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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Rea, Louis M./ Parker, Richard A.

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:2005-9

价格:390.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780787975463

丛书系列:

图书标签:

• 调查
• Sampling
• 调查研究
• 问卷设计
• 研究方法
• 数据收集
• 学术写作
• 社会科学
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• 统计分析
• 研究伦理
• 实证研究

《社会调查研究方法与实践》 一、 核心理念：从问题出发，构建可靠的认知桥梁 本书旨在为读者提供一套系统、严谨且实用的社会调查研究方法论框架。我们坚信，有效的社会调查并非仅仅是数据的收集与堆砌，而是一个从精确的问题定义出发，层层递进，最终构建起连接现实世界与我们认知桥梁的严谨过程。因此，本书的核心理念在于强调“问题导向”与“方法为用”的有机结合。我们不教条地罗列理论，而是聚焦于如何在真实的研究场景中，运用恰当的调查方法来发现、理解和解释复杂的社会现象。 二、 研究设计：奠定坚实的研究基石 成功的调查研究始于周密的设计。本书将带领读者深入理解研究设计的关键要素，包括： 研究问题的界定与优化： 如何将模糊的社会议题转化为可操作、可测量的研究问题？我们将探讨清晰界定研究目标、确定研究范围、以及避免常见问题的技巧。 研究类型的选择： 探索性研究、描述性研究、解释性研究……我们将分析不同研究类型的特点、适用场景及其在满足研究目标时的作用。 研究框架的构建： 如何在理论的指导下，构建一个逻辑严谨的研究框架？我们将介绍概念化、操作化、变量识别与分类等关键步骤。 抽样理论与实践： 抽取有代表性的样本是保证研究结果普适性的关键。本书将详尽阐述概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）与非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、优缺点及实际应用，并提供样本量计算的实用指南。 三、 问卷设计：精心雕琢的沟通工具 问卷是调查研究中最核心的测量工具。本书将提供一套从理论到实践的问卷设计指南，帮助您创作出清晰、有效且能够准确捕捉信息的问卷： 问题的类型与措辞： 掌握开放式问题、封闭式问题（单选、多选、排序、量表题）的特点，以及如何使用中性、明确、简洁的语言避免引导性、模糊性或双重否定等问题。 量表的设计与应用： 深入理解李克特量表、语义差异量表、图尺度量表等不同量表的设计原则、使用场景及其在测量态度、认知等方面的优势。 问卷的结构与逻辑： 如何组织问卷的顺序，设置筛选题、过滤题，确保问卷的流畅性与逻辑性，提升受访者的填写体验？ 前测与修订： 问卷前测的意义、流程以及如何根据前测结果进行有效的修订，是保证问卷质量的必要环节。 四、 数据收集：多元化方法的智慧运用 根据研究目标和样本特征，选择最合适的数据收集方法至关重要。本书将涵盖多种主流的数据收集技术： 访谈法： 深入探讨结构式访谈、半结构式访谈和非结构式访谈的特点、适用性及访谈技巧，包括如何建立良好的访谈关系、引导受访者提供深入信息等。 焦点小组： 学习如何组织和引导焦点小组，捕捉群体互动中的洞察，理解更深层次的消费者或公众观点。 观察法： 掌握参与式观察、非参与式观察等方法，以及在观察中的记录与分析技巧。 网络调查： 随着技术的发展，网络调查已成为重要的数据收集途径。本书将介绍网络调查的平台选择、问卷链接的生成与分发、以及数据收集过程中的注意事项。 其他收集方法： 适时也会探讨内容分析、二手资料分析等辅助性数据收集手段。 五、 数据分析：从原始数据到有意义的发现 收集到的数据需要通过科学的分析才能转化为有价值的研究成果。本书将引导读者掌握基本的数据分析方法： 数据录入与清洗： 学习如何将原始数据录入统计软件，并进行异常值、缺失值等数据的识别与处理。 描述性统计： 掌握频数分析、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差）的计算与解读。 推断性统计基础： 介绍假设检验的基本原理，如 T 检验、卡方检验等，以及如何在不同变量类型之间建立联系。 相关与回归分析： 理解变量之间的相关性强度与方向，并学习如何运用回归模型进行预测与解释。 常用统计软件的应用： 结合实际操作，指导读者运用SPSS、Excel等常用统计软件完成数据分析。 六、 研究报告撰写与伦理：展现研究价值与负责任的研究 严谨的研究成果需要通过清晰、规范的报告来呈现。同时，研究的伦理规范是不可逾越的底线。 研究报告的结构与要素： 学习撰写一份完整的学术报告，包括引言、文献综述、研究方法、结果分析、讨论与结论、参考文献等部分。 图表的使用与规范： 如何有效地运用图表来展示数据，使其更具说服力。 研究伦理： 强调知情同意、匿名性、保密性、避免伤害等研究伦理原则，以及如何在研究过程中体现对受访者的尊重与保护。 本书特色： 实践性强： 案例丰富，紧密结合实际研究场景，提供操作性强的技巧与建议。 系统全面： 涵盖社会调查研究的完整流程，从问题提出到结果发布。 理论与方法并重： 在强调方法论的同时，也为读者提供必要的理论支撑。 语言通俗易懂： 避免过于晦涩的学术术语，力求让不同背景的读者都能理解和掌握。 本书适合所有希望深入了解和掌握社会调查研究方法的研究者、学生、市场分析师、政策研究人员以及任何对社会现象进行严谨探究的实践者。通过学习本书，您将能够独立设计、执行并分析一项具有科学价值的社会调查研究，为理解复杂的世界提供有力工具。

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终于有机会深入钻研这份在统计学和社会科学研究方法领域被誉为“圣经”的著作了。拿到《Designing and Conducting Survey Research》这本书，我立刻被它那厚重且精炼的纸质所吸引，封面上简洁的标题预示着一场严谨的学术之旅。作为一名刚刚起步的研究者，我深知扎实的理论基础和清晰的研究思路是避免研究陷阱的关键。而这本书，恰恰提供了一个结构清晰、逻辑严谨的框架，能够引导我从最初的选题构思，到最终的数据分析与报告撰写，每一步都扎根于科学的原则。 我特别欣赏作者在开篇部分就强调的“研究问题”的核心地位。很多时候，我们容易被花哨的统计方法或者广泛的数据收集所迷惑，而忽略了最根本的——我们到底想解决什么问题。书中对如何将一个模糊的社会现象转化为可操作的研究问题进行了细致的阐述，包括了问题陈述的清晰性、研究目的的明确性以及研究假设的可检验性。这不仅仅是纸上谈兵，作者通过大量的实例，展示了不同学科领域研究者是如何一步步打磨他们的研究问题的，其中不乏一些看似寻常但实际效果惊人的案例。理解了这一点，我才真正意识到，一份好的调查研究，其灵魂在于其前期的概念化和问题界定，而这本书的引导正是这一过程的基石，让我对如何开始我的下一次调查研究有了前所未有的信心和方向感。

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作为一名在数据科学领域探索多年的学习者，我常常思考如何将理论知识转化为实际应用。这本书正是这样一本能够帮助我实现这一目标的“指南”。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本“操作手册”。书中列举了大量来自不同领域（如社会学、心理学、市场营销、公共卫生等）的实际调查研究案例，这些案例的分析和解读，都紧密结合了书中所讲解的理论知识。通过对这些案例的深入学习，我能够更直观地理解各种研究方法在真实世界中的应用，以及它们如何帮助研究者解决实际问题。 我尤其对书中关于“调查研究的演进与未来趋势”的讨论感到兴奋。作者并没有将调查研究停留在过去的成就上，而是展望了它在数字时代的新机遇和新挑战，例如大数据、社交媒体数据以及人工智能在调查研究中的应用前景。这让我意识到，调查研究并非一成不变，它也在随着技术和社会的发展而不断进步。这本书不仅为我打下了坚实的传统调查研究基础，更为我指明了未来的学习方向，让我对这一领域充满期待。

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在问卷设计的部分，这本书堪称一本“百科全书”。我一直认为，问卷是连接研究者和被调查者的桥梁，其质量直接决定了研究的成败。书中对于问卷设计的每一个环节都进行了细致入微的指导，从问题的措辞、题型的选择，到量表的设计、逻辑顺序的安排，乃至最后的预测试和修订，都做了详尽的阐述。我特别喜欢作者关于“问题清晰度”和“避免引导性提问”的强调。他通过对比一些设计不当的问卷和经过优化后的问卷，生动地展示了不良的问卷设计是如何误导被调查者，从而导致无效数据和错误结论的。 书中关于量表设计的章节尤其令我受益匪浅。作者详细介绍了李克特量表、语义差异量表等常用的测量方法，并提供了构建信效度更高的量表的具体步骤和技巧。他鼓励研究者在借鉴已有成熟量表的同时，也要根据自身的研究目的进行适当的调整和创新，但前提是要确保这些调整不会损害量表的有效性。我最欣赏的是书中对于“预测试”环节的重视。很多研究者可能会因为时间或成本的限制而省略这一步，但这本书明确指出，预测试是发现问卷缺陷、提高问卷质量的“必经之路”。通过预测试，可以及早发现模糊不清的问题、易引起误解的词汇以及逻辑上的断层，从而在正式施测前进行有效的修改，极大地提高了研究的质量和效率。

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数据分析与解释是调查研究的“心脏”，这本书在这方面的内容也同样令人赞叹。我一直认为，即使拥有再好的数据，如果分析不当，也无法展现其真正的价值。书中系统地介绍了各种常用的统计分析技术，从描述性统计到推论性统计，涵盖了方差分析、回归分析、因子分析等多种方法。更重要的是，作者并没有停留在仅仅罗列公式，而是着重于解释这些统计方法背后的逻辑，以及如何根据研究问题和数据特点选择最合适的分析方法。 我特别欣赏书中关于“数据清理和预处理”的详细指导。在实际研究中，数据的错误、缺失值和异常值是普遍存在的，如果不对这些问题进行妥善处理，后续的分析结果就可能产生偏差。书中提供了多种处理这些问题的技术和策略，并且强调了在处理过程中要保持谨慎和透明，记录下每一个修改的步骤。此外，书中还提供了关于如何解读分析结果、如何将统计结果转化为有意义的研究发现的宝贵建议。作者鼓励研究者要“讲故事”，而不仅仅是呈现数字，将复杂的统计概念用清晰易懂的语言表达出来，与研究的背景和目标联系起来，这对于向非专业人士沟通研究成果至关重要。

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关于数据收集的实施，这本书也提供了非常实操性的指导。调查研究的最终成果，很大程度上取决于数据是如何被收集到的，而实际操作中充满了各种变量和不确定性。书中详细阐述了不同数据收集方法的优缺点，包括面访、电话访谈、邮寄问卷以及在线调查等，并针对每种方法提出了具体的执行策略和质量控制措施。我尤其对书中关于“访员培训”的讨论印象深刻。一名训练有素、严格遵守流程的访员，是保证数据收集质量的关键。作者就如何进行有效的访员培训，包括讲解研究背景、培训访谈技巧、熟悉问卷内容以及强调保密原则等，都提供了详细的指导。 书中对于“数据收集过程中的质量监控”也进行了充分的阐述。这包括如何通过抽查、复核等方式来监督访员的工作，以及如何处理被调查者拒绝参与、信息不完整等情况。作者还强调了数据收集的伦理问题，比如如何保护被调查者的隐私，如何获取知情同意等，这些都是作为一名负责任的研究者必须牢记的。在我看来，数据收集不仅仅是将问卷发出去，更是一个精细化的管理过程，而这本书为我提供了完成这个过程的“路线图”和“工具箱”，让我在面对实际操作时，能够更加从容和自信，避免一些常见的“坑”。

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这本书的语言风格非常值得称赞。虽然内容涉及大量的统计学概念和研究方法论，但作者的写作却十分清晰、流畅，并且富有启发性。他善于运用比喻、类比和生动的语言来解释复杂的概念，使得即便是初学者也能轻松理解。我经常在阅读时，感觉作者就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步深入理解每一个知识点。书中很少出现枯燥乏味的术语堆砌，而是更多地强调概念的逻辑联系和实际应用。 我尤其喜欢作者在讲解过程中时不时插入的一些“小贴士”和“经验之谈”。这些看似不起眼的内容，往往能够点亮我内心的疑惑，解决一些我在实际研究中遇到的难题。它们不是书本上的刻板定义，而是作者在长期实践中积累的宝贵经验，读来让人倍感亲切，也更加信任书中的指导。这种“接地气”的写作方式，让我在学习过程中保持了高度的兴趣和积极性，而不是感到枯燥和畏难。

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我对于书中关于“调查研究的局限性与挑战”的讨论感到非常受用。很多时候，我们过于关注如何设计和执行一个“完美”的研究，但现实总是充满变数。这本书并没有回避调查研究在实践中可能遇到的各种困难，例如低回应率、社会期望效应、测量误差等，并针对这些挑战提供了切实可行的应对策略。我特别欣赏作者对“抽样框覆盖误差”和“无回应偏倚”的深入探讨，以及如何通过统计技术或调整研究设计来最小化这些偏倚的影响。 书中还讨论了一些更深层次的问题，比如如何在有限的资源下进行有效的调查，以及如何在多学科交叉的研究中整合不同的调查方法。它并非提供一套放之四海而皆准的“标准答案”，而是引导读者理解调查研究的复杂性，并学会根据具体情况灵活运用所学知识。这种“授人以渔”的教学方式，让我觉得这本书的价值远远超出了简单的知识传授，它培养的是一种批判性思维和解决实际问题的能力。

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这本书对于“研究伦理”和“报告撰写”的篇幅也给予了足够的重视，这恰恰是许多其他方法论书籍可能忽略的方面。我深切体会到，一项严谨的调查研究，不仅要在技术层面做到位，更要在道德和规范层面坚守底线。书中详细阐述了在调查研究过程中需要遵守的各种伦理原则，包括知情同意、隐私保护、数据保密以及避免潜在伤害等。作者通过一些案例，说明了在这些方面出现疏忽可能带来的严重后果，不仅影响研究的声誉，更可能对被调查者造成伤害。 对于报告撰写的部分，我更是觉得如获至宝。研究成果最终需要通过报告来呈现，而一份清晰、逻辑严谨、内容完整的报告，是研究者与读者之间沟通的桥梁。书中为研究报告的各个组成部分，如引言、文献综述、研究方法、结果、讨论和结论等，都提供了详细的撰写指南和建议。作者强调了报告的可读性，包括使用清晰的语言、恰当的图表以及严谨的引用格式。他还鼓励研究者在报告中要诚实地呈现研究的局限性，这恰恰体现了研究者的科学态度和责任感，也增加了报告的信服力。

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这本书的另一大亮点在于它对抽样设计和样本代表性的深入剖析。在我的认知里，调查研究的有效性很大程度上取决于我们所收集数据的质量，而数据的质量又直接关联到我们是如何从总体中选择样本的。书中详细介绍了各种抽样方法，从简单的随机抽样到更复杂的整群抽样、分层抽样，甚至还有一些非概率抽样方法的优缺点和适用场景。作者不仅讲解了这些方法的理论原理，更重要的是，他通过生动的图表和具体的例子，说明了每种抽样方法在实际操作中可能遇到的困难以及如何应对。 我尤其对书中关于“抽样框”的讨论印象深刻。很多人以为只要随机抽取，就能得到一个有代表性的样本，但实际上，一个不完善的抽样框（也就是总体名录）本身就可能引入系统性偏差。书中就此提供了非常实用的建议，例如如何识别和修正抽样框的不足，以及如何在设计抽样方案时就考虑到潜在的覆盖误差。此外，书中对于样本量计算的讲解也十分详尽，不仅提供了常见的公式和方法，还深入探讨了影响样本量决策的关键因素，比如研究的置信水平、误差范围以及总体异质性等。读到这里，我才恍然大悟，原来看似简单的“抽多少人”背后，隐藏着如此多的科学考量，也更加理解了为什么有些调查结果如此精确，而有些则可能存在偏差。

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《Designing and Conducting Survey Research》这本书所提供的不仅仅是知识，更是一种研究的“思维方式”。它让我明白，调查研究并非一个孤立的、一次性的过程，而是需要贯穿整个研究项目的始终。从最初的构思，到数据的收集、分析，再到最终的报告撰写，每一个环节都需要严谨的思考和周密的计划。这本书教会我如何以一种系统性的、批判性的方式去审视每一个研究步骤，如何预见潜在的困难，并提前做好准备。 我常常会在思考我的研究项目时，回想起书中的某些章节，然后根据书中的建议来调整我的思路和计划。它就像一个无声的“顾问”，在我需要的时候，总能提供恰当的指导。它让我意识到，好的调查研究，不仅仅是关于“做什么”，更是关于“如何做”，以及“为什么这么做”。这种深入的思考，将使我在未来的研究之路上更加扎实，也更加自信。

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