Systematic Reviews in the Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Mark Petticrew

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2005-12-7

价格:GBP 39.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781405121101

丛书系列:

图书标签:

• 研究方法
• 医学
• Systematic Reviews
• Social Sciences
• Research Methods
• Literature Review
• Evidence-Based Practice
• Qualitative Research
• Quantitative Research
• Meta-Analysis
• Review Methodology
• Academic Research

《深度解析：量化研究的逻辑与实践》 本书并非一本探讨系统性文献综述方法的专著，而是将目光聚焦于社会科学领域量化研究的基石——研究逻辑与实践。它旨在为读者提供一个清晰、严谨的框架，以理解和运用量化研究方法，从而更有效地探究复杂的社会现象。 研究范式与方法论的对话： 我们首先将深入探讨社会科学研究中不同研究范式（如实证主义、解释主义、批判理论等）的核心理念及其对量化研究设计的影响。理解这些深层的哲学基础，有助于研究者在选题、理论构建和方法选择时，做出更具批判性和前瞻性的判断。本书将不回避这些理论的复杂性，而是力求以易于理解的方式，阐释它们如何形塑研究问题的提出方式、变量的界定以及数据分析的解读。 从问题到实证：量化研究的严谨流程： 本书的重点将放在量化研究从最初的构思到最终结论的全过程。我们将从如何提炼一个可检验的、具有社会意义的研究问题入手，强调问题意识在量化研究中的关键作用。随后，我们将详细阐述概念化与操作化——这是将抽象社会概念转化为可测量变量的关键步骤。在此过程中，我们会探讨不同类型的变量（自变量、因变量、中介变量、调节变量等）及其在研究设计中的作用，并通过具体的案例演示如何进行严谨的概念界定和操作化。 研究设计的智慧： 本书将深入剖析多种量化研究设计，并分析其各自的优缺点及适用场景。我们将详细介绍： 实验设计： 无论是真实验（随机分组、控制组、实验组）还是准实验（缺乏完全随机化），我们都将深入分析其内部效度和外部效度的影响因素，以及如何通过控制混淆变量来增强因果推断的可信度。 调查研究： 从问卷设计（量表的构建、题项的措辞、封闭式与开放式问题的使用）到抽样方法（概率抽样与非概率抽样、样本量确定），我们将提供详实的指导，帮助研究者设计出能够有效收集代表性数据的调查。 相关性研究： 强调相关不等于因果，并探讨如何通过设计来尽量减少第三方变量的影响，以更准确地理解变量之间的关联程度。 纵向研究： 包括面板数据、队列研究等，分析其在追踪变化、探究发展趋势方面的优势，以及数据收集和分析时的挑战。 数据收集的艺术与科学： 收集高质量的数据是量化研究成功的关键。本书将详细探讨： 问卷设计： 从题项的清晰度、避免引导性提问，到量表项的设计原则（如Likert量表、语义差异量表），以及前测在问卷优化中的作用。 访谈与观察： 即使是量化研究，结构化访谈和结构化观察也是重要的数据收集方式。我们将探讨如何设计访谈提纲和观察编码表，以确保数据的客观性和可比性。 二手数据的使用： 探讨如何检索、评估和利用现有的统计数据（如政府统计数据、大型调查数据集），以及在使用二手数据时需要注意的问题。 统计分析的入门与进阶： 本书将以清晰易懂的方式，介绍量化研究中常用的统计分析方法，并强调对统计结果的正确解读： 描述性统计： 数据的基本特征，如集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、极差）以及数据的分布（直方图、箱线图）。 推断性统计： 假设检验： 理解零假设、备择假设，以及P值、置信区间的含义，并介绍t检验、卡方检验、ANOVA等常用检验方法。 回归分析： 从简单线性回归到多元线性回归，探讨变量之间的线性关系，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（R方、调整R方）。 其他进阶方法简介： 适度介绍如逻辑回归（用于二分类因变量）、结构方程模型（SEM）等在社会科学研究中日益重要的分析技术，帮助读者建立初步的认识。 研究成果的呈现与沟通： 如何有效地呈现研究结果，并将其转化为有影响力的知识，是研究者必须掌握的技能。本书将指导读者： 报告研究发现： 撰写规范的研究报告，包括引言、文献回顾、研究方法、结果、讨论和结论。 图表的使用： 如何选择恰当的图表（柱状图、折线图、散点图、饼图等）来清晰、直观地展示数据和统计结果。 研究的局限性与未来方向： 坦诚地指出研究的局限性，并在此基础上提出对未来研究的建议，体现研究的批判性和开放性。 批判性反思与研究伦理： 本书还将贯穿对量化研究的批判性反思，鼓励读者： 识别研究中的潜在偏见： 包括测量偏见、选择偏见、报告偏见等，并探讨如何规避。 理解研究伦理： 知情同意、匿名性、保密性、数据安全等，确保研究过程的合乎道德规范。 目标读者： 本书适合所有希望深入理解和掌握量化研究方法的社会科学研究者、研究生、博士生，以及对量化分析方法感兴趣的学者和实践者。通过本书的学习，读者将能够更自信地设计、执行和解释自己的量化研究，从而为社会科学知识的进步贡献力量。

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