部分：数据分析与结果解释 数据分析是将原始信息转化为知识的关键步骤。本部分平衡了对统计原理的理解与实际操作能力的培养。 第十一章：描述性统计与数据准备 在进行推论性分析之前，必须对数据进行彻底的清理和描述。本章涵盖了频率分布、集中趋势、离散程度的计算，以及数据可视化技术。同时，详细讨论了处理缺失数据（Missing Data）和异常值（Outliers）的稳健方法。 第十二章：推论统计学基础与假设检验 本章深入讲解了统计推断的核心概念，如抽样分布、置信区间、I类和II类错误。我们将系统地介绍t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数对应方法，为更复杂的模型打下基础。 第十三章：关联与预测：回归分析模型 回归分析是社会科学中最常用的工具。本章循序渐进地介绍了简单线性回归、多元回归，并探讨了逻辑回归（Logistic Regression）在预测二元结果中的应用。重点放在模型拟合的诊断、交互作用的解释以及回归结果的理论含义。 第十四章：定性数据分析的方法论 定性分析的严谨性不亚于定量分析。本章详细介绍了主题分析（Thematic Analysis）、叙事分析（Narrative Analysis）和扎根理论编码过程。我们将提供具体的分析步骤，例如开放式编码、主轴编码和选择性编码，以确保分析过程透明且可追溯。 第六部分：研究的撰写与传播 研究的价值只有在被清晰、有力地传达出去后才能实现。 第十五章：撰写科学报告：结构与风格 本章指导读者遵循标准的APA（或其他相关学术规范）格式，构建一篇完整的实证研究报告。重点讲解引言的逻辑流、方法部分的精确性、结果呈现的清晰度（图表制作）以及讨论部分如何将发现与现有理论进行深刻的对话和批判。 第十六章：研究的推广与应用 最后，本章超越了学术论文本身，探讨了如何将研究发现有效地传播给政策制定者、实践者和公众。讨论包括口头报告技巧、海报展示的优化，以及如何促进研究成果在现实世界中的应用与转化。 本书力求成为每一位有志于在行为科学领域进行严谨探究的学者的必备工具书，它不仅是一本方法手册，更是一场思维的训练。

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这本书的排版和设计简直是一场灾难。封面设计得极其老气横秋，颜色搭配让人联想到上世纪八十年代的教科书，拿到手里就感觉重量感十足，仿佛里面塞满了铅块。内页的字体选择也非常不友好，行距紧凑得让人喘不过气来，尤其是那些长长的专业术语段落，简直是对我老花眼的无情折磨。我花了很长时间才适应这种阅读体验，但即便如此，每读完一个章节都感觉眼睛像是被砂纸打磨过一样。更别提那些图表的质量了，很多示意图的分辨率低得可怜，线条模糊不清，颜色对比度极差，要不是我对着屏幕放大了好几遍，我真不知道作者到底想表达什么。这本书的物理实体感，就是那种笨重、过时、让人望而生畏的感觉，完全没有现代学术书籍应有的那种轻盈和优雅。我甚至怀疑出版社在制作这本书的时候，是不是完全跳过了任何关于用户体验的考虑环节，这简直是对读者智力和视力的双重考验。读完这本书，我感觉需要的不是知识的满足，而是去眼科做一次彻底检查的冲动。

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当我试图将书中的理论应用到我自己的小规模实验设计中时，我立刻感受到了理论与实践之间那道巨大的鸿沟。书中的案例研究大多是教科书式的、完美的、基于大型机构数据集的范例，它们展示了方法论在理想状态下如何完美运作。然而，对于我们这些预算有限、样本量不大的初级研究者来说，这些“完美”的例子几乎没有参考价值。例如，书中详细介绍了复杂的多元回归模型的假设检验过程，但对于如何处理实际数据中常见的缺失值或者异常值，提供的指导却含糊其辞，处理方案也极其保守和复杂，根本不适合快速迭代的项目。我希望能看到更多关于“当事情搞砸了怎么办”的章节，而不是仅仅展示一切都按计划进行的美好图景。这本书似乎是写给那些已经拥有完善研究支持系统的资深学者看的，对于急需“野外生存指南”的新手来说，它提供的理论武装显得有些华而不实，缺乏那种能立刻上手、解决燃眉之急的实用技巧手册的特质。

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这本书的叙事方式，说实话，更像是在听一位知识渊博但极其啰嗦的教授在课堂上滔滔不绝地讲解他最痴迷的领域，只不过是用文字记录了下来。作者似乎认为所有的背景铺垫都至关重要，每一个概念的引入都要经过漫长而曲折的逻辑链条，恨不得把这个领域从古希腊的哲学思辨一直讲到最新的神经科学进展。这导致阅读过程极其拖沓，我常常在第三段就开始问自己：“重点呢？我的重点在哪里？” 很多地方的处理方式是先抛出一个宏大的理论框架，然后用十几个不同学派的观点互相打架，最后才勉强给出一个结论——而且这个结论往往是“这是一个仍在争论中的领域”。这种结构让我感觉像是在迷宫里转悠，而不是在清晰的路径上行走。对于需要快速掌握核心方法论的读者来说，这本书的“全景式”叙述无疑是一种负担，它缺乏那种直击靶心的、提炼后的干货，更像是一份详尽的、缺乏编辑润色的学术会议记录汇编。我需要的不是历史的厚重感，而是解决实际问题的工具箱，这本书给我的工具箱里装满了各种形状奇特的、但我不知道该怎么用的螺丝刀。

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从整体的课程设计角度来看，这本书的章节安排缺乏一个连贯的、螺旋上升的学习路径。它更像是一个主题的拼贴画，而不是一栋精心设计的建筑。例如，关于定性研究方法的章节突然插在了详细讨论实验设计内部效度和外部效度的中间，这使得读者的思维必须在截然不同的认知框架之间进行痛苦的切换。这种突兀的过渡，使得知识点之间的联系变得模糊不清，我很难建立起一个统一的、宏观的研究方法论认知框架。它更像是一本方法的“百科全书”——内容详尽，但结构松散，缺乏一个清晰的主线来引导读者从基础走向高阶。我期望的是一个能逐步巩固知识、层层递进的体系，而不是被动地接受不同模块的知识倾泻。这本书更像是将所有已有的研究方法资料堆砌在一起，期望读者自己去梳理出其中的脉络，这对于学习者来说，无疑是增加了不必要的认知负担和迷失感。

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这本书的专业术语密度高得惊人，而且似乎作者有一种固执的倾向，倾向于使用最晦涩难懂的词汇来表达最简单的概念。我理解学术写作需要精确性，但这本书的精确性似乎是以牺牲可读性为代价的。很多时候，我需要同时打开好几个网页来查阅某个术语的定义，而这些术语在不同的章节中可能还存在细微但关键的区别。更令人沮丧的是，书中的很多关键定义和公式推导往往被分散在不同的角落，你需要不断地在前面和后面的章节之间来回翻阅，才能拼凑出一个完整的逻辑链条。这种组织结构对于记忆和理解是一种持续的阻碍，它要求读者具备超强的空间记忆能力和不间断的注意力。我常常在读到某个新概念时，已经完全忘记了前面铺垫的基础概念是如何被定义的，不得不回头重读。这本书给人的感觉不是在学习，而是在进行一场无休止的“术语考古”挖掘工作，效率低下得令人发指。

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