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

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作者:Tashakkori, Abbas/ Teddlie, Charles

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页数:0

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价格:89.95

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isbn号码:9780761930112

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• 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

探索复杂系统的构建：超越单一范式的研究实践 图书名称：构建多维视角下的知识体系：整合定量与定性洞察的前沿方法论 图书简介 在当代科学研究领域，面对日益复杂的社会、行为和自然现象，仅仅依赖单一的研究范式——无论是纯粹的统计模型构建还是深度文本分析——已难以穷尽事物全貌。本书旨在提供一套全面且富有实践指导意义的框架，帮助研究者超越“量化”与“质化”的二元对立，迈向真正意义上的多维知识整合。 本书深入探讨了混合方法研究（Mixed Methods Research, MMR）的哲学基础、设计逻辑、实施策略以及结果的综合解释。我们不将混合方法视为简单的技术叠加，而是将其视为一种认识论上的协同作用，旨在利用不同数据类型的互补性，揭示那些单一方法无法捕捉到的深层结构、因果机制与个体体验。 第一部分：混合方法论的哲学基石与历史演进 本部分首先梳理了哲学上的对话，特别是实用主义、建构主义与后实证主义如何共同为混合方法研究提供了理论支撑。我们分析了逻辑实证主义向后现代思潮转变过程中，对研究者主体性与知识生成过程的反思。 认识论与本体论的校准： 详细阐述了不同研究范式（如解释主义、实证主义）如何影响研究问题的提出、样本的选择以及数据分析的侧重点。重点讨论了“现实的多个层面”——即既有可测量的客观现象，也有被社会建构的主观意义——如何要求研究者采用整合性的方法。 混合方法的演进路径： 回顾了混合方法研究从早期的“三角测量”概念，到Tashakkori和Creswell等先驱提出的系统性框架的发展历程。分析了不同历史阶段中，研究界对于“整合”程度的不同要求。 第二部分：混合方法的设计蓝图与结构选择 设计是混合方法研究的灵魂。本部分聚焦于如何根据研究目标、资源限制和理论需求，构建出严谨且高效的研究蓝图。 核心设计模式的精解： 详尽解析了三大经典设计模式——序列设计（Sequential Designs）（探索性序列、解释性序列）和汇合设计（Convergent Parallel Designs）、以及更高级的嵌套设计（Embedded Designs）。对于每种设计，本书均提供了详细的流程图、优缺点分析及适用场景的案例说明。 优先级的确定与时间轴的编排： 探讨了在混合设计中如何平衡定量（QUAN）和定性（QUAL）部分的权重。例如，在解释性序列设计中，定性数据如何被用于深化对初始定量结果中异常值的理解；而在探索性设计中，定性发现如何指导后续大规模量表的开发。 抽样策略的耦合： 专门讨论了如何实现跨范式的抽样。这包括如何基于定量结果的子群体（如高分者、低分者）进行有目的的定性访谈，或如何利用定性访谈的发现来构建具有文化敏感性的定量测量工具。 第三部分：数据采集与分析的技术实现与深度整合 本部分将理论设计转化为实际操作，重点关注如何跨越数据类型的鸿沟，实现真正的“意义的融合”。 定量数据的精细化处理： 涉及回归模型、结构方程模型（SEM）以及潜变量分析在混合方法中的应用，尤其关注如何识别需要定性解释的统计显著性或模型拟合度问题。 定性数据的系统化编码： 探讨了扎根理论、现象学分析和主题分析等主流定性方法的严格应用。强调编码过程中的信度与效度标准，并讨论如何将定性主题与特定变量或模型构建要素对应起来。 整合分析的策略： 这是本书的核心技术贡献之一。详细介绍了数据转换（Data Transformation）技术，如将定性叙事转化为可用于统计分析的指标（例如，使用文本分析识别情绪强度并将其量化）。同时，深入阐述了数据合并（Data Merging）的技术，包括矩阵整合、维度降低法以及通过定性案例分析来佐证或反驳统计推论的对比分析法。 第四部分：混合方法研究的严谨性、伦理考量与报告撰写 成功的混合方法研究不仅要求技术娴熟，更要求高度的透明度和伦理自觉。 混合研究的有效性标准： 批判性地审视了传统量化中的内部/外部效度，以及定性研究中的可信性/可转移性，并提出了混合方法特定的有效性（Mixed Methods Validity）标准，例如“共振性”（Resonance）和“整合性”（Coherence）。 研究伦理与实践挑战： 探讨了在收集和分析不同类型数据时可能出现的伦理冲突，如数据共享的敏感性、研究者偏见在整合过程中的放大效应以及参与者知情同意的复杂性。 报告与传播的艺术： 指导研究者如何撰写一份既能满足特定学科读者对统计严谨性的要求，又能满足理解个体经验的读者对叙事深度的需求的报告。重点讨论了图表、叙事与统计结果的有效结合技巧。 本书面向社会科学、教育学、健康科学、环境管理等领域的高级研究生、博士后研究人员以及寻求拓宽研究工具箱的资深学者。它不仅仅是一本方法的“操作手册”，更是一部引领研究者思考如何在一个日益碎片化的知识世界中，重建连贯、深入且具有解释力的知识体系的指南。通过对这些前沿方法的掌握，读者将能够设计出更具洞察力、更贴近真实世界复杂性的研究。

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这本书简直是为我这种对多学科交叉研究充满好奇心却又不知从何下手的“门外汉”量身定做的指南。我一直觉得，单一的研究范式在面对复杂现实问题时总显得力不从心，而这本书的结构清晰、逻辑严谨，如同一个经验丰富的向导，带着读者一步步深入混合方法研究的腹地。它没有上来就用那些让人望而生畏的理论术语轰炸你，而是从最基础的概念入手，耐心地阐释了为什么我们需要将定量和定性结合起来，以及这种结合在实际研究中能带来怎样“1+1>2”的洞察力。特别是书中关于研究设计的章节，它详尽地对比了探索性序列设计和解释性序列设计，配以大量的真实案例，让我瞬间明白了何时该先做问卷调查，何时又该先行访谈。阅读体验非常流畅，作者的笔触既有学者的严谨，又不失教育者的耐心，读完后，我感觉自己手中的研究工具箱一下子丰富了好几样趁手的器械，不再局限于传统单一方法的桎梏之中，对未来自己构建更具解释力和应用价值的研究框架充满了信心。

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如果用一个词来形容这本书给我的感受，那就是“视野的拓展”。它让我彻底打破了对研究方法论的狭隘认知，意识到方法论的选择是研究者策略性决策的一部分，而非僵硬的教条。书中对“理论驱动的混合设计”和“实践驱动的混合设计”的区分，对我启发很大。很多时候，我们进行混合研究，要么是为了回答一个复杂到单一方法无法企及的“为什么”，要么是为了解决一个需要多角度理解的实际操作难题。这本书非常清晰地指出了这两种驱动力在研究设计和数据解释上的细微差别。作者没有陷入“哪种方法更好”的无谓争论，而是聚焦于如何根据研究问题本身的“形貌”来裁剪和缝合不同的研究工具。特别是关于伦理考量在混合研究中的特殊性讨论，也非常细致入微，体现了作者对研究实践全景的把握。读完后，我对于如何向资助机构阐述一个具有前瞻性和多维度视角的研究方案，胸有成竹了许多。

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这本书的价值远不止于提供一个研究方法框架，它更像是一份关于“如何思考”的深刻哲学探讨。我特别欣赏作者在探讨研究范式冲突与整合时所展现出的高超的辩证思维能力。在学术圈内，定量和定性往往被视为水火不容的两极，但这套书却巧妙地搭建了一座沟通的桥梁，它没有偏袒任何一方，而是强调了在特定研究目的下，哪种组合方式最为恰当。它深入剖析了不同混合方法模型的内在逻辑和局限性，比如，当研究目标是“开发”一个新理论时，与侧重于“验证”的模式相比，其数据转换和整合的难度和策略是完全不同的。书中对“汇合点”（point of convergence）的讨论尤其深刻，它迫使研究者去思考：我的定性发现如何印证或挑战了我的定量结果？这种深层次的对话和数据间的相互参照，是肤浅地将两种数据放在一起所无法企及的。对于正在撰写博士论文，需要论证研究创新性的我来说，这本书提供的理论深度和操作细节是无可替代的基石。

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这本书的叙事风格非常具有亲和力，尽管主题严肃，但作者的表达方式却充满了鼓励和启发性，读起来完全没有传统教科书那种枯燥乏味的感觉。它似乎在不断地与读者进行一场真诚的对话，承认研究过程中的不确定性和挑战性，而不是呈现一个完美无瑕的理想模型。我特别喜欢作者在讨论不同研究人员在团队合作中可能遇到的文化冲突（定量研究者和定性研究者之间的思维差异）时所展现的同理心和提供的调和策略。这种对“人”的因素和研究团队动态的关注，是许多纯粹方法论书籍所忽略的盲区。它强调了成功的混合研究不仅是技术的集成，更是跨学科合作的艺术。这种细致入微的关怀，使得这本书不仅是工具书，更像是一位亦师亦友的存在，引导我在未来的研究生涯中，更懂得如何与人和知识进行有效、包容的整合。

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我是一个非常注重实用性和操作指南的读者，而这本书在这方面表现得尤为出色，几乎可以作为案头必备的操作手册。它不仅讲了“是什么”，更重点讲解了“怎么做”。例如，在数据整合技术这一关键环节，书中详细列举了从简单的“并将”策略到复杂的“嵌入式”转化技术，甚至对不同阶段的数据转换（如：将定性主题编码为定量变量，或将统计结果转化为叙事解释）的操作流程都进行了步骤化的分解。对于初次接触混合方法的研究生来说，最怕的就是理论上的高大上和实践中的无从下手，但这本书完美地避免了这种落差。随书附带的那些案例分析，简直就像是跟着一位经验丰富的导师在进行“实战演练”，每一步都有详细的理由说明和潜在的陷阱警示。我合上书本时，手中已经不是理论笔记，而是满满的流程图和清单，这极大地降低了我将复杂设计付诸实践的门槛，让人感到踏实可靠。

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