Foundations of Mixed Methods Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Publications, Inc

作者:Tashakkori, Abbas/ Teddlie, Charles

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2008-09-18

价格:USD 42.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761930129

丛书系列:

图书标签:

• Research
• 社会科学
• 社会学
• 研究方法
• 教育学
• 政治学
• Methods
• Academic
• 混合方法研究
• 研究方法
• 定量研究
• 定性研究
• 研究设计
• 数据分析
• 社会科学
• 教育研究
• 统计学
• 研究方法论

《混合方法研究基础》一书，将带领读者踏上一段探索研究设计前沿的旅程。本书并非孤立地呈现某个特定学科的研究方法，而是着眼于更广泛的、能够融合定性与定量数据洞察的学术追求。它深刻剖析了为何以及如何将两种截然不同的研究范式——定性研究和定量研究——有机结合，从而为回答那些单一方法论无法充分解答的复杂研究问题提供有力支撑。 本书的核心在于其对“混合方法”这一研究取向的系统性梳理。它首先会深入浅出地介绍混合方法研究的起源、发展及其在当代学术界日益增长的重要性。读者将了解到，在许多科学领域，从社会科学到健康科学，再到环境研究，单一的研究方法往往难以捕捉现实世界的全貌。定性研究以其深度和细致性，能够揭示现象的内在机理、参与者的主观体验和文化背景，但其结论的普适性可能受限。而定量研究则擅长于测量、统计和推断，能够揭示变量间的关系及其规模，但有时会忽略个体层面的细微之处和情境的复杂性。混合方法研究正是为了弥补这些局限而生，它通过巧妙地整合两者的优势，旨在实现更全面、更深入、更有说服力的研究成果。 本书不会局限于理论的陈述，而是将理论与实践紧密结合。它将详细阐述构建混合方法研究设计的关键步骤和考虑因素。读者将学习如何根据研究问题来选择最适合的混合方法设计类型，例如，如何运用探索性序列设计（exploratory sequential design）来先通过定性研究生成假设，再通过定量研究检验；如何应用解释性序列设计（explanatory sequential design）来先进行定量研究，再用定性研究来解释定量结果；抑或是如何采用融合设计（convergent design），同时收集和分析定性与定量数据，并将其结果进行比对和整合。每一种设计类型都将伴随具体的案例分析，帮助读者直观理解其应用场景和优势。 此外，本书还会深入探讨混合方法研究中数据收集和分析的关键挑战与策略。在数据收集方面，读者将了解到如何在同一项研究中有效地运用访谈、焦点小组、问卷调查、观察、实验等多种工具，以及如何确保不同数据源之间的一致性和互补性。在数据分析方面，本书将详细介绍如何进行定性数据的编码、分类和主题识别，如何进行统计分析，以及至关重要的——如何将来自不同数据类型的分析结果进行整合。这种整合不仅仅是简单的并列，而是要进行深入的“数据混合”（data mixing）或“数据融合”（data merging），以产生新的、超越原始数据水平的理解。 本书还会关注混合方法研究的质量评估。读者将学习到评估混合方法研究严谨性的标准，包括如何判断研究设计是否与研究问题相匹配，如何评估数据的完整性和有效性，以及如何确保研究结果的可靠性和有效性。对潜在的偏见和局限性的认识，以及如何通过审慎的设计和分析来加以规避，也是本书的重要组成部分。 最后，《混合方法研究基础》将强调混合方法研究在实际应用中的价值和意义。它将通过丰富的跨学科案例，展示混合方法研究如何有效地解决了从理解复杂社会现象到评估干预措施的有效性等一系列实际问题。本书旨在赋能研究者，让他们能够自信地设计、实施和报告具有影响力的混合方法研究，从而在各自的研究领域做出更富有洞察力和贡献的发现。它不仅是一本操作指南，更是一份对研究范式演进的深刻洞察，鼓励读者以更开放、更综合的视角来审视和开展学术研究。

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这本书，老实说，真的有点……让人摸不着头脑。我原本是冲着那个号称能把定性与定量研究熔于一炉的承诺来的，结果呢？读完感觉像是掉进了一个充满术语和复杂图表的迷宫，出口在哪里完全没有提示。作者似乎把所有的精力都放在了构建一个宏大而理论化的框架上，仿佛只要把各种研究范式的名字都罗列出来，就能自动生成一个完美的研究设计。结果是，当你真的想拿它去指导一个实际的项目时，你会发现它提供的指导方针晦涩难懂，更像是一堆哲学思辨，而不是操作手册。比如，关于“范式融合的张力管理”那几章，我反复读了好几遍，依然无法清晰地勾勒出一个在实际数据收集和分析中可以遵循的具体步骤。它更像是写给那些已经身居高位、不再需要为具体方法论细节发愁的资深学者的“内参”，对于我们这些还在一线摸爬滚打，急需解决“我该如何有效结合访谈和问卷”这类实际问题的研究者来说，这本书的实用价值可以说是微乎其微。它更像是在炫耀知识的广度，而不是提供解决实际问题的深度。我感觉自己读完之后，对“混合方法”的理解不仅没有加深，反而因为被过多的理论烟雾所笼罩，变得更加模糊不清了。

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这本书的叙事节奏简直是场灾难，仿佛作者在不同的章节间切换频道时忘记了自己要讲的主题是什么。前一章还在热情洋溢地讨论某个特定案例的“深度沉浸式叙事”，笔锋一转，下一章就开始用大量篇幅去论证“统计功效分析”的必要性，两者之间缺乏任何平滑的过渡或者逻辑上的桥梁。这种跳跃性使得整个阅读体验异常碎片化，每读完一个小节，我都需要花几分钟时间重新校准自己的焦点，试图将刚才读到的内容和前文联系起来。我期待的是一种循序渐进、层层递进的论证结构，能像搭积木一样，每一步都坚实可靠地支撑起下一个结构。然而，这本书给我的感觉是，作者随手抓起了一堆形状各异的积木，一股脑地堆在了桌面上，然后期待读者自己去发现它们之间的内在联系。对于习惯了清晰、线性的逻辑梳理的研究者而言，这种“跳跃式”的写作手法无疑是巨大的阅读障碍。它消耗了我大量的认知资源仅仅用于“理解作者的意图”，而不是“吸收研究方法”。

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我必须指出，本书的排版和图表设计，对非专业人士来说简直是一场视觉折磨。那些用来解释复杂流程的示意图，常常密密麻麻地挤满了信息点，线条纠缠不清，字体小到几乎需要放大镜才能辨认。如果说内容本身已经足够抽象，那么糟糕的视觉呈现无疑是雪上加霜。在介绍“多阶段迭代设计”那张核心流程图时，我花了整整二十分钟才试图理清各个模块之间的箭头指向和反馈回路，最终不得不放弃依赖图表，转而依靠纯文字的描述来理解这个设计流程。学术著作的图表，其作用本应是简化和阐明复杂的逻辑关系，使之更易于消化吸收。然而，这本书的图表却反其道而行之，它们似乎在刻意地展示设计者对“复杂性”的执着，将原本可以通过简洁设计来表达的概念，硬生生地包装成了难以穿透的迷雾。这种对阅读体验的不重视，极大地降低了知识传递的效率。

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这本书在探讨“伦理考量”的部分，其深度远远不能满足当代研究的需求。在快速发展和技术迭代的背景下，混合方法研究常常会触及到比传统单方法研究更复杂的伦理边界，尤其是在数据整合与隐私保护、研究者权力动态等方面。然而，书中对这些前沿且敏感问题的讨论，却停留在非常基础和概括性的层面，仿佛是套用了教科书里通用的伦理守则，并没有结合混合方法特有的复杂性进行细致的剖析。例如，当一个定性访谈的深度个人信息与大规模量化数据进行交叉比对时，潜在的身份识别风险和后果是什么？作者对此语焉不详，只是笼统地提到了“知情同意”的重要性。这种对复杂情境的逃避，使得本书在指导高风险、高敏感性研究时显得力不从心，缺乏真正的前瞻性和危机意识。它更像是在为上个世纪的研究范式提供一份安全的“合规指南”，而不是为面向未来的研究提供有力的伦理盾牌。

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关于文献引用的处理，这本书的表现实在令人费解。一方面，它似乎试图建立一个极其广泛的知识基础，涉及了从社会学到认知心理学，再到复杂系统理论的各个角落。然而，对于这些被引用的核心文献，作者的处理方式往往是蜻蜓点水，提及即止，缺乏深入的辨析和批判性的对话。很多时候，一个重要的理论模型被抛出来，作者仅仅是引用了其来源，然后就急于转向下一个概念的介绍，留给读者去自行挖掘这些理论背后的深层含义和局限性。这使得本书看起来更像是一个巨大的索引目录，而非一本深入的学术专著。作为读者，我希望看到的不仅是“谁说了什么”，更重要的是“这个理论在混合方法背景下究竟意味着什么，以及它与其他理论的优劣对比在哪里”。这种肤浅的引用策略，大大削弱了本书本应具备的权威性和指导性，让很多关键的知识点悬浮在半空中，无法真正落地。

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As Hamish said, it supposed to be a research journey, alone but not lonely.

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