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出版者:北京大学出版社

作者:卢淑华

出品人:

页数:503 页

译者:

出版时间:1998-08

价格:41.00元

装帧:平装

isbn号码:9787301001066

丛书系列:21世纪社会学系列教材

图书标签:

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现代社会学研究方法论：从定性到量化视角的深度解析 图书简介 《现代社会学研究方法论：从定性到量化视角的深度解析》旨在为社会科学领域的研究者、学生以及对社会现象背后的研究逻辑感兴趣的读者，提供一套系统、前沿且极具操作性的研究方法论框架。本书深刻认识到当代社会学的复杂性，不再将研究方法简单地划分为“定性”与“定量”的二元对立，而是致力于探讨如何在复杂的研究场景中，实现方法论的灵活整合与创新应用。 第一部分：社会学研究的基石与范式转型 本书伊始，深入剖析了社会学作为一门科学的本体论基础与认识论立场。我们首先回顾了经典社会学思想家如涂尔干、韦伯在方法论上的贡献与争论，特别是关于“理解社会行动”与“发现社会事实”之间的张力。 社会学认识论的演进： 详细梳理了实证主义、解释主义（Interpretivism）、批判实在论（Critical Realism）等主要哲学立场如何塑造了社会学研究的设计与解释。重点探讨了后现代与后结构主义思潮对传统客观性假设的挑战，以及如何构建“可信赖的”知识。 研究问题的提出与理论的构建： 强调了优秀研究的起点——精准界定研究问题。本书提供了一套从宏大理论概念到具体操作化变量的“漏斗模型”构建流程。内容包括如何进行文献综述，如何识别研究空白，以及如何利用理论进行演绎推理和归纳推理。特别辟章讲解了“理论敏感性”的培养，即研究者应如何训练自己，在观察现象时捕捉到潜在的理论意义。 伦理与反思： 研究的伦理维度是本书的重点之一。我们详细讨论了知情同意、隐私保护、数据安全等传统伦理要求，并引入了当代社会中新兴的伦理挑战，例如算法偏见对弱势群体的潜在影响，以及研究者身份与研究对象关系中的权力动态。强调研究者的自我反思（Reflexivity）是确保研究公正性的关键环节。 第二部分：定量研究的精细化与当代应用 本部分聚焦于社会学定量研究的严谨性与前沿技术，旨在超越基础统计学的描述，深入探讨高级的因果推断和大数据处理能力。 测量与操作化的高级技巧： 探讨了问卷设计中的细微差别，如何构建效度和信度都极高的量表。内容涵盖了李克特量表、语义差异量表、视觉模拟量表等多种测量工具的适用场景。重点分析了潜变量模型（Latent Variable Models）的构建，例如验证性因素分析（CFA）和结构方程模型（SEM），用以精确捕捉难以直接观测的社会构念（如社会资本、政治效能感）。 抽样理论的深化： 除了传统的概率抽样方法，本书详细介绍了在特定群体研究中（如罕见群体、流动人口）采用的非概率抽样技术，如滚雪球抽样（Snowball Sampling）、配额抽样（Quota Sampling）的局限性与优化策略。对大样本调查（如全国性追踪调查）的数据权重调整和多层抽样设计进行了深入的案例分析。 因果推断与实验设计： 这是定量研究的核心。本书系统梳理了从传统的回归分析到更复杂的因果推断方法。详细阐述了随机对照试验（RCT）在社会学中的应用局限与优势，并重点介绍了准实验设计（Quasi-Experimental Designs）的精妙之处，包括断点回归设计（RDD）、倾向得分匹配（PSM）和工具变量法（IV）。目标是使读者能够识别混淆变量，并构建具有强因果解释力的模型。 大数据时代的计量挑战： 探讨了社会学研究如何适应海量数据（如社交媒体数据、地理空间数据）的挑战。内容包括大数据清洗、维度约简技术，以及如何将传统计量模型应用于高维数据集中，同时警惕“纯数据驱动”可能导致的理论真空。 第三部分：定性研究的深度挖掘与语境重构 定性研究部分强调了对意义、过程和语境的深入理解，超越了简单的文本分析，致力于捕捉社会生活的复杂肌理。 深度访谈与叙事分析： 详细介绍了半结构化访谈、深度生命史访谈的提问技巧、现场控制与后续转录的规范。强调了“激活性提问”（Elicitation Questions）的重要性。在此基础上，本书深入探讨了叙事分析（Narrative Analysis），如何将受访者的口述故事转化为结构化的社会学洞见，关注故事的时间线、角色设定和意义重构过程。 民族志与参与式观察： 民族志（Ethnography）被视为社会学的“黄金标准”。本书详述了从外围观察者到完全参与者的角色转换策略，如何管理“田野中的不适感”和“闯入者效应”。特别关注了“数字民族志”（Digital Ethnography）的兴起，即在虚拟社区和在线空间中进行参与式观察的方法论实践与伦理边界。 文本与话语分析的进阶： 除了传统的内容分析，本书侧重于更具批判性的分析方法。详细阐述了福柯式的话语分析（Discourse Analysis），如何揭示知识、权力与社会构建之间的关系。同时，对现有的大型文本语料库进行主题模型分析（Topic Modeling）等计算定性方法，提供了定性研究向“大定性”转型的可能性。 扎根理论的迭代应用： 详细介绍了经典扎根理论（Grounded Theory）的三级编码过程（开放式、主轴式、选择性编码），并讨论了其在当代跨文化研究和复杂制度分析中的灵活应用，强调理论发现过程的透明性和可追溯性。 第四部分：混合方法研究的设计与整合艺术 本书的最高目标是展示如何有效地融合定性与定量方法，以解决单一方法难以应对的复杂社会问题。 混合方法的设计逻辑： 系统介绍了主要的混合方法设计范式，包括解释性序列设计（Quan $ ightarrow$ Qual）、探索性序列设计（Qual $ ightarrow$ Quan）以及汇合设计（Convergent Parallel Design）。关键在于解释为何以及如何在研究的哪一阶段采用何种方法。 数据转换与整合的策略： 探讨了从定性数据中提取定量指标（如通过编码生成频率数据）和将定量结果“情境化”的过程（即用访谈资料解释统计模型中难以理解的系数）。重点分析了案例研究（Case Study）作为连接点如何服务于跨案例的比较分析。 案例研究的深度与广度： 将案例研究置于混合方法的核心，阐述了如何选择“典型案例”、“极端案例”或“反常案例”，以及如何利用这些案例来检验理论或拓展理论边界。 《现代社会学研究方法论》不仅是一本方法手册，更是一部培养研究者批判性思维和实践能力的指南。它鼓励读者跳出方法论的藩篱，根据具体的研究目标和所处的社会情境，灵活而审慎地选择、设计并执行严谨的社会学探究。

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我阅读这本书的目的，是希望能够更好地理解当下那些关于不平等、社会流动性的新闻报道背后的统计支撑，希望能形成一套自己的“数据素养”。然而，这本书的重点似乎完全放在了“如何构建模型”上，而不是“如何批判性地解读模型结果”。书中对模型选择的介绍，更偏向于最大化拟合优度，强调R方和P值，而对于模型构建过程中可能存在的意识形态偏见，比如变量的选择本身就隐含了某种权力视角，探讨得非常少。在我看来，社会统计学的核心魅力在于它能够揭示“隐藏的结构”，但这本书却将重点放在了“如何精确描述可见的表面”上。例如，在讨论抽样方法时，它详尽地解释了分层抽样和整群抽样的技术细节，但对于“在一个充满信息茧房的时代，我们如何能真正获得一个有代表性的社会样本”这一更宏大的、关乎社会现实的问题，着墨甚少。这种处理方式，使得这本书的价值局限在了技术层面，对于提升读者的社会批判性思维，帮助不大，最终读完后，我感觉自己掌握了更多计算技巧，但对社会图景的理解并没有得到实质性的提升，反而可能因为过度依赖统计的“确定性”而对复杂的社会现实产生了某种盲目自信。

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这本书的语言风格，如同严谨的法庭辩词，每一个词语的选择都经过了深思熟虑，确保不会引起任何歧义，这在学术写作中是优点，但对于一个渴望建立直观理解的读者来说，却是一道难以逾越的障碍。我常常需要停下来，对着一个句子反复琢磨作者究竟想用“显著性”这个词来表达强烈的关联，还是仅仅表达微弱的、需要谨慎对待的倾向。书中对每一个术语的定义都精确到了小数点后几位，这反映了作者对精确性的不懈追求。但这种对精确的执着，似乎牺牲了沟通的流畅性。我感觉自己在与一本学术的“圣经”对话，而不是与一位热衷于分享社会洞察的导师交流。特别是当它涉及到因果推断和实验设计时，书中描绘的理想化环境与现实中机构复杂、伦理受限的研究场景形成了鲜明的对比。阅读体验是疲惫的，因为你总是在努力跟上作者精确但略显古板的步伐，而不是被内容的热情所驱动。它更像是一本留给未来学者的参考手册，而不是一本让当前研究者能够迅速上手并感到鼓舞的伙伴。

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这本书的结构，老实说，更像是一座结构主义的纪念碑，而非一本可以轻松翻阅的指南。它的章节划分是极其清晰的，逻辑链条环环相扣，从最基本的描述性统计到高级的多层级模型，几乎没有跳跃。但正是这种近乎完美的线性结构，压垮了我对社会学研究的浪漫想象。我原以为统计学是解读社会故事的放大镜，结果读完这本书，我发现我更像是在学习如何制造这个放大镜本身，而且过程极其繁琐。书中对检验统计量的推导，那种步步为营、不容置疑的语气，给人一种错觉：只要掌握了这些方法，社会就变得可以完全量化和预测了。然而，当我们真正面对一个涉及文化、权力或情感的社会议题时，你会发现，那些冰冷的数字后面，有着无数被公式排斥的“噪音”和“情境”。书中对这些“情境”的讨论，往往被简化为对模型适用范围的寥寥数语，这让我感到一种深刻的局限性。它教会了我如何精确地数数，但没有教会我如何理解这些数字背后那些复杂的人类动机和历史背景。它是一本优秀的工具书，但作为启发社会思考的读物，它显得过于冰冷和技术化了。

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这本关于社会统计学的书，老实说，给我的感觉就像是拿到了一份精密的地图，但地图上的标记实在太多、太小了。我本来是希望能在理解社会现象背上架起一座坚实的桥梁，能够清晰地看到数据是如何转化为洞察的。然而，书中对各种检验方法的介绍，那种严谨到几乎让人喘不过气的公式推导，占据了大量的篇幅。我理解，对于专业研究者来说，这或许是黄金，但对于我这种带着强烈应用渴望的读者来说，每一步的跳跃都像是一个小小的陷阱。例如，当我们讨论到回归分析的假设条件时，作者似乎默认我们已经对多重共线性和异方差性有着教科书级别的理解，然后直接进入了如何用复杂的数学语言来证明这些假设的必要性。我花了大量时间去查阅外部资料，试图将那些抽象的符号和真实的社会互动场景联系起来，但书中的案例分析往往是那种高度理想化的、干净利落的“教科书式”数据，缺乏现实世界中那种泥沙俱下的复杂性和不确定性。这导致我在试图用学到的工具去分析我身边真实发生的问题时，会感到一种知识和实践之间的巨大鸿沟。这本书无疑是扎实的，但它的“扎实”更偏向于理论的完备性，而非对初学者或应用者的友好度，使得学习过程更像是一场需要精密仪器的探险，而不是一次轻松的知识之旅。

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我必须承认，阅读这本书的过程，与其说是在学习“统计学”，不如说是在进行一场对“严密逻辑”的深度冥想。它的叙事节奏非常缓慢，作者似乎对每一个概念都抱有近乎偏执的尊重，生怕漏掉任何一个细微的差别。举个例子，当我们谈论到概率分布时，书中花了足足三章的篇幅来剖析正态分布的起源、性质以及它在不同情境下的适用边界。这种详尽的铺陈，对于追求“知其所以然”的读者来说，无疑是宝贵的。然而，对于我这种更关注“如何快速有效地运用”的读者而言，这种深度有时显得有些耗费精力。我感觉自己仿佛站在一条长长的、铺满鹅卵石的路上，每一步都需要小心翼翼地辨认脚下的石头是否是作者精确定义过的“随机变量”，而不是直接跑到终点去看风景。书中大量引用的古典计量经济学思想，虽然提供了坚实的学术根基，但它们构建的分析框架，在面对当代大数据和快速变化的社会结构时，显得有些力不从心。它提供的是一把精工细作的木匠尺子，去测量一块不断变形的橡皮泥，效果自然是受限的。我期望看到更多关于如何处理缺失值、如何进行模型选择的实用策略，而不是无休止的数理证明，这种“理论至上”的倾向，让这本书的实用性大打折扣。

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搞死我了……去你妹的TSSRSSRSSR = =

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细致。喜欢很多图示。

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……

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条理和结构还算清晰，但讲述太过佶屈聱牙，不够深入浅出，勉强读之。

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