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出版者:McGraw-Hill Humanities/Social Sciences/Languages

作者:Kenneth S Bordens

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-08-03

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073125985

丛书系列:

图书标签:

• 研究方法
• 研究设计
• 社会科学
• PowerWeb
• 数据分析
• 定量研究
• 定性研究
• 统计学
• 学术研究
• 教育研究

探索人类行为与社会结构的深度视角：跨学科研究方法的精要 本书旨在为渴望深入理解人类社会现象、行为模式及文化演变的学者、研究人员及高阶学生提供一套全面、严谨且极具实践指导意义的研究设计与方法论框架。 它超越了单一学科的界限，整合了社会学、心理学、人类学、政治学乃至经济学中的核心研究范式，致力于构建一个坚实的知识生产基础。 本书的论述结构清晰，层次分明，从研究问题的提出与界定，到最终研究成果的阐释与传播，为读者构建了一个完整的研究生命周期图谱。我们深信，一个优秀的研究设计是任何高质量学术成果的基石，而对方法论的深刻掌握则是确保研究严谨性和可信度的核心要素。 第一部分：研究的哲学基石与理论构建 本部分着重于奠定研究的哲学基础，帮助读者理解不同研究范式背后的世界观与认识论差异。我们首先深入探讨了实证主义、解释主义、批判理论以及后现代主义等主流哲学立场，分析它们如何塑造了研究问题的类型、数据收集的选择以及结果的解释方式。理解这些差异至关重要，因为它决定了研究者将以何种“滤镜”观察现实。 理论构建与概念操作化是本部分的核心议题。我们详细阐述了如何从宏大的理论体系中提炼出可检验的假设（Hypotheses）或探索性的研究命题（Research Questions）。重点介绍了理论模型的构建过程，包括中介变量、调节变量的识别与整合。概念的操作化部分，我们提供了详尽的指导，说明如何将抽象的社会学或心理学概念（如“社会资本”、“认知失调”、“政治效能感”）转化为可测量、可观察的指标体系，这是连接理论与实证数据的关键桥梁。 第二部分：研究设计的精妙艺术——从蓝图到实施 本部分是全书的实践核心，聚焦于构建稳健且高效的研究蓝图。研究设计被视为研究的“骨架”，其质量直接决定了研究结论的内部效度（Internal Validity）和外部效度（External Validity）。 实验设计的章节，我们不仅涵盖了经典的随机对照试验（RCT）及其变体，如因子设计、准实验设计（Quasi-Experimental Designs），还特别关注了在社会科学中应用实验法的伦理考量与现实挑战，例如安慰剂效应的控制、霍桑效应的规避以及现场实验（Field Experiments）的设计策略。 非实验性设计，特别是观察性研究，被细致地剖析。这包括了横断面研究（Cross-sectional Studies）的局限性与应用场景，以及纵向研究（Longitudinal Studies）中前瞻性设计（Prospective）与回顾性设计（Retrospective）的优劣势。我们详细讨论了队列研究（Cohort Studies）和面板数据分析（Panel Data Analysis）中处理时间序列效应和个体异质性的统计技术。 混合方法研究（Mixed Methods Research）是当代研究的趋势。本书对此进行了深入的探讨，提供了关于何时采用、如何融合定量（Quantification）与定性（Qualification）数据的实用指导。我们分类介绍了嵌入式设计、解释性序列设计和探索性序列设计等主要混合模式，强调了数据汇集（Data Triangulation）和交叉验证（Cross-validation）的必要性。 第三部分：数据采集的技术与工具箱 本部分致力于为读者提供一个涵盖主流数据采集方法的实用工具箱，强调方法的选择必须与研究设计和研究问题紧密匹配。 定量数据采集部分，我们详尽介绍了问卷设计（Questionnaire Design）的原则，包括项目措辞的清晰性、量表构建（Scale Construction）的可靠性与有效性检验（如克隆巴赫 $alpha$ 系数、因子分析）。此外，我们还涵盖了抽样技术（Sampling Techniques）的复杂性，从概率抽样（如简单随机、分层、整群）到非概率抽样（如目的性抽样、滚雪球抽样）的适用边界。 定性数据采集的重点在于深度与丰富性。访谈技术的精进是关键，包括半结构化访谈、非结构化深度访谈的提问技巧与引导策略。焦点小组（Focus Groups）的设计与主持艺术，如何管理群体动力学以获取真实观点，亦是论述的重点。此外，文本分析、内容分析、观察法（包括参与式观察和非参与式观察）的数据记录与编码规范也被详尽阐述。 第四部分：数据分析、解释与报告的伦理要求 数据分析是研究成果得以显现的环节，本部分强调严谨性、透明性以及对分析结果的审慎解读。 定量数据分析部分，我们侧重于推断性统计（Inferential Statistics）的应用。核心内容包括参数检验（t-检验、方差分析ANOVA）与非参数检验的选择，回归分析（线性、逻辑回归）的假设检验与模型诊断，以及结构方程模型（SEM）在复杂路径分析中的应用。我们特别强调了统计显著性与实际意义（Practical Significance）的区别，警示过度依赖 p 值的倾向。 定性数据分析则聚焦于意义的提炼。我们介绍了扎根理论（Grounded Theory）的编码过程（开放式、主轴式、选择性编码）、主题分析（Thematic Analysis）的步骤、叙事分析（Narrative Analysis）的侧重点。对定性数据分析软件的使用指导，旨在提高分析的系统性和可复现性。 研究伦理与报告规范是研究的终点，也是对学术共同体的承诺。本书最后详细阐述了知情同意、隐私保护、数据安全、利益冲突披露等关键伦理要求。在报告撰写方面，我们提供了关于如何清晰、客观、有力地呈现研究发现、讨论其局限性以及提出未来研究方向的结构化建议，确保研究成果能够有效传播并经受同行评议的考验。 总结而言，本书提供了一个全景式的研究方法论地图，它要求研究者不仅要掌握“如何做”（技术层面），更要深刻理解“为何要这样做”（哲学层面）以及“如何确保这样做是公正和有效的”（伦理层面）。 它是对研究过程进行系统化、批判性反思的必备指南。

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