Discovering Statistics Using SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Andy Field

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2005-04-30

价格:GBP 32.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780761944522

丛书系列:

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《社会科学研究方法：从理论到实践》 导言：理解复杂世界的钥匙 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据和看似无穷无尽的观点所包围。如何从纷繁的现象中提炼出有意义的洞察？如何设计出严谨的实验来验证我们的假设？《社会科学研究方法：从理论到实践》正是为渴望掌握系统性研究技能的学习者和专业人士量身打造的一本权威指南。本书旨在弥合理论知识与实际操作之间的鸿沟，为读者提供一套完整、可操作的社会科学研究框架，无论您是初涉学术殿堂的学生，还是寻求提升实证能力的行业专家，都能从中获益良多。 第一部分：研究的基石——理论、哲学与设计 本部分深入探讨社会科学研究的哲学基础和理论构建过程。我们首先考察实证主义、解释主义和批判实在论等核心范式如何影响研究问题的提出与数据解释。理解这些底层假设至关重要，因为它决定了我们如何“看待”世界，以及我们认为什么是“有效”的知识。 章节一：科学哲学与研究范式 详细剖析科学哲学中的本体论（Ontology）和认识论（Epistemology）。探讨定量研究和定性研究背后的哲学差异，强调研究者必须清晰界定自己的立场，从而指导后续的方法选择。 章节二：文献回顾与理论框架的构建 高质量的研究始于对现有知识的全面掌握。本章提供了一套系统性的文献检索、评估和综合策略。重点指导读者如何识别研究空白（Gaps），并在此基础上构建一个清晰、逻辑严密的理论框架，确保研究的独创性和理论贡献。 章节三：研究问题的界定与假设的形成 研究问题的质量决定了研究的价值。我们将指导读者如何将宏大的研究兴趣转化为具体、可操作、可检验的研究问题。同时，深入讲解如何根据理论推导出明确的、可证伪（Falsifiable）的研究假设，为后续的数据收集和分析奠定基础。 章节四：研究设计的类型与选择 本章系统梳理了社会科学中常见的研究设计，包括实验设计（真实验、类实验、前实验）、调查研究（截面、纵向）、描述性研究、探索性研究以及混合方法设计。重点讨论了不同设计在控制外部效度、内部效度、建构效度之间的权衡取舍，帮助读者根据研究目的选择最优路径。 第二部分：数据采集的艺术——定性与定量方法的精细操作 扎实的实证数据是研究成果的生命线。本部分致力于提供详尽的方法学指导，涵盖从抽样到工具开发、从访谈到观察的每一个关键步骤。 章节五：抽样理论与代表性 深入讲解概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如目的性抽样、滚雪球抽样）的原理和适用场景。对于定量研究，重点讨论如何计算所需的样本量以确保统计功效。对于定性研究，则侧重于理论饱和度（Theoretical Saturation）的判断标准。 章节六：问卷设计与测量理论（定量方法核心） 本章是定量研究的关键。详细阐述测量的四个层次（名义、顺序、间隔、比率）。提供了问卷条目编制的最佳实践，包括如何避免引导性问题、双重否定和模糊术语。此外，详尽介绍了信度（Reliability）的评估（如重测信度、内部一致性信度）和效度（Validity）的类型（如内容效度、效标效度、构念效度）的检验方法。 章节七：访谈、焦点小组与人种志观察（定性方法核心） 对于定性研究，本书强调了建立信任和确保数据丰富性的重要性。详细指导结构化、半结构化和非结构化访谈的技巧，如何撰写有效的访谈提纲。对于人种志（Ethnography）研究，探讨了参与式观察的伦理挑战与技术，以及如何进行详尽的田野笔记记录。 章节八：二手数据的使用与内容分析 探讨如何有效地利用现有数据库（如政府统计数据、大型调查数据集）进行二次分析。系统介绍了内容分析（Content Analysis）的技术，包括将文本数据转化为可量化的信息的步骤，以及定性编码（Coding）的系统化过程。 第三部分：实证分析的桥梁——数据解释与论证 数据收集完成后，如何将原始信息转化为有力的论证？本部分专注于数据分析的基础逻辑和报告规范，而非特定软件的操作指南。 章节九：描述性统计与数据探索 在进行推断性分析之前，必须充分理解数据的分布和特征。本章指导读者如何使用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（标准差、方差、四分位距）来描述数据。同时，强调通过可视化（直方图、箱线图、散点图）来识别异常值、缺失值和数据分布形态的重要性。 章节十：推断性统计的基本逻辑与假设检验 本章聚焦于统计推断的核心思想，即如何利用样本信息对总体做出合理的结论。详细解释了零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的构建，P值（P-value）的正确解读，以及第一类和第二类错误的概念。重点介绍了参数检验（如t检验、方差分析ANOVA）的前提条件。 章节十一：关系测量与模型构建基础 深入探讨变量间的关系强度和方向。对于连续变量，详细介绍皮尔逊相关系数（Pearson’s r）的意义和局限性。对于分类变量，介绍卡方检验（Chi-Square Test）的应用。为回归分析奠定基础，解释模型拟合度（如R方）的含义。 章节十二：定性数据分析的严谨性 定性分析强调的是深度和可信度。本章提供了系统化的定性数据分析流程，包括转录、编码、主题提取（Thematic Analysis）和建构理论（Grounded Theory）的初步介绍。强调如何通过三角验证（Triangulation）和成员核查（Member Checking）来提升定性研究的可信度。 第四部分：伦理、报告与研究的社会责任 优秀的研究不仅要科学严谨，更要合乎道德并能够清晰传播。 章节十三：研究伦理与知情同意 社会科学研究往往涉及人类受试者，伦理考量至关重要。本章详细讲解了保护研究对象隐私、确保自愿参与、处理敏感信息的标准操作程序，以及机构审查委员会（IRB）的角色和功能。 章节十四：撰写研究报告与传播成果 本章指导读者如何将复杂的研究过程和发现，转化为清晰、规范的学术文本。涵盖引言、方法、结果、讨论（IMRaD）结构的写作要点，以及如何有效地在学术会议和期刊上展示研究成果，确保论证的逻辑性和说服力。 结论：成为负责任的研究者 《社会科学研究方法：从理论到实践》不仅仅是一本工具书，它是一份培养批判性思维和实证素养的路线图。通过掌握这些方法，读者将能够独立、负责任地设计、执行并评估社会科学研究，为理解和改善复杂的社会现实做出有价值的贡献。本书强调的是研究者应具备的严谨态度、对限制的清醒认识，以及对知识探索永不满足的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

很生动的语音 像我这种属于痛恨statistic的女生 都会觉得 能看到希望似的 那么 就真的很不错

评分☆☆☆☆☆

Kruskal-Wallis撸不下去了，写个书评换个脑子。 背着这本保守估计有两公斤的书各处跑来跑去也有好多天了，我们建立起了深刻的革命友谊。而且我还因为它被图书馆罚了两磅，心疼%>_<% 关于数据，我一开始是撸被称之为Legend in Marketing的Malhotra的Marketing Research，顺便...  

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SPSS把这哥们搞抓狂了然后这哥们一怒之下以全体被SPSS搞过的人之名写了一本把SPSS日了的工具书。

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ANDY的这本书伴我走过本科和硕士.......

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晕，竟然忘了，还得重新看一遍

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安迪大叔，多谢你用那些让人喷饭的比喻和例子，让我在这艰难的日子里掌握了统计学的要点～～快泪奔了～

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ANDY的这本书伴我走过本科和硕士.......