Introduction to Social Research, International Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wadworth

作者:BABBIE

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2010-2-28

价格:GBP 53.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780840032201

丛书系列:

图书标签:

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• Social Research
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《社会研究导论：方法、理论与实践》 本书旨在为初学者提供一个全面而深入的社会研究方法概述。我们深入探讨社会学、心理学、政治学、人类学等多个学科领域的研究路径，帮助读者理解社会现象的复杂性，并掌握科学的探究方法。 核心内容涵盖： 研究的基石： 我们首先从研究的哲学基础讲起，介绍实证主义、解释主义、批判理论等主要的研究范式，以及它们对我们如何看待和研究社会世界的影响。这部分将帮助你建立起坚实的理论框架，理解不同研究取向的内在逻辑。 问题意识与理论构建： 成功的社会研究始于一个清晰且有意义的研究问题。我们将指导你如何从日常生活、现有文献或政策需求中发现研究问题，并学习如何将问题转化为可操作的研究假设。同时，我们也将阐述理论在社会研究中的作用，从经验观察到抽象概括，构建解释社会现象的理论模型。 定量研究方法： 研究设计： 详细介绍实验研究、准实验研究、调查研究、相关研究等不同的定量研究设计，并分析它们各自的优缺点和适用场景。我们将深入讲解随机化、对照组、样本代表性等关键概念，以及如何有效控制外部变量。 数据收集： 涵盖问卷设计、访谈技巧（结构化、半结构化）、观察法（参与式、非参与式）等多种数据收集方法。特别关注如何提高数据的信度和效度，以及不同数据收集工具的实际操作要领。 数据分析： 介绍描述性统计（均值、中位数、标准差等）和推论性统计（t检验、方差分析、回归分析、卡方检验等）的基本原理和应用。我们将提供使用统计软件（如SPSS、R）进行数据分析的入门指导，并解释如何解读统计结果。 定性研究方法： 研究设计： 深入探讨案例研究、民族志、扎根理论、现象学等经典的定性研究设计。我们会关注研究的深度和厚度，以及如何捕捉社会现象的细微之处和主观体验。 数据收集： 详述深度访谈、焦点小组、文本分析、参与式观察等定性数据收集技术。重点在于建立研究者与被研究者之间的信任关系，以及如何有效地从访谈记录、笔记和文本中提取有价值的信息。 数据分析： 介绍主题分析、叙事分析、话语分析等定性数据分析方法。我们将指导你如何识别模式、主题和意义，以及如何将复杂的定性数据转化为有说服力的研究发现。 混合方法研究： 探讨将定量和定性方法结合起来的优势，例如如何通过定性研究来深化定量发现，或通过定量研究来检验定性洞察。我们将分析不同混合方法的设计策略和实际操作。 研究的伦理与实践： 强调研究伦理的重要性，包括知情同意、隐私保护、数据安全、避免伤害等。我们将讨论如何在研究过程中遵守伦理准则，并提供实际案例分析。此外，本书还将涵盖研究计划的撰写、研究报告的组织与撰写，以及如何有效地传播研究成果。 本书特色： 案例驱动： 大量引用来自不同社会科学领域的真实研究案例，帮助读者将理论知识与实践经验相结合，理解研究方法的实际应用。 循序渐进： 从基础概念到高级技巧，层层递进，确保初学者能够逐步掌握研究方法。 批判性思维： 鼓励读者批判性地思考研究过程中的假设、局限性和潜在偏见，培养独立的研究判断能力。 实用指导： 提供清晰的操作步骤和建议，帮助读者将所学知识应用于自己的研究项目。 《社会研究导论：方法、理论与实践》是所有希望在社会科学领域进行严谨、深入研究的学生、研究人员和从业人员的必备参考书。它不仅是一本关于“如何做研究”的书，更是一次关于理解和探索我们所处世界的引人入胜的旅程。

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这本书的标题是 Introduction to Social Research, International Edition。 读到这本书的开头，我立刻被作者对社会研究方法的宏大视野所吸引。第一章并没有直接陷入枯燥的术语解释，而是以一系列引人入胜的案例开篇，这些案例涵盖了从日常观察到大规模调查的各种情境，生动地展示了社会研究的广泛应用性和重要性。我尤其喜欢作者在讲解“何谓社会研究”时，并没有给出一个僵硬的定义，而是通过对比不同学科（如历史、哲学）的研究方式，突出社会研究的独特性——它关注的是可观察、可测量、可分析的社会现象，并力求通过系统性的方法来理解和解释这些现象。作者强调了社会研究的“科学性”和“人文性”的统一，这让我深感共鸣。很多时候，我们容易将科学研究与冰冷的数字和客观事实划等号，而忽略了其背后蕴含的人文关怀和对社会问题的深刻关切。这本书成功地打破了这种刻板印象，让我看到了研究者在追求知识的同时，也肩负着改善社会、提升人类福祉的使命。此外，作者在第一章中也对不同类型的研究者进行了有趣的描绘，比如“好奇的观察者”、“数据挖掘者”、“理论构建者”，这些形象化的描述帮助我迅速定位自己在社会研究领域可能感兴趣的方向，也为后续章节的学习奠定了基础。总而言之，这本书的开篇，并非一个简单的“引言”，而是一次充满启发性的社会研究之旅的序曲，它以其独特的视角和生动的语言，成功激发了我深入探索的兴趣，让我对即将展开的学习充满期待，也让我对社会研究本身产生了更深层次的理解和敬意，让我意识到这不仅仅是一门学科，更是一种认识世界、改造世界的方式。

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本书在“研究报告的撰写”方面，提供了非常实用的指导。它并没有将报告撰写看作是简单的信息堆砌，而是将其视为一个“沟通的过程”，强调研究者需要清晰、有逻辑地向特定的受众传达自己的研究发现。作者详细拆解了学术研究报告的典型结构，包括引言（背景、研究问题、研究目的）、文献综述（理论基础、相关研究）、研究方法（研究设计、数据收集、数据分析）、研究发现（定量结果的呈现、定性分析的阐释）、讨论（结果的解释、与现有理论的对话、研究的局限性）以及结论（总结、对未来研究的启示）。我特别欣赏作者在“研究发现”部分的建议，他指导研究者如何用清晰的语言描述定量结果，并辅以图表；如何用有说服力的案例和引文来呈现定性发现；以及如何避免过度解读数据。在“讨论”部分，作者强调了研究者需要批判性地反思自己的研究，指出其局限性，并阐明其理论和实践意义。我印象深刻的是，作者还专门讨论了“学术写作的风格和语气”，提倡使用清晰、简洁、客观的语言，并避免使用模糊不清的术语和陈词滥调。书中还提供了一些关于如何避免学术抄袭的建议，以及如何正确引用文献的格式。这本书让我意识到，一篇好的研究报告，不仅要有扎实的研究内容，更要有清晰的结构、严谨的逻辑和优美的文笔，它能够有效地将研究者的思考和发现传递给读者，引发共鸣和进一步的讨论。

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在阅读这本书的最后部分，作者对“社会研究的未来趋势”的展望，让我深受启发。他并没有简单地列举一些新兴的技术名词，而是从更宏观的视角，探讨了社会研究在快速变化的时代所面临的机遇和挑战。作者深入分析了大数据、人工智能、社交媒体等技术对社会研究方法的潜在影响，例如如何利用大数据挖掘社会行为模式，如何利用人工智能辅助数据分析，以及如何利用社交媒体进行定性研究。同时，他也警示了这些新技术所带来的伦理挑战，比如数据隐私、算法偏见等，并强调了研究者在应对这些挑战时所应承担的责任。我特别欣赏作者对“跨学科研究”的倡导，他认为未来的社会研究将越来越需要融合不同学科的知识和方法，以应对日益复杂的社会问题。例如，在研究环境问题时，需要结合社会学、经济学、心理学、政治学等多个学科的视角。此外，作者还强调了“参与式研究”和“行动研究”的重要性，即研究者需要与被研究者建立更紧密的合作关系，共同解决社会问题，并推动社会变革。这本书让我意识到，社会研究并非停滞不前的学科，而是一个充满活力、不断演进的领域。它不仅仅是掌握现有的研究方法，更重要的是要保持好奇心、批判性思维，并勇于拥抱变化，以应对未来的挑战，并为构建一个更美好的社会贡献力量。这本书的结尾，给我留下了深刻的思考，也让我对未来的学术生涯充满了期待和动力。

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在探讨研究设计时，关于“理论框架”的部分，作者的处理方式让我耳目一新。我之前接触过的书籍，往往只是简单地介绍几种主流理论，然后要求读者选择一个套用。而这本书则更进一步，它不仅详细解释了不同社会学理论（如结构功能主义、冲突理论、符号互动论）的核心观点及其在解释社会现象时的优势和局限性，更重要的是，它提供了一个清晰的“理论框架构建指南”。作者认为，理论框架并非是脱离实际的抽象概念，而是连接研究问题与研究数据的“桥梁”。它指导研究者如何去观察、去收集数据、去分析数据，以及如何解释数据。书中通过对一系列经典研究的案例分析，展示了研究者是如何从现有理论中汲取灵感，并根据自己的研究问题进行修正、整合，甚至提出新的理论假设。例如，在研究社会不平当时，作者展示了如何结合马克思主义的阶级分析、韦伯的社会分层理论，以及更现代的交叉性理论（intersectionality），来构建一个能够更全面解释不平等现象的理论框架。这种“理论与实践相结合”的论述方式，让我深刻理解了理论在社会研究中的实际应用价值，而不仅仅是停留在概念层面。我尤其赞赏作者强调的“理论的灵活性”，即理论并非一成不变的教条，而是随着社会变迁和新研究的出现而不断发展的。这鼓励我去批判性地思考现有理论，并勇于在自己的研究中贡献新的见解。这本书让我意识到，理论框架的构建，是社会研究的灵魂，它决定了研究的深度和广度，也决定了研究的创新性。

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在方法论的另一大部分——定性研究方法，这本书的论述同样精彩。作者将定性研究比作“社会科学家的放大镜”，它能够帮助我们深入理解个体经验、社会互动和文化意义。我特别喜欢作者对“民族志研究”的介绍，他通过生动的田野调查故事，展现了研究者如何深入社区，与被研究者建立信任，并采用参与式观察、深度访谈等方式，来理解一个群体的生活方式、价值观念和行为模式。书中详细描述了如何进行“观察记录”，包括结构性观察和非结构性观察的区别，以及如何记录“情境信息”。我印象深刻的是，作者强调了“研究者的主观性”在定性研究中的作用，并指导研究者如何进行“反思性实践”（reflexivity），即认识到自身身份、视角和预设观念对研究过程和结果可能产生的影响，并对其进行审视和管理。在访谈技巧方面，书中详细介绍了如何进行“半结构化访谈”和“焦点小组访谈”，以及如何引导受访者畅所欲言，挖掘深层信息。作者还讨论了“案例研究”的优势，即通过对一个或少数几个具体案例的深入剖析，来理解复杂的社会现象。他强调了案例选择的典型性或特殊性，以及如何进行多源证据的三角验证，以提高研究的可靠性。这本书让我意识到，定性研究并非“随意”的探索，而是建立在严谨的研究设计和精湛的访谈技巧之上的深度理解。它所捕捉到的细节和意义，是定量研究难以触及的，是理解社会复杂性的关键。

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本书在方法论的部分，对“研究伦理”的阐述，是我见过最全面、最细致的。作者并非简单罗列几条准则，而是将研究伦理置于整个研究过程的始终，并详细剖析了在数据收集、分析和报告的各个环节可能出现的伦理困境。他深入探讨了知情同意、匿名性和保密性、避免伤害、隐私保护等关键原则，并结合大量真实案例，展示了违反研究伦理可能带来的严重后果，包括对研究参与者的伤害、对研究者声誉的损害，以及对整个社会科学研究领域信誉的打击。我尤其欣赏作者对“弱势群体”研究时伦理问题的特别关注，例如儿童、老年人、囚犯、精神疾病患者等，书中提供了具体的指导，如何确保他们在研究过程中得到充分的保护，避免被剥削或被误导。此外，作者还讨论了研究者自身的伦理责任，比如如何处理潜在的利益冲突，如何避免学术不端行为（如剽窃、伪造数据），以及如何负责任地传播研究成果。书中对“研究的社会责任”的强调，让我深刻认识到，社会研究不仅仅是学术活动，更是对社会负责的实践。它不仅仅是追求知识，更是要尊重个体，维护社会公正。阅读这部分内容，让我感到既有压力，又备受鼓舞。压力在于，我意识到作为一名未来的研究者，肩负着重大的伦理责任；鼓舞在于，我看到了如何在遵循伦理原则的前提下，开展有意义、有价值的研究。这本书对研究伦理的深入探讨，无疑为我树立了一个高标准的道德标杆，也让我更加珍惜参与研究的每一个环节。

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关于“数据分析”的部分，这本书的讲解非常有层次感。它并没有一开始就抛出复杂的统计模型，而是先从“什么是数据分析”开始，将数据分析的本质理解为“从杂乱无章的数据中发现模式和意义”。在定量数据分析方面，作者首先强调了“描述性统计”的重要性，他详细解释了如何使用频率分布、图表（如柱状图、折线图、饼图）来呈现数据的基本特征，以及如何计算均值、中位数、众数、标准差等描述性统计量来概括数据的集中趋势和离散程度。我特别受益于作者关于“数据可视化”的章节，他提供了许多关于如何选择合适的图表类型来清晰有效地传达数据信息的建议，并批判了那些为了炫技而导致信息混乱的图表。在“推论性统计”方面，作者以清晰的逻辑，介绍了如何使用统计检验来检验研究假设，例如t检验、卡西方检验、ANOVA，以及回归分析。他非常注重解释这些统计方法的“逻辑原理”和“适用条件”，而不是仅仅罗列公式。例如，在讲解回归分析时，他详细解释了如何解读回归系数、R方值以及p值，并强调了多重共线性和异方差等潜在问题。在定性数据分析方面，本书提供了多种编码和主题分析的方法，例如开放编码、主轴编码、选择性编码，并指导研究者如何识别和组织数据中的主题和模式。我印象深刻的是，作者强调了“迭代性”在定性数据分析中的重要性，即研究者需要在数据和分析之间反复回溯，不断 refinement 自己的理解。这本书让我认识到，数据分析是一个既需要技术支撑，也需要深刻洞察的过程，它能够将原始数据转化为有价值的知识。

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关于定量研究方法，这本书的讲解方式非常独特。它并没有直接罗列统计公式，而是从“数据是什么”以及“我们能从数据中知道什么”这两个根本性的问题出发，逐步引导读者理解定量研究的逻辑。作者以生活化的例子，比如超市的销售数据、人口普查的统计信息，来解释变量、测量、抽样等基本概念。我尤其欣赏作者对“测量尺度”（如定类、定序、定距、定比）的清晰解释，并详细说明了不同尺度变量在分析时的不同处理方式，这为我理解后续的统计分析打下了坚实的基础。书中还花了不少篇幅讨论“抽样”的重要性，解释了概率抽样和非概率抽样的区别，以及不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的优缺点和适用场景。作者强调了抽样的代表性对于研究结果的普适性至关重要，并用生动的图表展示了不当抽样可能导致的偏差。我之前对定量研究一直有一种敬畏感，觉得它充斥着复杂的数学公式，难以理解。但这本书以其循序渐进的讲解，清晰的逻辑，以及大量贴切的案例，极大地降低了我的畏难情绪。它让我看到，定量研究并非冰冷的数据游戏，而是通过系统性的数据收集和分析，来揭示社会现象背后的规律和模式，从而帮助我们做出更明智的决策。阅读这部分内容，让我对定量研究方法产生了浓厚的兴趣，也让我相信，通过努力学习，我可以掌握这些强大的工具。

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这本书的第二部分，重点探讨了研究设计中的核心要素，特别是“研究问题”和“研究目的”的界定。作者极其细致地阐述了如何从模糊的兴趣点出发，提炼出具体、可行且具有研究价值的研究问题。我印象最深刻的是，作者反复强调研究问题应该“可研究”（researchable），并提供了多条判断标准，例如是否能够通过经验证据来回答，是否能够界定清晰的研究对象和变量，以及是否具有理论或实践意义。为了帮助读者更好地理解，书中引用了大量的研究范例，分析了研究问题是如何随着研究的深入而不断修正和优化的。例如，一个初始研究问题“为什么青少年沉迷网络游戏？”被逐步细化为“不同社会经济背景下青少年沉迷网络游戏的动机差异研究”，再到“网络游戏成瘾对青少年学业成绩和社交能力的影响机制研究”，这种层层递进的提炼过程，展现了严谨的研究逻辑。此外，作者也深入讨论了研究目的与研究问题的关系，指出研究目的应该是对研究问题答案的预期，或者研究希望达成的知识性、应用性目标。书中提供了一些“SMART”原则的应用示范，即研究目的应该是具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、可达成的（Achievable）、相关的（Relevant）和有时限的（Time-bound），虽然这是在商业管理领域常用的原则，但作者将其巧妙地应用于学术研究中，为研究者提供了清晰可行的操作指南。我个人觉得，很多初学者往往在研究设计阶段就卡住了，原因就在于对研究问题的界定不够清晰，导致后续的研究方向模糊不清，文献回顾效率低下，甚至研究结果难以解释。这本书在这方面提供的指导，无疑是宝贵的财富，它让我明白，一个好的研究，始于一个好的问题。

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在介绍定量研究方法时，本书对于“调查研究”的设计和实施，进行了非常详细的阐述。作者将调查研究比作“社会科学家的显微镜”，能够帮助我们清晰地观察到社会的细微之处。他从问卷的设计入手，详细讲解了如何制定清晰、简洁、无歧义的问卷题目，如何避免引导性问题和双重否定问题，以及如何合理安排问卷的结构和顺序，以提高回收率和数据质量。我特别受益于作者关于“量表设计”的部分，他详细介绍了李克特量表、语义差异量表等常用量表的构建方法，并强调了信度和效度在量表设计中的重要性。书中还提供了大量量表设计的范例，以及如何对量表进行预测试，以发现潜在问题。在数据收集方面，作者探讨了面访、电话访问、网络问卷等不同调查方式的优缺点，并结合实际操作中的注意事项，比如如何进行抽样框的建立、如何培训访问员、如何处理拒绝回答等。我印象深刻的是，作者在讨论“数据分析”时，并没有直接跳到复杂的统计软件操作，而是先从描述性统计（如频率、百分比、均值、标准差）入手，帮助读者理解数据的基本特征，然后逐步引入推论性统计，如t检验、方差分析、回归分析等，并解释了它们在检验研究假设时的作用。这本书让我认识到，一次成功的调查研究，需要从问卷设计到数据分析的每一个环节都精益求精，任何一个环节的疏忽都可能导致研究结果的偏差。

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