Research Methods, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Crowther, David/ Lancaster, Geoff

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2008-10

价格:316.00元

装帧:

isbn号码:9780750689533

丛书系列:

图书标签:

• 研究方法
• 社会科学
• 数据分析
• 定量研究
• 定性研究
• 研究设计
• 学术写作
• 统计学
• 文献综述
• 实验研究

《社会科学研究方法：理论与实践》（暂定名） 内容简介 《社会科学研究方法：理论与实践》 旨在为学习和应用社会科学研究的学者、学生及专业人士提供一套全面、深入且极具操作性的指南。本书摒弃了传统方法论著作中常见的晦涩难懂的数学推导和纯粹的理论说教，转而聚焦于研究实践的每一个环节，确保读者能够将复杂的概念转化为清晰、可执行的研究步骤。 本书结构严谨，内容覆盖了从研究设计构思到最终报告撰写的全过程。它不仅仅是一本“如何做”的工具书，更是一部探讨研究伦理、批判性思维和方法论哲学基础的深度著作。 --- 第一部分：研究的基石——范式、伦理与问题构建 本部分为全书的理论和哲学基础，旨在培养读者对社会现象的批判性视角。 第一章：社会科学研究的哲学基础 本章深入探讨了实证主义、解释主义（建构主义）和批判理论等主流研究范式。重点阐述了这些范式如何塑造研究者的世界观、选择的研究方法以及最终的知识生产方式。我们详细分析了“客观性”与“主体性”在社会科学中的张力，并引导读者明确自身的研究立场。 第二章：研究伦理与负责任的科学实践 研究伦理是社会科学的生命线。本章详细阐述了知情同意的原则、隐私保护的界限、数据安全管理（包括大数据环境下的匿名化挑战）以及避免学术不端行为（如剽窃、数据操纵）的实用策略。特别设置了针对弱势群体（如儿童、囚犯或边缘化社区）研究的特殊伦理考量。 第三章：从兴趣到可操作的研究问题 一个好的研究始于一个清晰、聚焦且具有现实意义的问题。本章指导读者如何将模糊的兴趣点转化为可检验（或可解释）的研究命题。内容包括：文献综述的批判性方法——如何发现研究空白而非简单重复前人工作；操作性定义的重要性；以及如何构建有效的研究假设或研究性问题。 --- 第二部分：研究设计——蓝图的绘制与选择 本部分是全书的核心，专注于构建有效且可靠的研究框架。设计选择不再是方法论的附带选项，而是回答研究问题的战略决策。 第四章：定量研究设计的基础 本章系统梳理了实验法（真实验、类实验设计）、准实验设计以及非实验性设计（如横断面、纵向和趋势研究）。重点解析了因果推断的挑战，并详细解释了内部效度和外部效度的概念及其相互制约关系。 第五章：定性研究设计的多样性 定性研究的设计路径更加灵活。本章详细考察了案例研究（Case Study）、扎根理论（Grounded Theory）、现象学（Phenomenology）和民族志（Ethnography）的独特目的、核心步骤和逻辑一致性要求。对于民族志，特别强调了田野工作中的“在场”与“抽离”的平衡艺术。 第六章：混合方法研究的设计逻辑 混合方法研究（Mixed Methods）已成为现代社会科学的趋势。本章不仅介绍了常见的序列设计（Exploratory Sequential, Explanatory Sequential）和并发设计（Convergent Parallel），更侧重于探讨两种数据类型如何真正实现“互补”与“整合”，而非简单地并置。我们探讨了“何时”、“为何”以及“如何”整合的决策框架。 --- 第三部分：数据的采集与测量 本部分聚焦于将抽象的概念转化为可收集的经验证据的过程，强调测量的质量与采集过程的严谨性。 第七章：定量数据的测量与抽样 本章细致地讲解了测量的四个层次（名义、顺序、间隔、比率）以及如何评估测量的质量——信度（Reliability）和效度（Validity）的多种类型（如建构效度、内容效度）。在抽样方面，本书详细对比了概率抽样（随机、分层、整群）和非概率抽样（方便、配额、滚雪球）的适用场景和潜在偏差。 第八章：问卷设计与实施的艺术 问卷是定量研究的常用工具，本书提供了一份详尽的“问卷构建清单”。内容涵盖：题项措辞的技巧（避免诱导性、双重否定等问题）、量表的设计（如李克特量表的使用规范）、预测试（Pilot Testing）的流程，以及在线调查（如Qualtrics, SurveyMonkey）的实施优化策略，以最大化响应率和数据质量。 第九章：定性数据的收集技术 本章深入探讨了深度访谈（结构化、半结构化、非结构化）的技巧，如何构建流畅且深入的访谈提纲，以及如何管理访谈过程中的权力动态。此外，还包括焦点小组的组织与引导艺术，以及观察法（参与式与非参与式）的记录和反思日志的书写规范。 --- 第四部分：数据分析与解释 本部分旨在弥合数据与结论之间的鸿沟，强调分析过程的透明性与结果解释的严谨性。 第十章：定量数据分析入门：描述性统计与推论 本章从数据清洗和整理开始，逐步引入描述性统计（集中趋势、离散程度）。随后，介绍推论性统计的基础概念，包括假设检验的逻辑、P值（及其滥用）、置信区间。本章通过实际案例，解释了t检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验的适用条件和结果解读，侧重于“在研究语境中”解释统计数字的含义。 第十一章：回归分析的深入理解 回归分析是检验复杂关系的核心工具。本书侧重于多元线性回归的实际应用，包括变量选择、多重共线性诊断以及交互作用项的引入与解释。对于中高级读者，本章也简要介绍了逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元因变量时的应用。 第十二章：定性数据分析的系统化路径 定性分析的挑战在于其主观性，本书倡导系统化的编码流程。详细介绍了从资料导入、初步阅读、开放式编码、主轴编码到最终范畴构建的迭代过程。内容重点教授如何使用主题分析（Thematic Analysis）和叙事分析（Narrative Analysis）来揭示隐藏的意义结构，并强调“理论饱和度”的判断标准。 --- 第五部分：研究的报告与传播 研究的价值只有在被清晰、恰当地报告后才能实现。本部分关注如何撰写具有影响力的学术成果。 第十三章：撰写研究报告的结构与风格 本章提供了APA（或其他主流格式）报告的详细结构指南，包括引言（如何有效陈述研究的“为什么”）、方法（必须提供足够的细节以供他人复制）、结果（客观呈现，不进行过度解释）和讨论（将发现置于现有知识体系中）。强调清晰、简洁、无歧义的学术写作风格。 第十四章：传播、应用与研究的后续影响 最后，本章探讨了研究成果的传播渠道——学术期刊、会议、政策简报等。同时，本章也着重讨论了如何评估研究的实际影响（Impact），以及如何将研究发现转化为可操作的政策建议或实践改进措施，体现了社会科学研究的社会责任。 --- 本书特点总结： 注重实践应用： 每一章都配有“实践操作清单”和“常见错误警示”。 跨越鸿沟： 致力于弥合定量方法与定性方法之间的理论和实践差距。 批判性视角： 鼓励读者质疑既有方法，根据研究语境灵活调整策略。 清晰的语言： 用清晰、非技术性的语言解释复杂的统计和哲学概念。

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