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价格:492.00元

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isbn号码:9780786303588

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• 调查研究
• 问卷设计
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 定量研究
• 抽样
• 测量
• 调查

Survey Research Handbook：一本全面指导您掌握问卷调查艺术的实用指南 在信息爆炸的时代，精准而富有洞察力的数据是决策、创新和理解世界的基石。而问卷调查，作为一种最直接、最普遍的数据收集方法，其有效性很大程度上取决于研究者对整个流程的掌握程度。Survey Research Handbook 正是这样一本力求全面、深入地引导读者掌握问卷调查艺术的宝典。它并非仅仅是一本理论的堆砌，而是以实践为导向，为您提供了一套系统性的框架和详实的工具，助您从零开始，构建一次成功的调查研究。 本书致力于为您解答在问卷调查过程中可能遇到的每一个关键问题。我们坚信，一次成功的调查始于清晰的研究目标。因此，Survey Research Handbook 将带领您从根本上审视您的研究目的，帮助您明确需要解答的核心问题，并将其转化为具体、可衡量的研究变量。我们不会止步于此，而是深入探讨如何将这些研究目标有效地转化为精心设计的调查问题，确保问题清晰、无偏、易于理解，从而最大限度地减少潜在的偏差。 在问卷设计阶段，本书将为您揭示各种问卷类型及其适用场景。无论是封闭式问题、开放式问题，还是量表式问题、排序题，您都将学会如何根据您的研究目标选择最合适的提问方式。更重要的是，您将学习到如何避免常见的陷阱，如引导性问题、双重否定问题以及模棱两可的措辞。本书会提供大量的范例，展示如何构建一个既能获取丰富信息，又能保证数据质量的问卷。我们还会深入探讨前沿的问卷设计原则，包括认知预测、情境化问题以及用户体验的考量，让您的问卷不仅仅是信息的载体，更是一次流畅、友好的用户体验。 然而，问卷的质量不仅仅在于其内容，更在于其发放和执行的方式。Survey Research Handbook 将详细介绍多种有效的问卷发放渠道，包括在线调查平台、电话调查、面访调查以及邮寄调查。您将了解每种方法的优缺点，以及如何根据您的目标受众、预算和时间限制做出最佳选择。同时，本书还会提供关于抽样方法的深入讲解，从概率抽样到非概率抽样，帮助您理解如何选取代表性的样本，以确保研究结果具有普遍的推论效力。我们将详细解析简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等多种概率抽样技术，并提供如何在实际操作中运用这些技术进行样本量计算的指导。 数据收集过程中的规范性和伦理考量同样至关重要。Survey Research Handbook 将强调数据隐私保护、知情同意的原则，以及如何确保被调查者的权益。您将学会如何制定严格的数据管理计划，以保障数据的安全性和完整性。此外，本书还将为您提供关于数据质量控制的实用技巧，例如如何监控调查进度、识别异常数据以及处理未完成的问卷，以最大限度地减少误差和提高数据可靠性。 一旦数据收集完毕，数据分析便成为下一步的关键。Survey Research Handbook 将为您打开数据分析的大门，即使您没有深厚的统计学背景，也能逐步掌握数据处理和分析的基本技能。本书将引导您了解常用的数据整理和清洗技术，并介绍描述性统计和推断性统计的基本概念。您将学习如何运用软件工具（如Excel、SPSS等）进行数据分析，并理解不同统计方法的适用条件和解读方式。从频率分布、均值、中位数、标准差的计算，到T检验、卡方检验、方差分析等基础统计推断方法的应用，本书都将提供清晰的步骤和案例解析，帮助您从数据中提炼出有价值的见解。 最后，Survey Research Handbook 将聚焦于研究结果的呈现和应用。您将学习如何清晰、准确地解读和呈现您的调查发现，无论是通过图表、表格还是文字描述。本书将指导您如何撰写一份专业的调查报告，突出研究的亮点，并提供具有说服力的结论和建议。我们还将探讨如何将研究结果转化为实际的行动策略，为您的决策提供坚实的数据支持，或为未来的研究提供有价值的参考。 总而言之，Survey Research Handbook 是一本陪伴您从研究构思到结果呈现的完整旅程的书籍。它旨在赋能每一位研究者，无论是学生、学者、市场研究人员还是任何需要通过问卷收集信息以指导工作的人士。通过阅读和实践本书的内容，您将不再对问卷调查感到畏惧，而是能够自信地将其作为一种强大的工具，深入探索世界，揭示真相，并做出更明智、更有效的决策。这是一本值得您深入研读和反复参考的案头必备。

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阅读过程中，我最直观的感受是，作者仿佛是一位**极其耐心的、注重细节的工程师**，而非一位高屋建瓴的理论家。这本书的**结构组织呈现出一种近乎数学般的逻辑严密性**。如果你是那种**习惯于从宏观理论框架切入，再逐步深入细节的学习者**，可能会在最初的章节感到些许的枯燥，因为它几乎没有花篇幅去铺陈调查研究的历史发展或理论流派的争论。它直接跳到了“**问题界定与研究目标设定**”这一实操的起点。这种**“少废话，直接上干货”**的风格，在需要快速启动项目的专业人士手中是宝藏，但在我这种倾向于**“理解原理才能更好地应用”**的学习者看来，有时会觉得某些步骤的**“因何如此”**没有被充分阐释。例如，在讲解**问卷预测试（Pilot Testing）**的重要性时，它强调了其必要性，提供了详细的步骤清单，但对于**“一次性预测试如果失败，如何系统性地诊断是措辞问题、顺序问题还是样本偏差”**的深入案例分析相对较少，更多的是罗列了“必须做的检查点”。总体而言，它的**实用主义倾向压倒了思辨性探讨**，阅读体验是**“高效的、务实的，但略显平铺直叙”**。

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坦白说，我期望从一本号称“Handbook”的书中获得的是**更具批判性和思辨性的视角**，但这本书在**研究方法论的哲学基础探讨上，显得略为保守和侧重应用**。诚然，它在技术层面无可指摘，工具箱里的每一件工具都锋利且好用，但对于**“为什么我们要用这种方式来认知世界”**的追问，它的着墨不多。例如，在讨论测量误差时，尽管详细列举了各种误差来源（测量误差、无应答误差等），但对于**后现代主义对“客观性”的解构**在当代调查研究中的影响，提及得非常有限。我期待看到更多关于**新兴技术（如社交媒体数据挖掘在调查中的整合、移动端数据采集的伦理边界）**的深入讨论，而不仅仅是传统邮寄或面对面调查的延伸。这本书的叙事基调更偏向于**“经典、可靠、不出错”**的范式，这对于保守型的机构或需要高度可重复性结果的项目是极大的福音，但对于那些试图**挑战传统认知边界、进行开创性社会学或市场研究的探索者**而言，可能会觉得它**缺乏足够的“颠覆性”和对前沿趋势的预判**。它更像是一部**严谨的“工具标准说明书”**，而非**“方法论创新蓝图”**。

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这本书的**排版和索引设计**，可以说体现了它作为“手册”的定位。在实际工作中，我们很少会从头到尾完整阅读一本工具书，更多的是**“按需检索”**。这本书在这方面做得极为出色。我曾为了查找一个关于**数据权重调整（Weighting Adjustment）**的具体公式和适用场景，在书中摸索了不到两分钟，就精准定位到了相关章节，并且发现**关键公式被用不同颜色的框体突出显示**，旁边的注释简洁明了地解释了参数的含义。这种对**读者检索效率的极致考量**，在其他同类书籍中是很少见的。此外，书中提供的大量**图表和流程图**，极大地缓解了纯文本阅读的疲劳感。例如，描述复杂的**多阶段抽样流程**时，一个精心绘制的流程图胜过千言万语的文字描述。这种**视觉化学习的支持**，使得那些原本需要多次回读才能消化的复杂概念，通过图示可以瞬间被“扫描”和理解。可以说，它在设计上就预设了读者会频繁地、零散地查阅，并为这种使用习惯提供了完美的体验支撑。

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从我个人的研究背景来看，这本《Survey Research Handbook》最令人赞叹的一点在于其对**“数据处理和报告撰写”**的**无缝衔接**。很多方法论书籍往往在数据分析环节戛然而止，留下使用者在面对真实世界的数据集时手足无措。但这本书将**数据准备（Data Preparation）**的环节视为调查研究不可分割的一部分，而非后续统计软件的工作。它详尽地讨论了**数据编码的规范化、缺失值处理的策略（是直接删除、均值填充还是回归估计）**，以及如何在报告中**诚实地披露**这些处理过程。特别是关于**结果的可视化表达**，它不仅提到了条形图和饼图，还深入探讨了如何运用**热力图或地理空间图**来增强调查结果的叙事力度，并强调了**数据可视化中的“避免误导”原则**。这种对**从数据到洞察的“全生命周期管理”**的关注，使得这本书不仅仅是一本关于“如何收集数据”的书，更是一本关于**“如何负责任地呈现研究发现”**的指南。它真正实现了方法论工具的闭环构建。

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这本《Survey Research Handbook》的**实操指导性之强，简直是为我们这些新手量化研究者量身打造的案头必备手册**。我拿到书的时候，原本还担心它会像许多学术专著一样，充斥着晦涩难懂的理论推导，读起来需要反复查阅字典和统计学教材。然而，从翻开第一章开始，我就被它那种**直击痛点、步步为营的讲解方式**深深吸引了。作者似乎完全站在一个渴望快速上手的实践者的角度来组织内容，每一个章节都像是一份详细的SOP（标准操作流程）。特别是关于**问卷设计的章节**，它并没有仅仅停留在“避免引导性问题”这种老生常谈的层面，而是深入探讨了不同量表（李克特、语义微分量表等）在不同文化背景下的适用性差异，甚至还配有大量的**“反例解析”**，将那些我们在实际操作中极易犯的错误赤裸裸地展示出来，再手把手教你如何修正，这种**“手把手教学”的风格**，让我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的大师进行一对一辅导。我尤其欣赏它在**抽样方法部分的处理**，复杂的概率抽样和非概率抽样被拆解得极为清晰，对于理解“代表性”这一核心概念，简直是里程碑式的帮助。这本书的价值，不在于告诉你“是什么”，而在于教会你“**怎么做**”——从最初的项目构思到最终的数据清洗与报告撰写，每一个环节都提供了**可操作的、经过时间检验的技巧和最佳实践**。

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