企业研究方法 第4版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书特色

　　本书是实务导向的，也是管理导向的。企业研究本身并不是目的，它是帮助企业主管及时获得决策所需要之资讯的一种管理工具。本书在介绍各研究技术时均特别着眼于企业主管的需要，强调企业研究的管理功能和角色;同时也以许多实际案或虚拟案例来说明各种研究技术在企业管理上的可能应用。

　　本书为第四版，共有二十一章，分成基本概念、资料蒐集、资料分析、预测方法和道德问题等五部分。有鑑于「质性研究」在企研究中的应用日益广泛，本版特新增「质性研究」一章。为了方便读者做进一步研究的需要，凡书中引用或提及之有关论着及研究报告，均在各章之后用附註方式註明出处来源，例出参考文，以便读者查阅。

企业研究方法 第4版：内容概述 本书旨在为商业、管理学、经济学及相关领域的学生和实践者提供一套全面、深入且实用的研究方法论框架。它不仅涵盖了定性和定量研究设计的基础原理，更侧重于如何将这些方法论工具应用于解决复杂的企业管理问题，并最终实现数据驱动的决策。 第一部分：研究的基石与理论基础 本部分首先确立了企业研究的必要性和伦理规范。 第1章：研究的本质与企业环境中的角色 本章探讨了知识的获取途径，特别是科学方法在商业决策中的核心地位。深入分析了理论在指导实证研究中的作用，区分了描述性、探索性、解释性和预测性研究的目标。同时，详细讨论了在企业背景下进行研究时必须遵守的伦理标准，包括知情同意、数据保密性、研究透明度以及避免利益冲突的重要性。强调了研究结果对组织战略和运营的潜在影响。 第2章：构建研究框架：问题识别与文献综述 研究的起点在于清晰界定问题。本章指导读者如何从模糊的商业挑战中提炼出可操作、可检验的研究问题（Research Questions, RQs）和假设（Hypotheses, Hs）。重点介绍如何系统地进行文献综述，不仅是回顾已有的知识，更是为了定位研究空白（Gaps），从而确保研究的原创性和贡献价值。本章提供了结构化的文献检索与批判性评估工具。 第3章：理论构建与概念化 成功的企业研究建立在坚实的理论基础之上。本章详细阐述了理论在解释现象中的作用，并指导读者如何进行“概念化”（Conceptualization）——即将抽象的商业概念（如组织承诺、客户满意度、组织韧性等）转化为清晰、可操作的定义。同时，介绍了变量的类型、维度及其相互关系的可视化工具，如概念模型图的绘制规范。 第二部分：研究设计与测量 本部分是研究方法论的核心，侧重于如何设计一个严谨、有效的研究方案，并确保测量的准确性与可靠性。 第4章：研究设计的选择：定性、定量与混合方法 本章对比了三种主要的研究范式：定量研究（关注测量和统计检验）、定性研究（关注深度理解和语境）以及混合方法研究（Mixed Methods）。详细分析了每种设计在回答不同类型研究问题时的优势与局限性。对于混合方法，重点阐述了其整合策略（如解释性、探索性、三角互证设计）及其在企业复杂问题研究中的应用潜力。 第5章：抽样方法与总体推断 本章讲解了如何从目标总体（Population）中选取有代表性的样本。定量研究部分详细介绍了概率抽样方法（简单随机、分层、整群、系统抽样）的计算与应用。定性研究部分则侧重于非概率抽样（如目的性抽样、滚雪球抽样）的选择标准，以确保获取深度信息。本章还包括如何计算所需的最小样本量，以及如何处理抽样误差。 第6章：测量理论：信度、效度和量表开发 有效的测量是量化研究的生命线。本章系统讲解了测量的四个层次（名义、顺序、间隔、比率）。核心内容聚焦于测量的质量标准：信度（Reliability，如内部一致性、重测信度）的评估技术，以及效度（Validity，如内容效度、建构效度、效标关联效度）的验证过程。对于量表开发，详细介绍了从项目生成、预测试到最终量表确认的完整流程。 第7章：实验与准实验设计 本章专门针对因果关系的研究，详细介绍了经典实验设计（如前测-后测控制组设计、因子设计、交叉设计）。讨论了内部效度和外部效度的威胁因素及其控制策略。对于企业环境中难以实施纯粹实验的场景，本章深入探讨了准实验（Quasi-Experimental）设计，如时间序列分析和非等效控制组设计，以及如何通过统计方法来模拟随机化效果。 第三部分：数据收集与分析技术 本部分将理论框架转化为实际操作，指导读者如何收集高质量数据，并运用恰当的统计和分析工具进行解释。 第8章：定量数据收集方法 本章聚焦于结构化数据的收集实践。详细介绍了问卷设计原则，包括题项措辞、避免偏见、格式优化和预测试。此外，还涵盖了利用二手数据源（如财务报表、市场数据库、CRM记录）的优势与局限性。强调了数据清洗和录入的标准化流程。 第9章：定性数据收集与分析 定性研究侧重于“理解”而非“测量”。本章详述了主要的定性数据收集技术，如深度访谈（结构化、半结构化、非结构化）、焦点小组讨论（Focus Groups）的组织与引导技巧、以及参与式观察（Participant Observation）的伦理与实践。分析方面，详细介绍了主题分析（Thematic Analysis）、扎根理论（Grounded Theory）的编码过程（开放式、主轴式、选择性编码）以及叙事分析的应用。 第10章：描述性统计与数据可视化 在进行推论性统计之前，必须对数据进行充分的探索。本章讲解了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、范围）的计算与解释。重点在于数据的可视化表达，包括直方图、散点图、箱线图等在识别数据分布、异常值和初步关系中的应用。 第11章：推论性统计：假设检验与参数估计 本章是定量分析的核心。详细阐述了统计推断的逻辑基础，包括零假设与备择假设的设定、P值与显著性水平的理解。涵盖了参数估计（置信区间）和主要的假设检验技术：t检验、方差分析（ANOVA）及其扩展（MANOVA）。 第12章：关联性与预测模型 本章着重于变量间关系的建模。详细讲解了皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数的适用场景。核心内容是多元线性回归分析（Multiple Linear Regression），包括回归模型的构建、系数的解释、多重共线性诊断、交互效应的检验以及模型拟合度的评估。同时，简要介绍了逻辑回归在处理二元因变量问题中的应用。 第四部分：研究报告与应用 本部分将研究成果转化为具有影响力的商业知识。 第13章：定性分析的严谨性与结果呈现 本章讨论了如何确保定性研究的可信度（Credibility）、可转移性（Transferability）和可靠性（Dependability）。指导读者如何撰写富有洞察力的定性报告，有效地运用原始引文（Quotes）来支持主题和理论发现，使抽象的定性结果得以生动呈现。 第14章：撰写研究报告与传播发现 本章提供了构建高质量研究论文和商业报告的标准结构（引言、文献综述、方法、结果、讨论、结论）。强调了清晰、简洁的写作风格，以及如何有效地向不同的利益相关者（如高管团队、学术界）定制化地传播研究发现。讨论了研究成果转化为实际商业行动（Actionable Insights）的路径。 第15章：研究的局限性与未来方向 一个成熟的研究必须坦诚地面对自身的局限性。本章指导读者识别和讨论研究设计、测量或抽样中存在的潜在弱点，并基于这些局限性提出清晰、有针对性的未来研究议程，从而继续推动企业知识体系的发展。

第一章 企业研究与管理决策
第二章 科学方法的基本概念
第三章 研究程序与研究计画书
第四章 企业研究的类型
第五章 次级资料
第六章 访问法与观察法
第七章 问卷设计与观察表格
第八章 实验设计
第九章 抽样方法与样本大小
第十章 态度的衡量
第十一章 质性研究
第十二章 现场作业的管理
第十三章 资料分析的程序
第十四章 估计、假设检定与卡方检定
第十五章 变异数分析与无母数统计
第十六章 多变量分析：相依方法
第十七章 多变量分析：结构方程式模式
第十八章 多变量分析：互依方法
第十九章 研究报告
第二十章 预测方法
第二十一章 企业研究的道德问题

评分☆☆☆☆☆

当我拿到“企业研究方法 第4版”时，我原以为它会是一本厚重的学术著作，但没想到读起来却如此轻松有趣。 作者的写作风格非常流畅，语言也十分生动。 我尤其喜欢书中那种循序渐进的讲解方式，对于一些比较复杂的概念，作者会先从简单的原理开始，然后逐步深入，直到我完全理解为止。 这一点对于像我这样基础相对薄弱的读者来说，是非常友好的。 书中对于问卷设计和数据录入的讲解也让我受益匪浅，这些细节虽然看似琐碎，但却是保证研究数据质量的关键。 读完这本书，我感觉自己对企业研究有了一个全新的认识，不再觉得它是一门高深莫测的学问，而是可以掌握并运用的实用技能。 它让我对未来的学习和工作充满了信心，我相信这本书一定会成为我职业生涯中的得力助手。 如果你也在为如何系统地学习企业研究方法而烦恼，那么我强烈推荐这本书，它一定会给你带来意想不到的收获。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对这类“方法论”的书籍并没有抱太高的期望，总觉得会比较枯燥乏味。 然而，“企业研究方法 第4版”彻底颠覆了我的看法。 它以一种极为引人入胜的方式，将复杂的概念变得易于理解。 我特别喜欢书中穿插的那些经典案例，它们就像一个个生动的故事，让我能够直观地感受到研究方法是如何在现实世界中发挥作用的。 比如，在解释抽样方法时，作者引用了一个关于某知名消费品市场调研的案例，通过这个例子，我才真正理解了不同抽样方法的适用性和局限性。 此外，书中对于研究伦理的强调也让我深受触动。 在任何研究中，尊重被研究者的权益、保证信息安全都是至关重要的，这一点在本书中得到了充分的体现，也让我更加谨慎和负责任地对待研究工作。 这种理论与伦理并重的讲解方式，让我觉得本书不仅仅是一本“工具书”，更是一本能够提升思维深度和职业素养的读物。 它让我开始重新审视我对“研究”的理解，认识到它不仅仅是为了得到一个答案，更是一个探索未知、拓展认知的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些对企业管理和市场分析充满好奇，却又不知从何下手的朋友们量身定做的。 我一直以来对那些成功企业背后的运作模式感到好奇，常常思考他们是如何做出关键决策，如何洞察市场趋势，又如何在激烈的竞争中脱颖而出的。 这本书提供了一个非常系统化的框架，让我得以一窥究竟。 它不仅仅是罗列一些枯燥的理论，而是通过大量的案例分析，将那些抽象的概念变得生动形象。 读着读着，我仿佛能感受到那些企业决策者们在面临挑战时的思考过程，仿佛能听到市场在低语着未来的走向。 书中关于数据收集和分析的部分尤其令我印象深刻，它教会我如何区分有效信息和噪音，如何从看似杂乱的数据中提炼出有价值的洞察。 以前我常常觉得数据分析是一门高深的学问，离我遥不可及，但这本书却用非常平实易懂的方式，一步步引导我入门。 尤其是在讨论研究设计时，作者的讲解非常清晰，让我明白在开展一项研究之前，周密的计划是多么重要。 各种研究方法的介绍也让我大开眼界，原来解决一个企业问题可以有如此多的角度和工具。 对于我这种刚开始接触企业研究的读者来说，这本“企业研究方法 第4版”无疑是一盏指路明灯，让我不再迷茫，而是充满信心地迈出探索的步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜，在于它将理论与实践的连接做得如此天衣无缝。 我一直认为，学习任何知识，如果不能将其应用到实际生活中，那便失去了其真正的价值。 “企业研究方法 第4版”恰恰满足了这一需求。 它不仅仅是停留在概念的层面，而是深入到如何将这些方法应用于解决真实的商业困境。 例如，书中对不同研究方法的优缺点分析，以及在什么情境下应该选择哪种方法，都给出了非常中肯的建议。 我印象最深刻的是关于访谈技巧的部分，作者详细阐述了如何设计一个有效的访谈提纲，如何引导被访谈者说出真实的想法，以及如何避免主观偏见。 这些细微之处，往往是决定一项研究成败的关键。 此外，书中还提供了许多实际操作的例子，让我可以对照着书中的指导，思考如何在自己的工作或学习中实践这些方法。 读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习理论，更像是在参加一个高级的商业分析工作坊，一步步提升自己的解决问题的能力。 它让我明白，企业研究并非高不可攀，只要掌握正确的方法和工具，任何人都可以成为一名优秀的分析师。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本宝藏，每一次翻阅都能有所发现。 我认为最独特的地方在于，它并没有将各种研究方法孤立地讲解，而是将它们有机地结合在一起，形成了一个完整的研究体系。 这让我能够从整体上理解一个研究项目是如何从最初的构思到最终的成果产出的。 书中关于研究假设的建立、变量的定义、数据分析的统计方法等内容，都讲解得非常清晰透彻。 我尤其欣赏作者在介绍定量研究和定性研究时，所使用的对比分析手法，这有助于我根据不同的研究问题，灵活选择最适合的研究路径。 读这本书，我感觉自己拥有了一套强大的“思考工具箱”，能够应对各种复杂的商业挑战。 它不仅仅是教我“做什么”，更重要的是教我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。 这种深度的讲解，让我能够真正理解研究方法的精髓，并将其运用到解决实际问题中，而不仅仅是生搬硬套。 对于渴望在商业领域有所建树，或者需要进行深度分析的专业人士来说，这本书绝对是不可或缺的参考。