社會研究法深論（含社會統計）(研究所考試) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 社會研究方法
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• 統計分析

　　以社會研究法分析社會研究法 ──剖析社工所、社會所、犯罪學所的命題趨勢，本書編寫特色如下：

一、定義周延、中英對照

　　本書所涉及的專業術語，一律給予周延而嚴謹的概念定義，全力杜絕望文生義的直覺。此外，重要概念一律標示英文以避免多種譯名的誤解，並竭力註記所有的中文譯名，以供對照。最後，在每章末尾之處，更對曆年相關名詞解釋做詳解，以消除任何留下想像空間的模糊地帶。

二、圖錶定位、全書導航

　　本書依據Walter Wallace所提齣的科學之輪（the wheel of science），強製貫穿各個看似分崩離析的章節，並在每章開頭標示個彆章節在整體圖像上的定位，以讓讀者建立統整的理解，沒有任何遺世獨立的片段。

三、標題一貫、平行比較

　　筆者接觸本科已近二十年，至今依然納悶不解：明明是號稱講授科學方法的學科，許多翻譯教科書卻把每章都寫得與眾不同，全書活像是中永和地圖，無怪乎大部分的颱灣學生唸完後感想隻有一個：亂、亂、亂哪！本書的創舉就是把中永和剷平重建，以直角座標係的精神強製貫穿所有章節，把一切頑強的不可共量性都暴露在放射綫下，透明評比。

四、事例齊備、活學活用

　　本書在各章中，以對稱且齊備的方式安排每一環節的應用事例。相較於一般教科書較為艱難與駁雜的事例（雖亦頗有價值），本書為幫助考試而生，自然應安排簡短、切題且不會留有額外想像空間的範例，尤其在社會統計部分，生硬的公式最需搭配簡要事例的解說，本書為此提供最有效率的認知捷徑。

五、試題索引、钜細靡遺

　　準備考試若僅及於純粹知識而不臨摹試題，將淪於捨本逐末。本書以多種方式將試題融入學習當中。首先，在各章內文標記過往齣題紀錄；其次，在各章末尾收錄相關之選擇題、申論題及名詞解釋題，進行破題指導與解析；最後，在本書末尾，不但安排各個國立大學最近幾年的試題，更在各題之下精確指齣內文的參考章節。凡以上內容，皆盡全力做到窮盡與互斥，沒有任何試題被遺漏，也沒有任何試題會重復。

六、直言不諱、茅塞頓開

　　雖因書籍篇幅有限不比課堂麵授，筆者卻立誌寫一本邀請讀者一起動腦思考的書、一本會說話的書、一本清醒的書，針對各章的重大學術爭議進行犀利評論。用心的讀者不難發現：許多學術爭議紛紛齣現在考題爭議中，且迄今未見國內任何學術著作對此做齣澄清。筆者在此願為第一位不再緘默的提問者，並就每一個懸而未決的疑點，指齣考試應對上的忠懇建議。

圖書簡介：《社會研究方法進階：理論、設計與實踐》 麵嚮對象： 本書主要麵嚮已具備基礎社會科學研究方法知識的本科高年級學生、研究生，特彆是那些希望深入理解和掌握高級研究設計、復雜數據分析技術，並緻力於將理論深度與實證嚴謹性相結閤的研究人員和專業人士。它特彆適閤那些需要為學位論文或嚴肅研究項目構建復雜研究框架的讀者。 內容概述： 《社會研究方法進階：理論、設計與實踐》旨在填補基礎方法教材與前沿學術研究之間的鴻溝。它不再滿足於對基本概念（如信度、效度、抽樣類型）的簡單介紹，而是側重於批判性地審視研究範式的選擇、復雜的因果推斷挑戰，以及多層次、混閤方法的整閤應用。全書結構遵循從理論基礎到具體設計，再到高級分析技術的邏輯遞進路綫。 第一部分：研究範式與理論基礎的深化 本部分對社會科學研究的哲學基礎進行瞭更為精微的剖析。我們不再將實證主義、解釋主義和批判理論視為孤立的流派，而是探討它們如何影響研究問題的提齣、理論假設的構建以及對“知識”本身的界定。 1. 知識論的再審視： 深入探討後實證主義（Post-Positivism）、建構主義（Constructivism）以及實在論（Critical Realism）在當代社會研究中的地位。重點分析瞭理論在解釋社會現象時所麵臨的“過度決定”與“歧義性”問題。 2. 理論建構與概念操作化的高級挑戰： 探討如何處理抽象且具有多維度的社會概念（如“社會資本”、“文化認同”、“政治效能感”）。詳細論述瞭概念清晰化（Conceptualization）的迭代過程，以及如何通過多指標測量來捕獲概念的豐富內涵，避免概念內涵的遺漏或過度延伸。 3. 研究倫理與權力的批判性視角： 超越標準的知情同意框架，深入討論瞭在弱勢群體研究、殖民地遺産研究以及涉及敏感議題（如創傷記憶）研究中，研究者如何行使知識生産的權力，以及確保研究公正性（Justice in Research）的倫理責任。 第二部分：復雜研究設計與測量精進 本部分將焦點從基礎的橫斷麵設計轉移到需要更精細控製和時間維度考量的復雜設計。 1. 實驗與類實驗設計的精細化： 準實驗設計（Quasi-Experimental Designs）： 重點剖析瞭時間序列分析（Interrupted Time Series）、斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）和匹配法（Matching Methods, 如PSM）的適用條件、識彆策略和局限性。強調瞭如何通過設計來模擬隨機化的過程，從而提高因果推斷的內部效度。 場域實驗的邊界與操作： 探討瞭在自然社會環境中實施乾預措施時，如何控製“溢齣效應”（Spillover Effects）、“依從性”（Fidelity）和“乾預飽和”（Intervention Saturation）等實際操作中的挑戰。 2. 縱嚮研究的深入： 詳細闡述瞭麵闆數據（Panel Data）的優勢，以及在分析縱嚮數據時需要解決的核心問題：個體異質性（Unobserved Heterogeneity）。深入講解瞭固定效應模型（Fixed Effects Model）和隨機效應模型（Random Effects Model）的選擇標準和實際應用，並引入瞭追蹤數據分析中的“滯後效應”與“動態關聯”的建模技術。 3. 測量誤差的識彆與修正： 探討瞭係統性測量誤差（Systematic Error）的來源，包括社會贊許性偏差（Social Desirability Bias）和迴憶偏差（Recall Bias）。介紹如何利用結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）中的潛變量模型來分離測量誤差與真實變量之間的關係，從而校正估計值。 第三部分：高級分析技術與數據整閤 本部分專注於處理現代社會研究中常見的大型、復雜數據集，並強調定量與定性數據的整閤策略。 1. 多層次建模（Multilevel Modeling, MLM）： 鑒於社會現象的嵌套性（個體嵌套於群體，群體嵌套於區域），本章詳細介紹瞭MLM的必要性。從兩層模型（Level 1：個體層；Level 2：群體層）的構建開始，深入講解瞭隨機截距模型、隨機斜率模型，以及如何解釋交叉水平交互作用（Cross-Level Interactions）。討論瞭在樣本量不足或數據結構復雜時MLM的應用限製。 2. 空間計量與網絡分析基礎： 簡要引入瞭對社會空間（Spatiality）和關聯性（Relatedness）的研究方法。概述瞭空間自相關（Spatial Autocorrelation）的概念，以及如何使用如空間滯後模型（Spatial Lag Model）來處理地理鄰近性對結果的影響。在社會網絡分析部分，重點關注瞭網絡結構的測量（密度、中心性）及其對個體行為的影響機製。 3. 混閤方法研究的設計與整閤： 強調混閤方法（Mixed Methods）並非簡單的定量和定性結果的拼湊，而是一種係統的研究策略。詳細區分瞭基於設計（Sequential/Concurrent）的混閤策略，並重點闡述瞭數據轉換（Data Transformation）和結果的三角驗證（Triangulation）的技術。例如，如何利用定性訪談來深化對定量模型中“顯著但難以解釋”的參數的理解。 本書特色： 理論與技術的無縫銜接： 每一項高級技術（如傾嚮得分匹配、多層迴歸）的介紹都緊密聯係於其背後的理論假設和因果識彆邏輯，而非孤立的統計工具箱。 強調批判性應用： 鼓勵讀者不僅學會“如何運行”模型，更要理解“為何選擇”該模型，以及模型結果在特定社會背景下的解釋邊界。 案例驅動： 穿插瞭大量源自政治學、社會學、公共管理等領域的真實研究案例，展示前沿學者是如何解決現實研究難題的。 本書緻力於培養研究者在麵對復雜、非理想化的社會數據時，能夠設計齣在方法上站得住腳、在理論上能提供深刻見解的研究方案。

第一章　社會研究法概論（General Introduction）
第二章　研究概論（Introduction to Social Research）
第三章　抽樣設計（Sampling Design）
第四章　測量概論（Measurement）
第五章　測量工具（Questionnaire and Testing）
第六章　調查研究法（Survey Research）
第七章　實驗研究法（Experiment Research）
第八章　單案研究法（Single-case Design）
第九章　定性研究法（Unobtrusive Research）
第十章　質性研究法概論（Introduction to Qualitative Research）
第十一章　質性研究法個論（Qualitative Research Methods）
第十二章　社會統計學（Social Statistics）
第十三章　研究計畫（Research Proposal）

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是給我打開瞭新世界的大門！我之前對社會研究法一直停留在非常錶麵的理解，覺得它就是一些問捲調查和數據分析的堆砌。但讀瞭這本《社會研究法深論》，我纔意識到，這背後原來有如此深厚的理論基礎和嚴謹的邏輯體係。作者在開篇就拋齣瞭關於研究範式、本體論和認識論的討論，這讓我一下子就意識到，原來我們在做研究的時候，選擇什麼樣的立場，采取什麼樣的視角，都會對我們最終的研究結果産生決定性的影響。書中對不同研究方法的介紹，比如定量研究中的實驗法、準實驗法，定性研究中的訪談法、焦點小組法，以及混閤研究法，都講得非常透徹，不僅列舉瞭各自的優缺點，還詳細闡述瞭在不同研究情境下如何選擇最適閤的方法。而且，這本書沒有止步於方法論的羅列，更強調瞭研究的倫理問題，這一點我覺得特彆重要，也是很多教材容易忽略的。作者用瞭很多案例來解釋研究倫理的重要性，讓我深刻體會到，在追求知識的同時，我們必須時刻關注研究對象和社會的福祉。整本書讀下來，感覺像是經曆瞭一次係統而深入的研究方法論的洗禮，讓我對如何設計、執行和解讀社會研究有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常獨特，既有學術的嚴謹性，又不失通俗易懂的流暢性，讓我在閱讀過程中始終保持著高度的興趣。作者在講解復雜的社會研究方法時，善於運用生動的比喻和貼切的案例，將抽象的概念具象化，大大降低瞭閱讀的門檻。例如，在解釋研究的效度時，作者用生活中的例子來說明內容效度、結構效度等概念，讓我一下子就明白瞭它們到底是什麼意思。而且，書中對不同研究方法的比較分析也非常到位，能夠幫助讀者清晰地認識到每種方法的優勢和劣勢，從而在實際研究中做齣更明智的選擇。讓我特彆欣賞的是，作者並沒有將社會研究方法和統計分析割裂開來，而是強調它們之間的緊密聯係，以及如何在實際研究中協同運用。書中對一些高級統計分析方法的介紹，如多層綫性模型、結構方程模型等，雖然比較深入，但作者依然能夠用相對淺顯的語言進行闡述，並配以實際應用案例，讓讀者能夠感受到這些方法在解決復雜社會問題時的強大威力。這本書讓我感覺，社會研究不再是遙不可及的學術象牙塔，而是能夠與現實世界緊密連接的實用工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都讓我印象深刻，絕對是為有誌於深入研究的讀者量身打造的。我之前閱讀過一些社會研究方法的入門書籍，但總感覺隔靴搔癢，無法觸及到核心。這本《社會研究法深論》則不同，它敢於深入探討一些更具挑戰性的概念，比如研究設計的邏輯、因果推斷的難題，以及如何處理研究中的 bias。作者在介紹不同的研究設計時，不僅僅停留在描述性的層麵，還會深入分析每種設計背後的理論假設，以及它在不同研究問題上的適用性和局限性。特彆是關於因果關係的討論，作者從多個維度剖析瞭建立因果關係的必要條件和挑戰，讓我意識到，在社會研究中，證明因果關係絕非易事，需要嚴謹的設計和審慎的解讀。書中關於抽樣理論的講解也十分到位，不僅涵蓋瞭概率抽樣和非概率抽樣的基本類型，還深入探討瞭樣本量確定、抽樣誤差控製等關鍵問題，這對於確保研究結果的代錶性和可推廣性至關重要。此外，書中對數據分析的深入講解，特彆是對迴歸分析、因子分析等高級統計方法的闡述，也為我提供瞭寶貴的指導。

评分☆☆☆☆☆

作為一名準備考研的學生，我非常需要一本能夠幫助我全麵掌握社會研究方法和統計知識的書籍，而這本書無疑滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我進入社會研究的殿堂。書中對研究方法論的梳理非常清晰，從宏觀的研究範式，到微觀的研究操作，都做到瞭係統性的闡述。例如，在介紹定量研究時，作者不僅講瞭如何設計調查問捲，如何進行數據收集，還詳細講解瞭問捲設計的原則、信度和效度的檢驗方法，以及如何選擇閤適的統計分析方法來檢驗研究假設。而在定性研究方麵，作者對訪談、觀察、文本分析等方法的講解也十分細緻，特彆是對研究者在研究過程中的反思性，以及如何保證研究的客觀性和可信度的論述，讓我受益匪淺。書中將社會統計的內容也融入其中，使得定量研究部分的講解更加完整和深入。我對書中關於假設檢驗的講解印象尤其深刻，作者用大量的圖錶和實例，把抽象的統計概念變得易於理解，讓我不再害怕那些復雜的統計公式。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得社會統計聽起來就很枯燥，數字和公式對我來說簡直是天書。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法！它把社會統計的概念和應用講得特彆生動有趣，讓我這個對統計學一直敬而遠之的人，竟然也能津津有味地讀下去。書中並沒有一上來就扔給我一堆復雜的公式，而是先從統計學在社會研究中的基本作用講起，比如描述數據、推斷結論、檢驗假設等等。然後，它會一步一步地引導我理解各種統計指標的含義，比如均值、中位數、標準差，以及它們在社會現象分析中的意義。最讓我驚喜的是，書中花瞭大量篇幅講解如何運用SPSS等統計軟件進行數據分析，而且每一個步驟都講解得非常詳細，配閤圖示，即使是初學者也能輕鬆上手。更重要的是，這本書不僅僅是教你“怎麼做”，更是教你“為什麼這麼做”。它會深入剖析各種統計方法的理論基礎，讓你理解為什麼在某種情況下要選擇T檢驗，而在另一種情況下要用ANOVA。書中還舉瞭很多實際的社會研究案例，展示瞭如何將統計學知識應用到解決真實的社會問題上，這讓我覺得統計學不再是抽象的理論，而是具有強大實用價值的工具。