破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 研究方法
• 社會科學
• 組織行為
• 迷思
• 學術研究
• 數據分析
• 定量研究
• 科學研究
• 方法論

　　社會科學的研究議題乃是人類社會與組織現象，研究變數間存在著錯綜復雜的關係。由於研究者通常難以操弄變項或隨機抽樣，因此較不容易驗證因果，而常被視為軟科學 (soft science)。所幸，近年來隨著研究方法的與各類統計技術（如結構方程模式等）的精進與普及，使社會科學研究者得以發展更嚴謹的 (rigorous) 實證研究，並驗證復雜的理論模式。近年來許多社會科學與組織研究的頂尖學術期刊中，屢屢可見高品質的研究成果，不但為人文與社會科學領域提供更多的知識，也強化瞭學術研究對於社會與産業的影響力。

　　身為研究者，無論是以質化或量化的取嚮進行研究，都是企圖發展新的理論，或提升現有理論的貢獻性。然而，在追求卓越的路上，總有許多挑戰需要麵對。近年來，研究方法與統計軟體的快速發展，使得所謂「高品質研究」日益規格化。在投稿的過程中，往往會有一種研究方法之重要性淩駕於研究議題價值的感受。這種感受在迴應審查人對研究方法所提齣的批評與質疑時更為明顯（例如：此問捲研究的樣本數不足、以大學生為樣本不具代錶性、或共同方法偏誤為此研究的緻命傷等等）。身為教授研究方法學的老師，經常有人與我討論該如何迴覆審查者意見，以及對於一本教戰守則的渴望。這正是本書之所以問世的主要驅力！

　　社會科學研究中有許多口耳相傳的做法，但研究者常難以找到對應的參考資料加以佐證。本書針對目前工商心理學與管理學領域中最常使用的研究及統計方法，完整地說明這些專傢說法的理論背景，以及投稿或口試過程中閤宜的答辯方式，將有助於讀者增進研究方法與統計的實務應用能力。

本書有以下特色：

　　．內容簡單易懂：本書原作者捨棄艱難的詞匯，改以深入淺齣的方式，釐清看似復雜的統計問題，幽默的文筆大幅降低閱讀的難度。

　　．結閤實務做法：本書清楚地論述各種專傢說法的緣由，同時提齣研究設計時的實務建議，是讀者執行研究時良好的指引。

　　．參考文獻完整：本書中所說明的重要理論盡皆詳細標示齣處，是讀者未來進一步深度閱讀或研究時絕佳的參考指標。

作者簡介

鬍昌亞

　　美國喬治亞大學工業與組織心理學博士∕政治大學企業管理學係教授

薑定宇

　　颱灣大學心理學博士∕中正大學心理學係副教授

杜秉叡

　　美國伊利諾大學香檳校區工商組織心理學博士∕中央大學企業管理學係助理教授

黃瑞傑

　　颱灣科技大學管理研究所博士∕颱北商業技術學院企業管理係助理教授

王豫萱

　　中正大學心理學碩士∕政治大學企業管理學係博士候選人

吳宗祐

　　颱灣大學心理學博士∕颱灣科技大學企業管理係副教授

紀乃文

　　政治大學企業管理博士∕中山大學人力資源管理研究所助理教授

黃敦群

　　颱灣科技大學企業管理博士∕彰化師範大學人力資源管理研究所助理教授

熊欣華

　　政治大學企業管理博士∕東華大學企業管理學係副教授

楊文芬

　　交通大學經營管理研究所博士∕中正大學企業管理學係助理教授

黃嘉雄

　　政治大學企業管理博士∕政治大學企業管理學係博士後研究員

好的，以下為您構思的一份圖書簡介，該書名為《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》。這份簡介聚焦於社會科學研究中的常見誤區、方法論挑戰以及如何建立嚴謹的實證基礎，旨在吸引關注研究質量和方法論深度的讀者。 --- 圖書簡介： 穿透迷霧：組織與社會科學研究的實證基石 在當今快速發展的組織管理、社會學、心理學乃至經濟學研究領域，我們被海量的數據和紛繁復雜的方法論所包圍。然而，在這些看似嚴謹的學術成果背後，潛藏著許多根深蒂固的“迷思”——那些在學術圈廣為流傳，卻在方法論上站不住腳的誤解和簡化處理。這些迷思，如同無形的壁壘，阻礙瞭我們真正理解人類行為、組織動態和社會結構的復雜性。 《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》，正是為那些緻力於提升研究嚴謹性、渴望超越錶麵現象的學者、研究生和實務專傢量身打造的“方法論體檢手冊”。本書並非枯燥的統計學教科書，而是一次深入的“祛魅”之旅，它直擊當前研究實踐中最常犯的錯誤、最容易被誤用的工具，以及那些被奉為圭臬卻缺乏堅實證據支持的“常識”。 本書的核心目標是：識彆、剖析並糾正組織與社會科學研究中長期存在的十五大關鍵誤區。 我們深知，許多研究者在追求“顯著性”和“創新性”的壓力下，不自覺地滑入瞭方法論的陷阱。本書將係統性地揭示這些陷阱是如何運作的，以及它們如何扭麯瞭我們對因果關係的判斷和理論構建的有效性。 為什麼這本書對您至關重要？ 1. 告彆“顯著性萬能論”的誤導： 我們深入探討瞭P值文化（P-value Culture）的弊端。許多研究者將統計顯著性等同於實際重要性，甚至將其視為研究成功的唯一標準。本書將清晰闡述為何一個微小效應如果具有高度的統計顯著性，其在現實世界的意義可能微乎其微。我們將引導您關注效應量（Effect Sizes）和置信區間（Confidence Intervals）的解讀，真正理解發現的實際影響範圍。 2. 揭開因果推斷的“黑箱”： 在社會科學中，建立可靠的因果關係是聖杯，但也是最容易被誤用的領域。本書將拆解橫斷麵研究（Cross-sectional Studies）在推斷因果時的緻命缺陷，以及縱嚮數據分析（Longitudinal Data Analysis）中常見的追蹤誤差與遺漏變量偏差。我們將重點討論如何正確應用準實驗設計（Quasi-experimental Designs）的工具，如傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）和工具變量法（Instrumental Variables），並強調每種方法背後的嚴格假設前提。 3. 挑戰測量與構建的“神話”： 心理測量學和組織行為學高度依賴量錶的構建與驗證。本書將批判性審視那些被廣泛使用但測量效度存疑的量錶。我們探討瞭“共同方法偏差”（Common Method Bias）如何係統性地誇大變量間的關係，以及如何通過更精細的測量模型（如多層次模型或潛變量建模）來辨彆真正的效應與測量噪音。迷思之一在於，我們常常假設數據是“獨立同分布”的——本書將教您如何識彆和處理數據中的異質性與層級結構。 4. 駕馭復雜模型的“過度擬閤”風險： 當研究者麵對多重預測變量和復雜的交互作用時，很容易陷入過度復雜的模型構建。本書將警示“數據挖掘”與“模型擬閤過度”（Overfitting）的危險，闡釋為什麼一個解釋力極高但在新樣本上錶現極差的模型，比一個理論驅動、解釋力適中但穩健性更高的模型更具誤導性。我們強調理論驅動的簡約性，而非統計模型的堆砌。 5. 重新定義“復製性危機”的責任： 復製研究（Replication Studies）是科學進步的必要環節，但為何很多重要發現難以被成功復製？本書探討瞭“發錶傾嚮性偏差”（Publication Bias）和“HARKING”（Hypothesizing After the Results are Known）等研究實踐中的灰色地帶。我們不隻批判現象，更提供實用的“開放科學”（Open Science）實踐指南，幫助研究者設計齣本身就具備高可復製潛力的研究方案。 本書的獨特價值：實踐導嚮的批判性思維 《破解統計與研究方法的15個迷思》的每一章都以一個普遍存在的“謠言”或誤解為起點，通過嚴謹的邏輯推演、現實案例分析（涵蓋組織公民行為、領導力、團隊動力學、製度變遷等多個前沿領域），係統地揭示其方法論漏洞，並提供替代性的、更可靠的研究路徑。 本書適閤誰閱讀？ 博士生與青年學者： 它是您在撰寫論文、設計實驗或分析數據時，確保研究質量和方法論嚴謹性的必備參考書。 經驗豐富的研究人員與審稿人： 幫助您以更敏銳的眼光審視同行提交的手稿，避免在研究評估中陷入舊有的思維定式。 企業高層與政策製定者： 提升您對外部谘詢報告和學術研究結論的批判性解讀能力，確保決策基於穩固的實證依據而非流於錶麵的“流行理論”。 超越技術，迴歸本質： 統計工具本身是中性的，但工具的使用方式決定瞭研究的價值。本書的終極目標是培養研究者一種內在的“方法論懷疑精神”——這並非質疑一切，而是要求每一次結論的得齣，都建立在清晰、透明且嚴格的假設檢驗之上。 加入我們，一起破解那些束縛組織與社會科學進步的十五大迷思，構建真正有洞察力、可信賴的研究體係。是時候讓事實戰勝慣性思維，讓嚴謹的方法論引領我們穿越數據與理論的重重迷霧。

第一部分：統計議題
第一章 資料缺漏處理方式與低迴收率：係統性不反應的角色
第二章 浴火重生：比較古典測驗理論與試題反應理論
第三章 四種對探索性因素分析的誤解
第四章 奇愛博士：我如何學會停止擔心並愛上遺漏變數
第五章 社會與組織科學有關中介效果驗證的真相
第六章 破解組織研究中測試乾擾效果的七大迷思
第七章 結構方程模式中的替代模型設定：事實、謊言與真相
第八章 結構方程模式分析中容許指標殘差存在相關性的迷思

第二部分：研究方法議題
第九章 質性研究：組織與社會科學研究中的受虐養子？
第十章 研究樣本真的那麼重要嗎？
第十一章 決定樣本規模的經驗法則：對三種常見做法的評估
第十二章 關於效果量的統計迷思：「效果量小」，又能告訴我們些什麼呢？
第十三章 那…為何要問我？自陳資料真的那麼糟嗎？
第十四章 不是特質就是方法：多重特質-多重方法設計在組織研究中的(錯誤)應用
第十五章 切割肝髒？可以，切割資料？不可以

推薦序

　　對組織與社會科學研究者而言，要想做齣一個好的研究，至少要滿足兩項條件，一個是問題的關聯性(relevance)，一個則是方法的嚴謹性(rigorousness)。關聯性很容易理解，指的就是探討的問題重不重要，是否能對實務與理論有所貢獻，甚至由此提升人類的福祉。嚴謹性也不難瞭解，是指研究過程是否符閤科學研究的要求，能夠最大化係統變異與最小化誤差變異，而使得研究結果得以顛撲不破。對學術社群來說，這兩項標準往往也成為論文是否得以齣版的關鍵要素。

　　例如，幾天以前（2012年7月18日），我的博士班研究生與我及兩位紐西蘭教授將稿件投到《組織行為期刊》(Journal of Organizational Behavior, JOB)後，沒多久就接到主編的迴信，他說：

　　雖然你們的研究很有趣，主題關聯性很高，但我還是做齣退稿的決定，並不打算送齣去審查，原因是即使送審，迴來的意見也不會太正麵──你們的資料都來自於同一個來源，本刊審查人對同一來源與共同方法變異的問題嚮來十分敏感，一定會因此拒絕你們的稿件……你們知道，今日的審稿人都是極為嚴謹的……然而，你們也提及，除瞭自陳資料之外，亦有蒐集其他來源的資料，如果你們確已分析多來源的資料，則我倒是非常期望再看到你們的稿件。

　　由此可見，嚴謹與關聯，是期刊主編判斷一篇論文品質良窳的主要標準。以我們的稿件來說，主編認為雖然關聯性夠，但嚴謹性卻不足。當然，對許多有投稿經驗的研究生與教授而言，收到這種拒絕信應屬傢常便飯，因為這是學術生活很重要的一部分。在收到這種拒絕信時，也許年輕的學術工作者常會覺得沮喪，甚至有種被一槍斃命的感覺；但對資深研究者而言，不但習以為常，而且認為這是練習「吸星大法」、增加研究功力的絕佳機會。

　　事實上，問題的關鍵乃在於是否完全弄清楚退稿的理由何在？能否根據這些理由將稿件修改得更好？或將研究執行得更好？以上的例子顯示，主編已有一套定見，認為自陳資料等同於嚴謹性低，因而退瞭我們的稿件，可是，需詳究的問題是：為何自陳資料那麼糟糕？共同方法變異真有那麼嚴重嗎？對此問題，可能有許多研究者早已知之甚詳，甚至會在論文討論中強調這是研究限製。可是，究竟這是一種迷思，還是事實？問題似乎沒有想像得那麼簡單！再進一步詢問下去，為什麼這是限製？為什麼自陳資料一定不好？單一資料來源一定有共同方法變異的問題嗎？此一問題的背後理念與邏輯何在？是誰始作俑者認為此種作法是一種缺陷，其曆史源流何在？又是如何成為當代許多組織與社會科學研究者的共同信仰？這種問題究竟隻是一種鄉野傳說，還是真的事關重大？顯然地，這些問題的解答，纔更攸關於研究的嚴謹性。

　　為瞭迴答以上問題，美國喬治亞大學心理學教授Charles E. Lance與管理學教授Robert J. Vandenberg進行瞭係統性的探討──他們不但精通研究方法及其背後的預設與邏輯，而且也是組織與社會科學議題的研究者，經驗十分豐富。他們的看法似乎與JOB的主編有些不同，認為自陳資料不一定不好，多來源資料也不一定好（詳見本書第13章），因而，此類主張可以視為是一種迷思。除此之外，他們也強調，在目前組織社會科學領域中，研究方法與統計技巧還存有十餘項這類常見的迷思，並儼然已成為當代人的信仰，但這卻是似是而非的觀念，而需要加以思維、批判，並釐清真相。

　　一方麵，他們完整說明批判的理由與理論依據，一方麵也提供投稿過程中的閤宜答辯方式，使得研究者不但能夠知其然(know what)、知其何然(know how)，更知其所以然(know why)，而能幫助學術工作者提升研究方法與統計技巧的實務應用能力。除瞭上麵所提的自陳資料的迷思之外，本書所羅列的其他迷思還包括迴收率、測驗編製、因素分析、資料與變項缺漏、中介效果、調節效果、結構方程模式、質性研究、取樣、效果顯著性、多特質－多方法設計，以及資料分割等等，幾乎對進行研究、分析及投稿常見的問題，都一一提齣針砭，並指齣閤適的作法。透過本書的啓發，研究者一定更能勝任研究工作，並據以提升嚴謹性與關聯性。

　　以颱灣組織與社會科學研究的現狀而言，在前輩的耕耘下，多數研究者皆已嫻熟各種研究法與統計技術，但要如何將研究法與統計技術應用在實際研究中，則還需要纍積更多的實務經驗。針對這種經驗的傳承，本書主要翻譯者鬍昌亞、薑定宇及吳宗祐教授，都在其研究崗位上全力以赴，不但以身作則，在各自的學術研究領域上深耕易耨，提供真知灼見；而且在教學上亦不遺餘力，並率先提倡與開辦組織研究方法研習班，目前「組織行為研究方法工作坊」已舉辦七屆，嘉惠研究生與年輕教授達韆人左右。現在則更進一步將經驗書麵化，透過兩位美國資深研究者的現身說法，將其英文著作迻譯成中文，而可進一步幫助後進研究者瞭解研究方法與統計技巧時常遭逢的問題與解決辦法。這絕對是功德一件！至於參與翻譯的年輕教授與博士班研究生也都是一時之選，相信透過他們的努力，颱灣的組織與社會科學研究定將有更進一步的發展，並進而對組織與社會現象提齣更深刻的洞見，且一針見血地解決當前組織與社會的實際問題。

　　趁此機會，亦得嚮華泰文化公司緻上無比的敬意，他們在推廣與傳播管理學知識之餘，亦善盡齣版人之責任，齣版瞭許多生冷但重要的組織與社會科學的研究專著，包括《組織行為研究在颱灣》、《華人組織行為》、《組織與管理研究的實徵方法》，以及本書等的一係列學術研究書籍，而能開風氣之先，幫助讀者功夫成片，不但熟悉組織與管理研究的重要議題，進而提升研究的關聯性；而且亦能學會點石成金的研究方法與分析技巧，從而磨練研究的嚴謹性。如果本地的組織與管理研究能比以前更精進，更有創新性的發現，他們的功勞絕對是不容小覷的。

　　總之，「工欲善其事，必先利其器」，對組織與社會科學研究者而言，要想創造知識、建構理論，就不能不匠心獨運，掌握重要的研究問題，並精熟執行研究時所需要的種種工具、方法及技巧。現在，這本書齣版瞭，必然能嘉惠讀者，使他們更進一步熟悉研究作法與論文發錶實務，從而提升研究品質，使得個人的研究生涯更加成功，並造福更廣大的人群。

國立颱灣大學心理學係特聘教授教育部學術奬社會科學類得主
鄭伯燻 謹識
2012年7月

編者序（原著序）

　　多數受過研究組織及社會科學訓練的人，在進行研究、發錶論文或審查研究經費申請計畫書等等場閤中，多少都能隨口背齣不少那些我們在研究所學到的，與研究相關的「老生常談」。例如，大傢都能講齣（一）一些有關因素負荷量的數值要多高，纔能視為夠大的因素負荷量此種經驗法則；（二）需要多少受試者纔能進行某種分析（如：迴歸，因素，項目分析……等等）；（三）為何低問捲迴收率（15%至30%）所得到的分析結果，是不值得信任之好理由。這些所謂的「老生常談」常常被稱為「標準指導原則」(Barrett, 1972, p. 1)，以及「統計上及方法上的迷思與傳聞」(Vandenber, 2006, p. 194)。人們之所以會相信這些「傳聞」，一部分立基於與傳聞有關的事實真相，的確齣現在與該議題有關的文獻之中，一部分迷思則是在應用這些真相時所發展齣來的。因此，本書的目的即在提供一套與時俱進，能夠針對這些傳聞的起源、發展、普遍性，以及現況的評論。由於這些傳聞將強化許多方法上及統計上的觀念及實作方式；而這些觀念與實作方式有些是源自閤理的推論及證明，有的則建立在毫無根據的說法。即使這些觀念與實作並非全然空穴來風，但其推論往往有待商榷。為此，本書各章將仔細檢驗這樣的觀念及實作原則，以下敘述即為一些相當鮮明的例子。

　　「為什麼我不能允許我的殘差彼此相關呢？我看過一堆文章，它們都是這樣做的啊！」
　　「真是荒謬！模式的每個麵嚮應該都照著理論設計瞭，為什麼我還需要指齣其他替代模式呢？」
　　「見鬼瞭！我做齣來的結果具有統計顯著性，但我的效果量居然小到根本無法通過評鑑者的審核。」
　　「且慢！交互作用達顯著時，你就不能直接闡釋一階變項的效果（主效果）。」
　　「質化研究勉強算是有科學性。」
　　「我的問捲迴收率隻有32%，我要如何為這樣的迴收率提齣閤理的辯護呢？」
　　「因為大傢都是這麼做，所以我要對這個變數進行中位數切分法，然後檢視高對低組彆差異。」
　　「這份期刊的審核者應該會因為我們用瞭自陳資料而拒絕這份稿子。我們何不改投到比較次等的期刊呢？」
　　「我的指導老師說我不應該用學生樣本，他說用在職人士樣本最好。」
　　「我知道做這份分析需要很大的樣本，但大是要多大呢？」
　　「隻要照著Baron和Kenny的步驟來檢測中介效果就一定錯不瞭。」
　　「不用擔心，目前已經有很多發錶文獻都說瞭，在多特質多方法的研究中，將多重來源視為一種方法是可行的。」
　　「古典測驗理論簡直太過時。我們需要用試題反應理論來重跑這些分析。」
　　「為何我用Varimax轉軸來做主成分分析？嗯，因為SPSS的預設就是如此，所以這必定是最好的。」

　　上述每項敘述都與本書的一個章節有關。我們要求每位作者在該章節對以下幾點加以探討：（一）該傳聞的真實性；（二）該傳聞之事實真相；（三）因為此一事實真相而産生的迷思；（四）對此迷思應該採取之處理方式。做為編者，我們希望與作者共同發掘真相，知識，並推薦與該傳聞對應之最佳實作方法。最後，我們希望能為研究者提供一套更嚴謹，更有效的研究實作原則。

　　本書之發展並非一朝一夕之心血。早在十年前，Vandenberg 就已對其投稿過程所收到的審查意見感到十分睏惑氣餒。當然，大部分的編者意見都是閤宜、有意義，具批判性且具建設性的。然而，那些最令他挫摺的多是製式化的意見。像是「你有一項變數遺漏的問題」，「你的rwg過低」，「你的樣本數與問項題數比率並不適當」等等。最令人不安的就是，那些用來支持前述意見的參考來源，不管是作者閱讀文獻或直接詢問引用專傢而來的，其內容大多都是斷章取義，甚至到瞭麯解誤用的程度。有的引用來源甚至迴答「我從來沒有這樣說過。」或「某某誤解瞭我的意思。」

　　Vandenberg 決定投入更多心血，之後的五年間，他與他的同事為此反覆琢磨。他們在彼此的對話中察覺，第一，Vandenberg 與他的同事並不孤獨，許多研究者也為瞭類似的審稿意見甚是苦惱。第二，我們透過這些對話，得以對統計傳聞起源獲得初步的瞭解。Vandenberg與同事不斷發現這樣的情況：「既然這點在其他研究中被提齣，那我也應該能用吧」，「我的指導者∕教授∕纔華洋溢的同輩與我詳細解釋並闡明瞭其背後的推論」，「我在研究方法課上學過這個」等等不勝枚舉。第三，傳聞被實際應用的數目越來越多，從隻有幾個成長到好幾十個。當同事們對於傳聞的難纏現象有瞭更多認識，他們決定在會議及各種場閤分享給其他人知道（「嘿，我有點新東西想告訴你……」）。約莫此時，Vandenberg 開始以「統計迷思及方法傳聞」這項標簽來稱呼這樣的觀念。

　　2003年下半年，Vandenberg 的同事鼓勵他在2004年將於新紐奧良舉辦的美國管理學年會中，舉辦一場學術研討會。由每位報告者提齣（部分成員為本書部分章節的作者）一項統計迷思和傳聞，且他們的報告架構或多或少係依照前述的問題來呈現（事實的真相，迷思，以及現況）。當座談會提案送交時，原本預定隻做為一場單一分會的常態研討會，但齣乎Vandenberg及其他參與者意料之外，該提案最終被提升為大會等級的研討會。換言之，該年會認為Vandenberg的研討會具有「值得全體會員共同關注的旨趣」。研討會當天，該會分配一間占據樓層四分之一，設有百人座位的大廳給Vandenberg。研討會開始時，聽眾還須從會場其他大廳搬椅子就座，隻留下後麵一點空間供其他與會聽眾站立聆聽，在場至少四百人。簡言之，Vandenberg的主題獲得廣大迴響。該研討會後不久發行的選粹集還被選入Organizational Research Methods的特彆專題。其中一篇獲得Sage Publication□ Best Paper的殊榮，另一篇則獲選進入 ORM前二十名最常被閱讀論文之列。在2008年2月26日，選集內三篇論文在公開後二十二個月內，已於PsychInfo資料庫被引用51次。研究者對此議題的關注正逐漸提升。

　　為何該場研討會與相關論文這麼風行？我們衷心期望是因為審稿人、編輯、研究者、作者及研究生發自內心想要瞭解這些傳聞從何而來，傳聞的真實性如何，以及傳聞是否具有值得存續的價值。真相的核心似乎就足以支持本書所討論之傳聞，但與傳聞相關的知識仍是不可缺漏。我們盡力確保本書各章內容的明確清晰。本書所探討的傳聞中，有的能夠追溯其起源，有的無法，但各章節作者都將提供研究上最佳的實作推薦。因此，本書主要著重於常見之傳聞，並提供對應的研究實作對策。希望本書各章能對您的研究有正麵積極的影響。

Charles E. Lance & Robert J. Vandenberg

评分☆☆☆☆☆

這本書的題目，如同一聲響亮的警鍾，敲醒瞭我內心深處對於研究方法論的種種疑惑。《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》，光是這個名字就充滿瞭吸引力，仿佛隱藏著一把鑰匙，能夠打開那些長期以來籠罩在研究領域，特彆是組織與社會科學領域中的“黑箱”。我迫切地想知道，那些關於“大樣本就能代錶一切”的神話，那些關於“主觀評價一定不如客觀數據”的斷言，以及那些“單一變量模型就能解釋一切”的簡單化思維，是否會在這本書中被一一戳破。我更期待的是，這本書能夠提供一套清晰的理論框架和實用工具，幫助我們識彆研究設計中的潛在偏見，評估數據分析的閤理性，以及更重要的是，學會如何批判性地解讀和應用研究成果。那些在文獻閱讀中讓我感到睏惑的統計方法，那些在撰寫研究報告時讓我絞盡腦汁的論證方式，或許都能在這本書中找到清晰的解答，讓我能夠更自信、更有效地進行學術研究。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，社會科學的研究，特彆是組織行為學和管理學領域，充斥著太多“經驗之談”和“常識性誤區”，而這些“常識”往往是阻礙我們深入理解復雜現象的絆腳石。《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》這個書名，簡直是直擊痛點。我希望這本書能夠像一把手術刀，精準地剖析那些長期以來被誤解、被濫用的研究方法和統計概念。比如說，在組織研究中，我們經常會遇到各種問捲調查，但如何設計一份真正能夠捕捉到個體真實想法的問捲，而不是誘導性或者模棱兩可的問題，就大有學問。書中會不會涉及信效度檢驗的各種“坑”？會不會解析一些常見的統計假設檢驗的誤讀，比如P值到底意味著什麼，又不意味著什麼？我特彆關注的是，當研究結果與直覺不符時，我們應該如何處理？是盲目相信數據，還是質疑研究設計？這本書的齣現，對於那些想要提升研究水平，但又對統計學感到畏懼的學者來說，無疑是一道曙光。我期望它能以一種極其易懂的方式，將復雜的統計學知識“翻譯”成可操作的研究實踐。

评分☆☆☆☆☆

這本《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》的扉頁上，作者用一種近乎懇切的語氣，為那些在浩瀚的數據海洋中迷失方嚮、在研究設計上跌跌撞撞的研究者們指明瞭一條可能存在的齣路。我翻開它，首先吸引我的是那份對於“迷思”的承諾——究竟是什麼樣的慣性思維、是怎樣的似是而非的邏輯，讓我們在統計分析中步入歧途，在研究設計上犯下低級錯誤？我渴望瞭解那些隱藏在統計報錶背後，那些被奉為圭臬卻可能暗藏玄機的“潛規則”。例如，作者會不會深入剖析“樣本量越大越好”這個看似顛撲不破的真理，揭示其背後的適用條件和潛在陷阱？又或者，對於“相關性就等於因果性”這一普遍存在的誤區，書中是否會提供清晰的辨析方法，讓我們不再輕易被錶麵現象所迷惑？我期待的不僅僅是理論的講解，更是那些在實際研究中可以立即應用的操作性建議，那些能幫助我們提高研究嚴謹性和有效性的“錦囊妙計”。那些在學術會議上聽到的、在課堂上被反復強調的，那些讓我們在論文評審中反復被“糾正”的觀點，都亟待一次徹底的審視。這本書，在我看來，不僅僅是統計方法的普及，更像是一次關於科學思維的“正本清源”。

评分☆☆☆☆☆

在我的學術生涯中，我遇到過不少優秀的導師，他們教會我嚴謹的治學態度，但有時，我們也會因為對某些統計概念的理解存在偏差，而走瞭不少彎路。這本書的題目《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》立刻引起瞭我的興趣。我猜想，書中會涉及一些我們司空見慣，但實際上可能存在問題的研究方法論。例如，在社會科學研究中，我們常常需要依賴二手數據，但如何鑒彆二手數據的質量，如何避免因為數據偏差而得齣錯誤的結論？書中會不會給齣一些實用的技巧？另外，關於研究的“可重復性”問題，這在當前的科學界是一個熱門話題，書中會不會就此展開討論，並給齣一些改進建議？我更期待的是，這本書能夠不僅僅停留在對“迷思”的揭露，更能提供一套係統性的解決方案，幫助我們建立起一套更科學、更嚴謹的研究方法體係。那些在文獻綜述時遇到的“奇怪”的研究結論，那些在數據分析時齣現的“不閤邏輯”的模式，都可能在這本書中找到答案。

评分☆☆☆☆☆

讀到《破解統計與研究方法的15個迷思：組織與社會科學研究中的謠言與真相》這個書名，我腦海中立刻浮現齣無數在研究過程中曾經睏擾過我的問題。特彆是關於因果推斷，這在社會科學研究中簡直是一個巨大的挑戰。我們常常能夠發現變量之間的相關性，但要證明因果關係，卻是一條布滿荊棘的道路。我希望這本書能夠深入探討如何在組織和管理研究中，更有效地識彆和論證因果關係，而不是簡單地將相關性誤讀為因果性。會不會有一些關於準實驗設計或者其他因果推斷方法的介紹？另外，對於“統計顯著性”的理解，很多人將其等同於“實際重要性”，這是一個非常普遍的誤區。書中是否會區分這兩者，並提供判斷的依據？我期待這本書能夠教會我們如何用批判性的眼光審視研究結論，如何在紛繁復雜的數據中，提煉齣真正有價值的洞見，從而避免被那些“看起來很美”但實則空洞的研究成果所誤導。