社会研究法深论（含社会统计）(研究所考试) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　以社会研究法分析社会研究法 ──剖析社工所、社会所、犯罪学所的命题趋势，本书编写特色如下：

一、定义周延、中英对照

　　本书所涉及的专业术语，一律给予周延而严谨的概念定义，全力杜绝望文生义的直觉。此外，重要概念一律标示英文以避免多种译名的误解，并竭力註记所有的中文译名，以供对照。最后，在每章末尾之处，更对历年相关名词解释做详解，以消除任何留下想像空间的模煳地带。

二、图表定位、全书导航

　　本书依据Walter Wallace所提出的科学之轮（the wheel of science），强制贯穿各个看似分崩离析的章节，并在每章开头标示个别章节在整体图像上的定位，以让读者建立统整的理解，没有任何遗世独立的片段。

三、标题一贯、平行比较

　　笔者接触本科已近二十年，至今依然纳闷不解：明明是号称讲授科学方法的学科，许多翻译教科书却把每章都写得与众不同，全书活像是中永和地图，无怪乎大部分的台湾学生唸完后感想只有一个：乱、乱、乱哪！本书的创举就是把中永和剷平重建，以直角座标系的精神强制贯穿所有章节，把一切顽强的不可共量性都暴露在放射线下，透明评比。

四、事例齐备、活学活用

　　本书在各章中，以对称且齐备的方式安排每一环节的应用事例。相较于一般教科书较为艰难与驳杂的事例（虽亦颇有价值），本书为帮助考试而生，自然应安排简短、切题且不会留有额外想像空间的范例，尤其在社会统计部分，生硬的公式最需搭配简要事例的解说，本书为此提供最有效率的认知捷径。

五、试题索引、鉅细靡遗

　　准备考试若仅及于纯粹知识而不临摹试题，将沦于舍本逐末。本书以多种方式将试题融入学习当中。首先，在各章内文标记过往出题纪录；其次，在各章末尾收录相关之选择题、申论题及名词解释题，进行破题指导与解析；最后，在本书末尾，不但安排各个国立大学最近几年的试题，更在各题之下精确指出内文的参考章节。凡以上内容，皆尽全力做到穷尽与互斥，没有任何试题被遗漏，也没有任何试题会重复。

六、直言不讳、茅塞顿开

　　虽因书籍篇幅有限不比课堂面授，笔者却立志写一本邀请读者一起动脑思考的书、一本会说话的书、一本清醒的书，针对各章的重大学术争议进行犀利评论。用心的读者不难发现：许多学术争议纷纷出现在考题争议中，且迄今未见国内任何学术着作对此做出澄清。笔者在此愿为第一位不再缄默的提问者，并就每一个悬而未决的疑点，指出考试应对上的忠恳建议。

图书简介：《社会研究方法进阶：理论、设计与实践》 面向对象： 本书主要面向已具备基础社会科学研究方法知识的本科高年级学生、研究生，特别是那些希望深入理解和掌握高级研究设计、复杂数据分析技术，并致力于将理论深度与实证严谨性相结合的研究人员和专业人士。它特别适合那些需要为学位论文或严肃研究项目构建复杂研究框架的读者。 内容概述： 《社会研究方法进阶：理论、设计与实践》旨在填补基础方法教材与前沿学术研究之间的鸿沟。它不再满足于对基本概念（如信度、效度、抽样类型）的简单介绍，而是侧重于批判性地审视研究范式的选择、复杂的因果推断挑战，以及多层次、混合方法的整合应用。全书结构遵循从理论基础到具体设计，再到高级分析技术的逻辑递进路线。 第一部分：研究范式与理论基础的深化 本部分对社会科学研究的哲学基础进行了更为精微的剖析。我们不再将实证主义、解释主义和批判理论视为孤立的流派，而是探讨它们如何影响研究问题的提出、理论假设的构建以及对“知识”本身的界定。 1. 知识论的再审视： 深入探讨后实证主义（Post-Positivism）、建构主义（Constructivism）以及实在论（Critical Realism）在当代社会研究中的地位。重点分析了理论在解释社会现象时所面临的“过度决定”与“歧义性”问题。 2. 理论建构与概念操作化的高级挑战： 探讨如何处理抽象且具有多维度的社会概念（如“社会资本”、“文化认同”、“政治效能感”）。详细论述了概念清晰化（Conceptualization）的迭代过程，以及如何通过多指标测量来捕获概念的丰富内涵，避免概念内涵的遗漏或过度延伸。 3. 研究伦理与权力的批判性视角： 超越标准的知情同意框架，深入讨论了在弱势群体研究、殖民地遗产研究以及涉及敏感议题（如创伤记忆）研究中，研究者如何行使知识生产的权力，以及确保研究公正性（Justice in Research）的伦理责任。 第二部分：复杂研究设计与测量精进 本部分将焦点从基础的横断面设计转移到需要更精细控制和时间维度考量的复杂设计。 1. 实验与类实验设计的精细化： 准实验设计（Quasi-Experimental Designs）： 重点剖析了时间序列分析（Interrupted Time Series）、断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和匹配法（Matching Methods, 如PSM）的适用条件、识别策略和局限性。强调了如何通过设计来模拟随机化的过程，从而提高因果推断的内部效度。 场域实验的边界与操作： 探讨了在自然社会环境中实施干预措施时，如何控制“溢出效应”（Spillover Effects）、“依从性”（Fidelity）和“干预饱和”（Intervention Saturation）等实际操作中的挑战。 2. 纵向研究的深入： 详细阐述了面板数据（Panel Data）的优势，以及在分析纵向数据时需要解决的核心问题：个体异质性（Unobserved Heterogeneity）。深入讲解了固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的选择标准和实际应用，并引入了追踪数据分析中的“滞后效应”与“动态关联”的建模技术。 3. 测量误差的识别与修正： 探讨了系统性测量误差（Systematic Error）的来源，包括社会赞许性偏差（Social Desirability Bias）和回忆偏差（Recall Bias）。介绍如何利用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）中的潜变量模型来分离测量误差与真实变量之间的关系，从而校正估计值。 第三部分：高级分析技术与数据整合 本部分专注于处理现代社会研究中常见的大型、复杂数据集，并强调定量与定性数据的整合策略。 1. 多层次建模（Multilevel Modeling, MLM）： 鉴于社会现象的嵌套性（个体嵌套于群体，群体嵌套于区域），本章详细介绍了MLM的必要性。从两层模型（Level 1：个体层；Level 2：群体层）的构建开始，深入讲解了随机截距模型、随机斜率模型，以及如何解释交叉水平交互作用（Cross-Level Interactions）。讨论了在样本量不足或数据结构复杂时MLM的应用限制。 2. 空间计量与网络分析基础： 简要引入了对社会空间（Spatiality）和关联性（Relatedness）的研究方法。概述了空间自相关（Spatial Autocorrelation）的概念，以及如何使用如空间滞后模型（Spatial Lag Model）来处理地理邻近性对结果的影响。在社会网络分析部分，重点关注了网络结构的测量（密度、中心性）及其对个体行为的影响机制。 3. 混合方法研究的设计与整合： 强调混合方法（Mixed Methods）并非简单的定量和定性结果的拼凑，而是一种系统的研究策略。详细区分了基于设计（Sequential/Concurrent）的混合策略，并重点阐述了数据转换（Data Transformation）和结果的三角验证（Triangulation）的技术。例如，如何利用定性访谈来深化对定量模型中“显著但难以解释”的参数的理解。 本书特色： 理论与技术的无缝衔接： 每一项高级技术（如倾向得分匹配、多层回归）的介绍都紧密联系于其背后的理论假设和因果识别逻辑，而非孤立的统计工具箱。 强调批判性应用： 鼓励读者不仅学会“如何运行”模型，更要理解“为何选择”该模型，以及模型结果在特定社会背景下的解释边界。 案例驱动： 穿插了大量源自政治学、社会学、公共管理等领域的真实研究案例，展示前沿学者是如何解决现实研究难题的。 本书致力于培养研究者在面对复杂、非理想化的社会数据时，能够设计出在方法上站得住脚、在理论上能提供深刻见解的研究方案。

第一章　社会研究法概论（General Introduction）
第二章　研究概论（Introduction to Social Research）
第三章　抽样设计（Sampling Design）
第四章　测量概论（Measurement）
第五章　测量工具（Questionnaire and Testing）
第六章　调查研究法（Survey Research）
第七章　实验研究法（Experiment Research）
第八章　单案研究法（Single-case Design）
第九章　定性研究法（Unobtrusive Research）
第十章　质性研究法概论（Introduction to Qualitative Research）
第十一章　质性研究法个论（Qualitative Research Methods）
第十二章　社会统计学（Social Statistics）
第十三章　研究计画（Research Proposal）

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是给我打开了新世界的大门！我之前对社会研究法一直停留在非常表面的理解，觉得它就是一些问卷调查和数据分析的堆砌。但读了这本《社会研究法深论》，我才意识到，这背后原来有如此深厚的理论基础和严谨的逻辑体系。作者在开篇就抛出了关于研究范式、本体论和认识论的讨论，这让我一下子就意识到，原来我们在做研究的时候，选择什么样的立场，采取什么样的视角，都会对我们最终的研究结果产生决定性的影响。书中对不同研究方法的介绍，比如定量研究中的实验法、准实验法，定性研究中的访谈法、焦点小组法，以及混合研究法，都讲得非常透彻，不仅列举了各自的优缺点，还详细阐述了在不同研究情境下如何选择最适合的方法。而且，这本书没有止步于方法论的罗列，更强调了研究的伦理问题，这一点我觉得特别重要，也是很多教材容易忽略的。作者用了很多案例来解释研究伦理的重要性，让我深刻体会到，在追求知识的同时，我们必须时刻关注研究对象和社会的福祉。整本书读下来，感觉像是经历了一次系统而深入的研究方法论的洗礼，让我对如何设计、执行和解读社会研究有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的流畅性，让我在阅读过程中始终保持着高度的兴趣。作者在讲解复杂的社会研究方法时，善于运用生动的比喻和贴切的案例，将抽象的概念具象化，大大降低了阅读的门槛。例如，在解释研究的效度时，作者用生活中的例子来说明内容效度、结构效度等概念，让我一下子就明白了它们到底是什么意思。而且，书中对不同研究方法的比较分析也非常到位，能够帮助读者清晰地认识到每种方法的优势和劣势，从而在实际研究中做出更明智的选择。让我特别欣赏的是，作者并没有将社会研究方法和统计分析割裂开来，而是强调它们之间的紧密联系，以及如何在实际研究中协同运用。书中对一些高级统计分析方法的介绍，如多层线性模型、结构方程模型等，虽然比较深入，但作者依然能够用相对浅显的语言进行阐述，并配以实际应用案例，让读者能够感受到这些方法在解决复杂社会问题时的强大威力。这本书让我感觉，社会研究不再是遥不可及的学术象牙塔，而是能够与现实世界紧密连接的实用工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都让我印象深刻，绝对是为有志于深入研究的读者量身打造的。我之前阅读过一些社会研究方法的入门书籍，但总感觉隔靴搔痒，无法触及到核心。这本《社会研究法深论》则不同，它敢于深入探讨一些更具挑战性的概念，比如研究设计的逻辑、因果推断的难题，以及如何处理研究中的 bias。作者在介绍不同的研究设计时，不仅仅停留在描述性的层面，还会深入分析每种设计背后的理论假设，以及它在不同研究问题上的适用性和局限性。特别是关于因果关系的讨论，作者从多个维度剖析了建立因果关系的必要条件和挑战，让我意识到，在社会研究中，证明因果关系绝非易事，需要严谨的设计和审慎的解读。书中关于抽样理论的讲解也十分到位，不仅涵盖了概率抽样和非概率抽样的基本类型，还深入探讨了样本量确定、抽样误差控制等关键问题，这对于确保研究结果的代表性和可推广性至关重要。此外，书中对数据分析的深入讲解，特别是对回归分析、因子分析等高级统计方法的阐述，也为我提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名准备考研的学生，我非常需要一本能够帮助我全面掌握社会研究方法和统计知识的书籍，而这本书无疑满足了我的需求。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我进入社会研究的殿堂。书中对研究方法论的梳理非常清晰，从宏观的研究范式，到微观的研究操作，都做到了系统性的阐述。例如，在介绍定量研究时，作者不仅讲了如何设计调查问卷，如何进行数据收集，还详细讲解了问卷设计的原则、信度和效度的检验方法，以及如何选择合适的统计分析方法来检验研究假设。而在定性研究方面，作者对访谈、观察、文本分析等方法的讲解也十分细致，特别是对研究者在研究过程中的反思性，以及如何保证研究的客观性和可信度的论述，让我受益匪浅。书中将社会统计的内容也融入其中，使得定量研究部分的讲解更加完整和深入。我对书中关于假设检验的讲解印象尤其深刻，作者用大量的图表和实例，把抽象的统计概念变得易于理解，让我不再害怕那些复杂的统计公式。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得社会统计听起来就很枯燥，数字和公式对我来说简直是天书。但这本书的出现，彻底改变了我的看法！它把社会统计的概念和应用讲得特别生动有趣，让我这个对统计学一直敬而远之的人，竟然也能津津有味地读下去。书中并没有一上来就扔给我一堆复杂的公式，而是先从统计学在社会研究中的基本作用讲起，比如描述数据、推断结论、检验假设等等。然后，它会一步一步地引导我理解各种统计指标的含义，比如均值、中位数、标准差，以及它们在社会现象分析中的意义。最让我惊喜的是，书中花了大量篇幅讲解如何运用SPSS等统计软件进行数据分析，而且每一个步骤都讲解得非常详细，配合图示，即使是初学者也能轻松上手。更重要的是，这本书不仅仅是教你“怎么做”，更是教你“为什么这么做”。它会深入剖析各种统计方法的理论基础，让你理解为什么在某种情况下要选择T检验，而在另一种情况下要用ANOVA。书中还举了很多实际的社会研究案例，展示了如何将统计学知识应用到解决真实的社会问题上，这让我觉得统计学不再是抽象的理论，而是具有强大实用价值的工具。