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出版者:Pearson Education; 1 edition

作者:~ Barbara Tabachnick (Author), Linda Fidell (Author)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:(June 7, 2000)

价格:$140.60

装帧:

isbn号码:9780205321780

丛书系列:

图书标签:

• 研究设计
• 数据分析
• 计算机辅助
• 统计学
• 定量研究
• 方法论
• 社会科学
• 心理学
• 教育研究
• 研究方法

《现代研究方法与数据解读》 本书旨在为读者提供一套系统、全面的现代研究设计与数据分析方法论框架，以应对日益复杂的研究挑战。我们聚焦于如何在理论框架的指导下，科学地规划研究、严谨地收集数据，并最终有效地解读数据所蕴含的意义，从而为学术研究、商业决策和社会科学探索提供坚实的方法论支撑。 核心内容概述： 第一部分：研究的基石——问题凝练与框架构建 从现象到问题： 本部分将深入探讨如何从广泛的观察中识别并提炼出具有学术价值和现实意义的研究问题。我们将介绍多种问题识别策略，包括文献回顾、行业趋势分析、社会痛点洞察以及跨学科视角下的问题发掘。重点将放在如何将模糊的兴趣点转化为清晰、可操作的研究命题，确保研究的出发点精准且富有成效。 理论的指引： 我们将详细阐述理论在研究设计中的关键作用。读者将学习如何构建概念框架和理论模型，理解不同类型理论（如描述性理论、解释性理论、预测性理论）的应用场景，并掌握如何将抽象的理论概念转化为可测量的变量。本书将引导读者思考研究问题与现有理论之间的关系，如何在理论的框架内进行创新或挑战。 研究范式与假设： 本部分将梳理主要的研究范式，如实证主义、解释主义、批判理论等，并分析不同范式对研究设计和数据解释的影响。在此基础上，我们将指导读者如何根据研究问题和理论框架，提出清晰、可检验的研究假设或研究命题，确保研究过程的逻辑性和方向性。 第二部分：设计之艺术——构建严谨的研究蓝图 研究方法的选择： 本章将全面介绍并比较定性研究和定量研究的特点、优势与适用性。读者将深入了解各种具体的研究设计类型，包括但不限于： 定量研究设计： 实验设计（真实验、准实验）、准实验设计（前测-后测设计、对照组设计）、相关研究、调查研究（横断面调查、纵向调查）、案例研究（定量案例研究）。我们将详细分析每种设计的逻辑、内部效度和外部效度等关键要素，以及在不同研究情境下的最优选择。 定性研究设计： 现象学、扎根理论、民族志、叙事研究、话语分析、案例研究（定性案例研究）等。我们将探讨这些方法的田野工作、数据收集和分析策略，以及如何确保研究的严谨性和可信度。 抽样策略： 科学的抽样是保证研究结果代表性的关键。本部分将详细介绍概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、步骤及适用场景。我们将指导读者如何根据研究目标、总体特征和资源限制，选择最适合的抽样方法，并关注样本量确定的科学方法。 测量工具的设计与验证： 测量是连接理论概念和实证数据的桥梁。我们将深入探讨如何设计有效的测量工具，包括问卷、访谈提纲、观察量表等。重点将放在信度（Reliability）和效度（Validity）的评估，介绍内容效度、结构效度、效标关联效度等多种效度类型，以及 Cronbach's Alpha、因子分析等信效度检验方法。 第三部分：数据之路——采集、管理与初步探索 数据采集的实践： 本章将聚焦于各种数据采集技术的具体操作和注意事项。我们将讨论在线调查平台的选择与使用、访谈的技巧与伦理、观察法的实施要点，以及二手数据的获取与处理。强调在数据采集过程中如何最大程度地减少误差和偏差。 数据管理与清洗： 原始数据的规范管理和有效清洗是后续分析的前提。我们将介绍数据录入的规范、数据格式的统一、异常值和缺失值的识别与处理方法，以及如何构建结构清晰、易于管理的数据集。 描述性统计与初步探索： 在深入分析之前，对数据进行初步的描述性统计是必不可少的。本部分将介绍集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、极差）和分布特征（偏度、峰度）的计算与解读。同时，我们将引导读者通过图表（直方图、箱线图、散点图等）进行数据的可视化探索，以发现潜在的模式、关系和异常。 第四部分：洞察之深——统计推断与模型建构 统计推断的基础： 本部分将介绍统计推断的基本原理，包括参数估计（点估计、区间估计）和假设检验（零假设、备择假设、P值、置信区间）。读者将理解如何从样本数据推断总体的特征，并对研究结果的统计显著性进行科学判断。 常用统计分析方法： 我们将详细介绍并演示多种核心的统计分析技术，并根据研究类型和数据特性提供选择建议： 组间差异分析： t检验（单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验）、方差分析（单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析）。 变量间关系分析： 相关分析（Pearson相关、Spearman相关）、线性回归（简单线性回归、多元线性回归）、逻辑回归。 多变量分析： 因子分析、聚类分析、判别分析、主成分分析。 非参数检验： Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等（用于不满足参数检验假设的情况）。 模型评估与解释： 学习如何评估统计模型的拟合优度（如R²、Adjusted R²、卡方值），如何解读模型参数的意义，以及如何诊断模型是否存在多重共线性、异方差等问题。我们将强调模型的可解释性和在实际情境中的应用价值。 第五部分：结论的升华——结果呈现与研究伦理 研究结果的呈现： 本部分将指导读者如何清晰、准确、有说服力地呈现研究结果。我们将讨论学术论文、研究报告、演示文稿等不同场合下的报告规范，包括表格和图表的规范绘制、统计结果的清晰表达以及结论的严谨论证。 研究伦理与责任： 贯穿本书始终，我们将强调研究过程中必须遵守的伦理原则，包括知情同意、隐私保护、数据保密、避免抄袭和数据造假等。我们将讨论如何负责任地进行研究，以及研究成果的传播与社会影响。 本书的目标是赋能读者掌握一套灵活、强大的研究方法论工具箱，无论是探索未知，还是解决实际问题，都能以更加科学、严谨和有效的方式开展工作。通过理论与实践的结合，读者将能够自信地设计研究、分析数据，并最终得出有深度、有价值的结论。

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