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出版者:

作者:Spatz, Chris/ Kardas, Edward P.

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2007-2

价格:$ 180.24

装帧:

isbn号码:9780072530742

丛书系列:

图书标签:

• 心理学研究方法
• 研究方法
• 心理学
• 实证研究
• 数据分析
• 统计学
• 实验设计
• 问卷调查
• 观察法
• 文献综述

深入探索社会科学的理论与实践：面向跨学科研究的经典读本 书名：社会科学研究方法导论 作者：[此处可自行设定一位知名社会科学家或研究团队] 出版社：[此处可自行设定一家权威学术出版社] --- 内容简介： 《社会科学研究方法导论》是一本旨在为社会科学、人文科学以及应用领域（如市场营销、公共政策、教育学等）的学生和研究人员提供全面、深入且实用的研究方法论基础的权威著作。本书摒弃了传统教材中僵硬的、孤立的知识点罗列，转而采用一种整合性的、以问题为导向的叙事结构，引导读者理解如何将理论思考转化为可操作、可验证的实证研究。 本书的核心目标在于培养读者批判性地评估现有研究、设计严谨的研究方案以及清晰、道德地报告研究发现的能力。我们深知，现代社会科学研究的复杂性要求研究者不仅要掌握统计技巧，更要对哲学基础、伦理困境以及方法论选择背后的深层逻辑有深刻的认识。 全书共分为五个紧密相连的部分，共计十六章，层层递进，覆盖了从研究理念的诞生到最终成果传播的全过程： --- 第一部分：研究的基石——哲学、伦理与理论框架 (Foundations: Philosophy, Ethics, and Theory) 本部分为全书的理论和哲学基础奠定方向。我们首先探讨实在论（Realism）与反实在论（Anti-Realism）在社会科学中的不同立场，以及这些立场如何影响了变量的定义和测量的选择。随后，深入剖析定性研究与定量研究的认识论差异，强调研究者必须根据其研究问题选择最合适的认识论视角。 关键章节包括： 社会科学的本体论与认识论争辩： 探讨什么是“社会事实”，以及我们如何能够“知道”关于社会世界的知识。 研究伦理的演进与实践： 详细分析知情同意、隐私保护、数据安全和研究的社会责任。本书特别关注在数字时代背景下，大数据研究和社交媒体数据收集所带来的新型伦理挑战，并提供了应对框架。 理论构建与命题演绎： 如何从宏大的理论体系中提炼出可操作的、可检验的假设。涵盖理论模型的类型（如中程理论、解释性框架）及其在研究设计中的作用。 --- 第二部分：研究设计的逻辑与结构 (The Logic and Architecture of Research Design) 本部分聚焦于研究的蓝图构建。一个优秀的研究设计是成功研究的先决条件。我们超越了简单的“实验/非实验”划分，侧重于因果推断的逻辑。 因果关系识别的挑战： 详细讨论了多元共线性、混淆变量（Confounding Variables）、中介变量（Mediating Variables）和调节变量（Moderating Variables）的识别与控制策略。 实验与准实验设计： 除了经典的随机对照试验（RCTs），本书对准实验设计进行了细致的阐述，特别是时间序列分析、断点回归（Regression Discontinuity）和倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等在无法完全随机化情境下的强大工具。 纵向研究的深度剖析： 探讨队列研究（Cohort Studies）、追踪研究（Panel Studies）的设计考量，以及如何处理样本流失（Attrition）和个体异质性。 --- 第三部分：数据的收集——测量、抽样与定性入场 (Data Collection: Measurement, Sampling, and Qualitative Entry) 本部分是技术操作的核心，强调测量的质量和抽样的代表性。 A. 定量测量与抽样技术： 测量理论的深入应用： 不仅介绍信度和效度，更侧重于建构效度（Construct Validity）的复杂性。详细阐述了李克特量表（Likert Scales）的设计原则、误差来源的识别，以及如何利用因子分析（Factor Analysis）来验证测量工具的维度结构。 高级抽样策略： 涵盖概率抽样（如分层抽样、集群抽样）的精确计算，同时也讨论了在特定社会群体研究中，非概率抽样（如滚雪球抽样、配额抽样）的局限性与适用边界。 B. 定性研究的严谨性： 定性数据收集的艺术与科学： 深度讲解了半结构化访谈、焦点小组（Focus Groups）的主持技巧、观察法（参与式与非参与式）的记录标准。 案例研究（Case Study）的深度探究： 强调单/多案例选择的逻辑、案例边界的划定，以及如何通过交叉比对（Triangulation）增强案例研究的内部效度。 --- 第四部分：数据分析——从描述到推断的桥梁 (Data Analysis: From Description to Inference) 本部分是方法论应用的关键环节，旨在将读者从“会运行统计软件”提升到“理解统计模型背后的假设”。 描述性统计与数据可视化： 强调清晰有效地展示数据的核心特征，介绍高级数据可视化技术以揭示潜在的模式和异常值。 推断性统计的逻辑： 详细阐述假设检验的原理、P值的正确解读与误用，以及效应量（Effect Size）在解释研究结果中的不可替代性。 回归分析的精细化处理： 涵盖了多元线性回归的诊断（残差分析、多重共线性诊断），并介绍了更高级的模型，如逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果分析，以及生存分析（Survival Analysis）在事件发生时间研究中的应用。 定性数据分析的系统化： 引入扎根理论（Grounded Theory）、主题分析（Thematic Analysis）和话语分析（Discourse Analysis）的编码流程，强调编码的可靠性（Inter-coder Reliability）和理论饱和度。 --- 第五部分：研究的整合与传播 (Integration, Critique, and Dissemination) 研究的价值在于其能否被理解和应用。本部分关注研究过程的最终环节。 混合方法研究（Mixed Methods）： 深入探讨整合的必要性、设计范式（如解释性、探索性、汇合式设计）以及不同数据类型在分析阶段的有效融合策略。 研究的批判性评估： 教导读者如何撰写针对性强的文献综述，如何识别现有研究中的“方法论缺陷”，以及如何构建基于证据的政策建议。 学术写作与成果传播： 提供撰写研究报告、论文和申请书的结构化指南，重点强调透明度（Transparency）和可复现性（Reproducibility）在现代科学交流中的核心地位。本书特别强调了预注册（Preregistration）在增强研究诚信方面的作用。 --- 本书的独特价值： 《社会科学研究方法导论》的编写，始终秉持着方法论是工具，而非目的的原则。本书力求在保持学术严谨性的同时，以清晰、富有洞察力的案例（取自政治学、社会学、经济学、传播学等领域的前沿研究）来阐释抽象概念。它不是一本教授“如何操作软件”的指南，而是一部培养研究者“如何思考如何研究”的深度智囊。本书适合作为大学高年级本科生、硕士研究生及博士生的核心教材，也是所有希望系统提升研究素养的专业人士的案头必备参考书。

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