Business Research Methods and Statistics Using SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Burns, Richard/ Burns, Robert P.

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 85.82

装帧:

isbn号码:9781412945301

丛书系列:

图书标签:

• Business Research
• SPSS
• Statistics
• Research Methods
• Data Analysis
• Quantitative Analysis
• Business
• Academic
• Textbook
• Social Sciences

好的，这是一份关于其他图书的详细简介，不包含《Business Research Methods and Statistics Using SPSS》的内容。 《实证研究设计与数据分析：理论框架与实践应用》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：智慧之光出版社] 出版年份： [虚构年份，例如：2023年] 图书概述 《实证研究设计与数据分析：理论框架与实践应用》是一本全面、深入的学术著作，旨在为读者提供一套严谨的实证研究方法论体系，并着重于如何运用先进的统计软件工具进行复杂的数据处理和结果解读。本书的独特之处在于其对研究过程的整体把握，强调从研究问题的提出、理论框架的构建，到实证设计、数据收集，直至最终的数据分析与报告撰写，形成一个逻辑清晰、环环相扣的研究闭环。 本书特别关注研究者在面对真实世界复杂现象时，如何选择和构建恰当的研究范式，特别是如何在定性与定量研究之间进行有效的整合（混合方法研究），以期获得更具洞察力和可靠性的研究发现。 核心内容模块详解 第一部分：研究的基石——理论构建与问题界定 本部分奠定了实证研究的哲学基础和逻辑起点。 1. 研究范式与哲学基础： 详细探讨了实证研究背后的主要哲学立场，包括实证主义、后实证主义、解释主义和建构主义。重点分析了这些范式如何影响研究者的世界观、对知识的认知方式以及最终选择的研究方法。读者将学会如何根据自身的研究兴趣和对象，选择最匹配的研究范式。 2. 文献回顾与理论框架的构建： 强调文献回顾不仅仅是总结前人工作，更是识别研究空白、定位理论贡献的关键步骤。本书提供了一套系统的方法来评估现有文献的质量和相关性，并教授如何从已有的理论模型中提炼出可操作的假设（或研究命题）。特别介绍了如何构建具有创新性和解释力的理论模型图示。 3. 研究问题的精炼与操作化： 阐述了高质量研究问题的特征——清晰性、可回答性、重要性。详细讲解了如何将抽象的理论概念转化为可测量的操作性定义（Operational Definitions），这是连接理论与实证数据的桥梁。 第二部分：实证研究设计的艺术与科学 本部分聚焦于如何设计一个稳健、高效的研究方案以验证理论框架。 4. 定性研究设计：深度探索的路径： 系统介绍了主要的定性研究范式，如扎根理论（Grounded Theory）、现象学（Phenomenology）、民族志（Ethnography）和案例研究（Case Study）。详细阐述了在这些设计下，样本选择（如目的性抽样）、资料收集（深度访谈、焦点小组、文本分析）和资料记录的规范流程。重点讨论了定性研究中的信度和效度（即可信性、可转移性和可证实性）的维护。 5. 定量研究设计：精确测量的科学： 全面覆盖了实验设计、准实验设计和非实验设计（如横断面研究、纵向研究）。对于实验设计，深入剖析了随机分组、控制组、前测/后测设计的内部有效性和外部有效性威胁。对于问卷设计，提供了维度构建、量表开发（如李克特量表的优化使用）的详细指导。 6. 混合方法研究（Mixed Methods Research）：整合的优势： 本书将混合方法研究提升到核心地位，详细区分了探索性、解释性和三角互证（Triangulation）等主要混合设计。提供了一套实用的框架，指导研究者如何确定何时、何地以及如何有效地整合定性数据和定量数据，以实现互补和增强的解释力。 第三部分：数据分析的技术精进与结果解读 本部分侧重于研究者应掌握的数据处理与分析技能，强调统计推理的逻辑而非特定软件的操作命令。 7. 描述性统计与数据准备： 涵盖了数据清洗、缺失值处理、异常值识别与处理的科学方法。详细讲解了如何利用描述性统计量（集中趋势、离散程度）来理解样本特征，并介绍了图示化技术（如箱线图、散点图）在探索数据分布中的应用。 8. 推论统计学基础与假设检验： 系统回顾了概率论基础、抽样分布和中心极限定理。详述了参数检验（t检验、方差分析ANOVA）和非参数检验的适用场景、前提假设及结果的统计学意义（p值、效应量）。 9. 高级回归分析模型：预测与因果推断： 本书的重点之一是回归分析的深度应用。不仅包括多元线性回归，还深入探讨了中介效应（Mediation）、调节效应（Moderation）的检验，以及逻辑回归在处理二元或分类因变量时的应用。强调对回归模型假设（如多重共线性、异方差性）的诊断和修正。 10. 探索性与确认性因子分析（EFA/CFA）： 系统地介绍了因子分析在量表验证中的作用。解释了如何通过EFA来发现潜在结构，以及如何利用CFA来检验理论构建的测量模型，确保研究工具的效度和信度。 11. 定性数据分析的严谨性： 提供了内容分析、主题分析和叙事分析的实用步骤。强调如何通过系统的编码过程（开放式编码、主轴编码、选择性编码）从文本资料中提炼出核心主题，并使用格（Memos）和可追溯性矩阵来确保分析过程的透明度和可信度。 第四部分：研究的终点——报告、伦理与传播 12. 撰写高质量的研究报告： 指导读者如何遵循学术规范，清晰、有说服力地呈现研究发现。重点阐述了如何将统计结果“翻译”成对理论和实践有意义的叙述，以及如何构建有效的讨论部分，承认研究的局限性并提出未来研究方向。 13. 研究伦理与数据治理： 探讨了知情同意、保密性、数据安全和研究诚信等关键伦理问题。强调在数据收集和分析过程中必须遵守的专业标准和责任。 目标读者 本书面向所有从事经验研究的学者、博士和硕士研究生、政府及企业的研究分析师。对于希望构建严谨研究方法论并掌握现代数据分析工具的专业人士，本书提供了从理论到实践的无缝衔接指南。 本书的独特价值主张 本书的价值在于其方法论的整合性和应用导向的深度。它不局限于某一种数据类型或某一个软件的特定功能，而是提供了一个全面的、跨越定性与定量边界的研究思维框架。读者将学会“如何思考”一个好的研究问题，并掌握“如何操作”以实现研究目标，最终产出具有学术价值和实践意义的经验证据。

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