研究方法原理(2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 文献综述

一篇论文的要旨是在用科学方法从经验中求证、建立一个理论或假说hypothesis）；或者根据理论、假说去诠释现实的问题与经验。在求证或建立理论及诠释现实问题与经验的过程中，每一句话的陈述，每一项资料的引用，每一项结果的呈现，不仅要合乎科学的精神，也要合乎逻辑推理的思维程序。
　　
　　攻读硕士、博士学位的研究生所需要做的最重要的一件事，便是撰写一篇研究论文以取得学位。本书的目的就是要说明写论文的方法，写论文基本上是要研究生把他所做的研究，依照逻辑的程序陈述出来。
　　
　　本书不但着重如何（how）写论文的方法，更要探讨为什么（why）要这样写的理由。如何写，是讲求写论文的技术与技巧，如：章节如何编排、资料如何蒐集与分析、如何能使文章博得审查委员的青睐而通过学位攻防口试、如何申请研究计画，并且可以写成文章，投稿在学术期刊上出版发表等等。而为什么要这样写，就涉及论文写作的基本逻辑思维。这是本书所重视的，也是做研究、写论文的基本训练。

图书简介：《现代统计推断与数据分析实践指南》 本书定位与核心内容 本书旨在为读者提供一套系统、前沿且高度实用的现代统计推断与数据分析方法论框架。它并非仅仅是传统数理统计教科书的简单翻新，而是深度聚焦于信息时代背景下，数据驱动决策所需的统计思维、前沿模型构建以及复杂数据处理的实际能力。全书结构清晰，理论深度与应用广度并重，力求帮助读者跨越理论与实践之间的鸿沟。 第一部分：统计思维与现代数据基础 第1章：数据驱动时代的思维重塑 本章首先探讨了统计学在当前大数据和人工智能浪潮中的核心地位与演变。我们深入剖析了“相关性不等于因果性”的哲学基础，并引入了现代统计学对“可重复性危机”的回应——强调预注册、透明度与效应量的重要性。本章重点区分了描述性统计与推断性统计在商业决策中的角色差异，并引入了贝叶斯思维与频率学派思维的比较，为后续的复杂建模奠定坚实的哲学基础。 第2章：数据的组织、清洗与探索性数据分析（EDA） 本章聚焦于数据准备阶段的关键技术。我们将详细介绍结构化数据（如数据库表）和非结构化数据（如文本、时间序列）的基本结构特征。重点讲解了数据清洗的关键步骤，包括缺失值（Missing Data）的处理策略（如多重插补MICE、模式化缺失分析），异常值（Outliers）的识别与稳健处理方法，以及数据转换技术（如Box-Cox变换、标准化与归一化）。在EDA部分，本书强调了可视化在发现数据结构、检验分布假设以及识别潜在模型缺陷中的不可替代作用，并介绍了高维数据可视化的前沿工具。 第3章：概率分布与抽样理论的现代视角 本章回顾并深化了核心概率分布知识（正态分布、泊松分布、二项分布等），并将其与实际应用场景紧密结合。更重要的是，我们详细阐述了现代抽样技术，包括分层抽样、整群抽样在特定研究设计中的应用。重点讨论了中心极限定理（CLT）在实际应用中的限制与鲁棒性，以及Bootstrap和Jackknife等非参数重抽样技术如何有效估计复杂统计量的抽样分布，尤其是在参数估计分布形态未知时。 第二部分：经典推断与假设检验的精进 第4章：参数估计的稳健方法 本章超越了传统的矩估计（MLE），深入探讨了更具稳健性的估计方法。详细介绍极大似然估计（MLE）的数学原理、渐近性质（一致性、渐近正态性），并分析了其在模型设定错误时的局限性。随后，重点讲解了广义矩估计（GMM），阐明其如何在存在内生性或矩条件确定的情况下提供一致估计。此外，本书引入了最小绝对偏差（LAD）估计，作为应对异常值干扰的有效替代方案。 第5章：假设检验的现代框架与功效分析 本章将假设检验的理论提升到决策论的高度。我们不仅复习了Z检验、T检验和卡方检验，更侧重于功效分析（Power Analysis）在研究设计阶段的重要性，强调如何根据预期效应量、显著性水平和样本量来确定研究的可行性。针对多重比较问题，本书提供了Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法以及False Discovery Rate (FDR)控制方法，并结合真实案例说明何时使用哪种控制策略。 第6章：方差分析（ANOVA）与回归模型的融合 本章将ANOVA视为线性模型（LM）的特殊形式。从单因素到多因素方差分析，我们清晰地展示了如何使用线性模型公式进行参数估计和假设检验。重点讨论了混合效应模型（Mixed Effects Models），用于处理具有嵌套结构或重复测量的复杂数据，例如跨越时间点的面板数据分析，确保对观察值的非独立性进行恰当建模。 第三部分：前沿回归建模与机器学习的统计基础 第7章：线性回归的挑战与稳健扩展 本章聚焦于经典线性回归模型（LM）的局限性，特别是多重共线性、异方差性和自相关性。针对这些问题，我们提供了详细的诊断工具和矫正措施，如稳健标准误（Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors）。随后，本书深入讲解了岭回归（Ridge）、Lasso（最小绝对收缩与选择算子）和弹性网络（Elastic Net），阐述正则化是如何在偏差与方差之间取得平衡，并进行变量选择的。 第8章：广义线性模型（GLMs）与非正态数据处理 本书详细介绍了GLMs的理论框架，包括链接函数（Link Function）和指数族分布。重点讲解了逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果分析，以及泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据分析，并讨论了过度分散（Overdispersion）问题的处理。此外，本书还涵盖了生存分析中的Cox比例风险模型，这是医学、工程学等领域不可或缺的工具。 第9章：非参数回归与平滑技术 面对数据分布形态未知的挑战，本章介绍了非参数回归方法。重点讲解了局部加权散点平滑（LOESS/LOWESS）的原理和带宽选择。更进一步，本书阐述了样条（Splines）技术，包括线性样条、自然立方样条和光滑样条（Smoothing Splines），说明如何利用这些技术灵活拟合非线性关系，同时保持模型的可解释性。 第四部分：因果推断与高级模型应用 第10章：因果推断的统计基础 本章专门剖析了如何从观测数据中提取因果关系。首先，引入了潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和随机对照试验（RCT）的黄金标准地位。随后，重点介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、反向概率权重（IPW）等准实验方法，并讨论了断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分（Difference-in-Differences, DiD）的设计逻辑和统计检验方法，强调消除混杂因素的关键步骤。 第11章：贝叶斯统计推断入门 本章以现代计算方法为支撑，系统介绍贝叶斯统计学的核心思想。阐述先验分布、似然函数与后验分布的构建，并详细介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的工作原理。通过实例展示如何使用贝叶斯方法进行模型比较（如使用贝叶斯因子）和参数不确定性的完整量化。 第12章：时间序列与空间统计导论 针对具有时间或空间依赖性的数据，本章提供了专业处理工具。时间序列部分聚焦于平稳性检验（如ADF检验）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及ARIMA/SARIMA模型的建立与诊断。空间统计部分则引入了空间自相关（Moran's I）的概念，并简要介绍了克里金插值（Kriging）等基础空间插值技术。 结语：面向未来的数据科学集成 本书的结语部分将所有学到的统计工具置于一个统一的、面向应用的数据科学流程中，强调统计理论在指导机器学习模型选择、评估和解释中的关键作用，而非将其视为孤立的技术集合。 适用读者 本书适合统计学、经济学、金融学、生物统计学、社会科学、工程学等领域的高年级本科生、研究生，以及需要系统提升数据分析和推断能力的从业人员和研究人员。读者应具备微积分和线性代数的基础知识，以及基础的统计学概念。

作者简介

韩干

　　现职：逢甲大学土地管理学系教授

　　学历：美国密西根州立大学资源经济学博士

　　经历：
　　逢甲大学管理学院院长
　　逢甲大学土地管理学系主任
　　美国密西根州立大学交换教授
　　中国人民大学交换教授
　　南京农业大学访问教授及兼任教授
　　政治大学地政研究所兼任教授
　　政治大学客座副教授
　　历任考试院典试委员
　　土地估价学会理事长
　　内政部区域计画委员会委员
　　不动产协进会监事
　　浙江大学访问教授
　　东北农学大学访问教授

序
Chapter 1 导论：科学研究方法的遗传基因　1
Chapter 2 什么是科学与科学研究方法？　23
Chapter 3 什么是现代的社会科学研究？　45
Chapter 4 如何写论文的研究计画？　63
Chapter 5 科学研究方法的逻辑思维　73
Chapter 6 把要研究的问题说清楚讲明白　91
Chapter 7 如何写文献回顾？　107
Chapter 8 假说！为什么要有假说？　127
Chapter 9 统计与假说的检定　145
Chapter 10 理论与模式的建构　169
Chapter 11 科学研究的定性与定量　189
Chapter 12 观察与实验　211
Chapter 13 实验设计　227
Chapter 14 调查研究　243
Chapter 15 科学研究的伦理规范　261
Chapter 16 论文的写作与发表　281

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對於一本名為《研究方法原理(2版)》的書，我的期望值是非常高的。畢竟「原理」二字，代表著它應該是深入探討學術研究最核心、最基礎的知識。我希望它能超越單純的技巧教學，而是帶領讀者進入研究方法的世界，理解其背後的哲學思辨與邏輯框架。特別是在台灣，我們擁有非常多元的學術社群，從人文社科到自然科學，研究方法的選擇與應用各有側重。我希望這本書能提供一個宏觀的視野，讓讀者能夠跨越學科的界限，理解不同研究方法的共通性與差異性。例如，科學研究中的可證偽性、人文研究中的詮釋學，這些核心概念是如何影響研究設計的？我非常期待書中能深入闡述這些根本性的問題。此外，我更希望它能教導我們如何「思考」研究，而不僅僅是「執行」研究。如何從一個模糊的現象中提煉出可研究的問題？如何建構一個嚴謹的研究架構？如何辨識研究中的潛在偏誤？這些都是我非常渴望學習的。一本好的研究方法書籍，應該能夠啟迪我們的學術智慧，讓我們在面對複雜的研究課題時，能夠游刃有餘，做出有深度、有價值的學術貢獻。

评分☆☆☆☆☆

這本《研究方法原理(2版)》對我來說，不只是學術論文的工具書，我更希望它能成為我理解世界的一把鑰匙。過去，我總覺得很多社會現象的背後，都隱藏著一些我無法理解的規律。我希望這本書能告訴我，人們是如何透過研究去發現這些規律的。我特別期待它能詳細介紹不同研究方法的「適用情境」，也就是說，什麼樣的問題適合用定量研究，什麼樣的問題適合用質性研究？這兩者之間有沒有什麼樣的界線？我希望書中能用清晰的案例來輔助說明，讓我能夠具體地分辨。另外，我也很在意「研究倫理」的部分，在台灣，人際互動非常密切，許多研究都可能涉及個人隱私。如何確保研究的過程中，不傷害到受訪者，同時又能獲取真實可靠的資訊，這是我非常關心的。我相信，透過這本書，我能夠學到如何以負責任的態度進行研究，並且更深入地理解身邊的社會。我也期待書中能探討一些「前沿」的研究方法，讓我知道學術研究還有哪些新的可能性，而不僅僅是停留在傳統的範疇。這本書，我希望它能帶給我的是一種「看透」事物本質的能力。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在學術界打滾多年的研究生，要說對研究方法沒接觸過，那肯定是騙人的。但老實說，有些書確實是「看過」但「沒看懂」。拿到這本《研究方法原理(2版)》，我第一眼就被它的「原理」兩個字吸引。很多時候，我們只是被塞了一堆方法，像是問卷、訪談、實驗等等，卻不明白為什麼要這樣做，或是什麼情況下該用哪個方法。這本書，我希望能它能深入淺出地解析這些原理，讓我們理解每種方法的設計邏輯、假設前提，以及它能回答什麼樣的研究問題。更重要的是，我希望它能教我們如何批判性地評估現有的研究，理解別人為什麼這樣做，以及有沒有更好的替代方案。在台灣，很多學術討論都非常激烈，如果我們能掌握研究方法的基本原理，就能更有底氣地參與討論，也能更準確地指出研究的優劣之處。我特別期待書中關於研究倫理的部分，這在台灣的學術界也是一個非常重要的議題，如何確保研究的公正性、誠信性，並且尊重受試者的權益，都是我們必須學習的。我還希望能看到書中關於研究設計的完整流程，從問題意識的形成，到研究架構的建立，再到數據的收集與分析，都能有條理地呈現。這樣的書，對我來說，絕對是極具價值的參考。

评分☆☆☆☆☆

哇！收到這本《研究方法原理(2版)》真的是太驚喜了！我平常對學術研究雖然有興趣，但總覺得有點遙不可及，像是個龐大的迷宮，不知道從何下手。這本書的封面設計就很有學術感，但又不會讓人覺得太生硬，封底的簡介更是把我吸引住了。它提到研究方法的「原理」，這聽起來就很實在，不像有些書只講皮毛，或是教你一些死記硬背的技巧。我特別期待它能講清楚，為什麼要有這些研究方法？它們各自的優缺點是什麼？在不同的學科領域，研究方法會不會有很大的差異？我希望它能從最根本的地方講解，讓我理解這些方法背後的邏輯和思考方式。畢竟，只有懂了「為什麼」，才能真正靈活運用「怎麼做」，而不是像個提線木偶一樣，照著步驟操作卻不明白其意義。尤其是在台灣，學術研究的風氣越來越盛，很多年輕學子在做專題、寫論文時，都可能遇到研究方法的瓶頸。如果這本書能幫助他們建立扎實的研究基礎，那絕對是功德一件。我還好奇，它會不會舉一些台灣本土的研究案例來做說明？這樣會更有親切感，也更容易理解。總之，我對這本書充滿了期待，希望能透過它，開啟我研究方法學習的新篇章！

评分☆☆☆☆☆

說真的，我平常不太常接觸學術類的書籍，總覺得離我的生活有點遠。不過，最近因為工作上需要做一些市場調查和數據分析，才發現研究方法的重要性。這本《研究方法原理(2版)》剛好在這個時候出現，我對它的期望是，它能用比較白話、容易理解的方式來解釋研究方法，不要有太多艱澀的術語，也不要一開始就講得很複雜。我希望能從最基礎的「什麼是研究」開始，一步一步引導我了解，為什麼需要有系統地去研究一個問題。我很好奇，書中會不會介紹一些貼近我們日常生活的研究例子？像是，為什麼有些產品會成功，有些會失敗？或是，為什麼我們看到的某些廣告會讓人印象深刻？如果能從這些例子去解析研究方法的應用，我應該會更容易吸收。而且，台灣的社會充滿了各種現象，有太多的問題值得我們去深入了解。如果這本書能讓我具備一些基本的研究能力，或許我就可以嘗試自己去探究一些感興趣的社會現象，而不是只能聽別人怎麼說。我還期待書中能提供一些實用的工具或技巧，讓我在學習研究方法時，不會覺得枯燥乏味，而是能實際操作，甚至做出一些小小的研究成果。