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出版者:McGraw-Hill/Irwin

作者:Donald R Cooper

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-07-23

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072819793

丛书系列:

图书标签:

• Business Research
• Research Methods
• Business
• Statistics
• Data Analysis
• Qualitative Research
• Quantitative Research
• CD-ROM
• Academic
• Textbook

商业研究方法：理论与实践的深度探索 本书旨在为商科学生和专业人士提供一套全面、深入且极其实用的商业研究方法论指南。 它不仅仅是一本教科书，更是一个将复杂研究概念转化为可操作实践步骤的实用工具箱。本书的结构精心设计，旨在引导读者从研究的哲学基础出发，逐步掌握从问题界定、文献综述、研究设计选择，到数据收集、分析以及最终报告撰写的全过程。 第一部分：研究的基石与思维模式 本部分将读者引入商业研究的广阔领域，奠定坚实的理论基础。 第一章：商业研究的本质与角色 本章首先界定了商业研究的范畴及其在现代商业决策制定中的核心地位。我们将探讨研究是描述性 (Descriptive)、诊断性 (Diagnostic)、预测性 (Predictive) 还是规范性 (Prescriptive)，并分析在快速变化的市场环境中，高效研究如何成为企业竞争优势的关键驱动力。深入讨论了研究的伦理考量，包括对受试者的尊重、数据保密性以及研究诚信的重要性。 第二章：研究的哲学基础与范式 理解研究的哲学立场是构建严谨研究的基础。本章详细阐述了实证主义 (Positivism)、后实证主义 (Post-positivism)、解释主义 (Interpretivism) 和批判理论 (Critical Theory) 等主要哲学范式。通过对比这些范式如何影响研究问题的提出、研究方法的选择以及对“真实”的理解，帮助读者构建自己的研究世界观。重点分析了演绎法 (Deduction) 与归纳法 (Induction) 在商业研究中的应用场景和局限性。 第三章：研究问题的界定与文献综述 一个清晰、聚焦的研究问题是成功研究的起点。本章提供了一套系统的方法来识别、筛选和精炼商业问题，确保研究具有实际意义和学术价值。随后，我们深入探讨如何进行高效的文献综述 (Literature Review)。这不仅包括信息检索的技巧（如何使用专业数据库、关键词策略），还包括如何批判性地评估现有文献、识别研究空白（Gap Identification），并将现有知识体系有机地整合到自己的研究框架中。本章提供模板指导如何撰写结构清晰、论证有力的文献综述章节。 第二部分：研究设计与方法论选择 本部分是本书的核心，专注于如何根据研究目标选择和构建最合适的研究蓝图。 第四章：研究设计的选择与构建 研究设计是连接研究问题与数据收集的桥梁。本章详细对比了探索性 (Exploratory)、描述性 (Descriptive) 和因果性/实验性 (Causal/Experimental) 研究设计的特点、目标和适用范围。我们将深入探讨何时需要采用横断面设计 (Cross-sectional Design) 与纵向设计 (Longitudinal Design)，并引入混合方法研究 (Mixed Methods Research) 的设计逻辑，解释如何有效地结合定量和定性数据以获取更全面的洞察。 第五章：抽样技术与误差控制 本章聚焦于如何从目标总体中选取具有代表性的样本。详细讲解了概率抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样）的原理与操作细节。同时，也对非概率抽样方法（如方便抽样、判断抽样、配额抽样）进行了批判性分析，并讨论了在不同研究背景下如何权衡抽样成本、时间和代表性。重点讨论了样本量确定的关键考虑因素和计算方法，以及如何识别和最小化抽样误差。 第六章：定量研究：测量、信度与效度 定量研究依赖于精确的测量。本章详细解释了构念 (Constructs) 的操作化过程，阐述了测量的四个层次（定类、定序、定距、定比）。核心内容在于理解和评估测量的信度 (Reliability)——测量的稳定性与一致性，以及效度 (Validity)——测量工具是否真正测量了它声称要测量的变量（包括内容效度、标准关联效度和结构效度）。本章将引导读者构建和验证有效的调查问卷结构。 第三部分：数据收集与分析实操 本部分将理论设计转化为实际的数据获取和解释过程。 第七章：调查研究与问卷设计实务 问卷是收集大量结构化数据的核心工具。本章提供了从设计草稿到预测试的完整指南。内容涵盖题型选择（如李克特量表、语义差异量表）、问题措辞的艺术（避免引导性、模糊性和双重否定句）、问卷的逻辑流程安排，以及如何处理漏答 (Non-response) 和社会赞许性偏差 (Social Desirability Bias)。 第八章：定性研究方法与数据获取 定性研究侧重于理解“为什么”和“如何”。本章深入探讨了主要的定性数据收集技术，包括深度访谈 (In-depth Interviews)、焦点小组 (Focus Groups) 的组织与引导技巧，以及观察法（参与式与非参与式）的应用。特别强调了建立融洽关系 (Rapport Building) 在获取真实、深入信息中的重要性，并讨论了如何通过三角互证 (Triangulation) 增强定性研究的可信度。 第九章：定量数据分析导论：描述性统计与推论性统计 本章为读者打下数据分析的基础。首先讲解描述性统计，包括频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（标准差、方差、范围）的解释。随后过渡到推论性统计，介绍假设检验的基本框架（零假设与备择假设、P值、显著性水平）。重点讲解了T检验、方差分析 (ANOVA) 的应用场景和结果解读，为后续更复杂的多元分析做铺垫。 第十章：多元回归分析与模型构建 回归分析是商业研究中最常用的预测和解释工具。本章详细剖析了简单线性回归和多元线性回归的假设条件（如线性、独立性、同方差性）。指导读者如何解释回归系数、R方值，并教授如何进行变量选择、模型诊断以及处理多重共线性等常见问题。本章致力于使读者能够独立运行并批判性地解读回归模型的结果。 第十一章：定性数据分析：编码与主题提取 定性数据（文本、录音）的处理需要系统的方法。本章介绍了内容分析 (Content Analysis) 的基本流程。核心内容包括数据准备、初始编码 (Open Coding)、焦点编码 (Axial Coding) 和选择性编码 (Selective Coding) 的技术。讲解了如何从大量的访谈记录或文本中提炼出具有解释力的核心主题 (Themes) 和范畴 (Categories)，并展示了如何使用图表和叙事来展示这些发现。 第四部分：研究报告与应用 本部分关注如何有效地传达研究发现并将其转化为行动。 第十二章：撰写专业的研究报告 研究报告是研究成果的最终载体。本章提供了一个标准的报告结构模板（引言、文献综述、方法论、结果、讨论、结论与建议）。重点指导读者如何以清晰、客观且有说服力的语言撰写研究发现，确保图表和统计输出的规范性。讨论了如何在“讨论”部分将研究结果与现有文献进行对话，以及如何提出具有可操作性 (Actionability) 的管理建议。 第十三章：研究的局限性与未来方向 一个成熟的研究者必须清楚地认识到自己研究的边界。本章强调了在报告中坦诚讨论研究局限性的重要性，包括样本限制、测量误差或设计约束。最后，引导读者如何基于自己的发现，提出富有洞察力的未来研究方向，从而为学术社群做出持续贡献。 --- 本书通过整合扎实的理论框架与详尽的实操指南，确保读者不仅能“知道”研究方法是什么，更能“做到”高效地应用这些方法来解决真实的商业挑战。每章末尾均附有“实践工具箱”和“关键术语回顾”，以强化学习效果。

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