研究方法原理(2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 研究方法
• 社會科學
• 科學研究
• 學術研究
• 方法論
• 數據分析
• 定量研究
• 定性研究
• 研究設計
• 文獻綜述

一篇論文的要旨是在用科學方法從經驗中求證、建立一個理論或假說hypothesis）；或者根據理論、假說去詮釋現實的問題與經驗。在求證或建立理論及詮釋現實問題與經驗的過程中，每一句話的陳述，每一項資料的引用，每一項結果的呈現，不僅要閤乎科學的精神，也要閤乎邏輯推理的思維程序。
　　
　　攻讀碩士、博士學位的研究生所需要做的最重要的一件事，便是撰寫一篇研究論文以取得學位。本書的目的就是要說明寫論文的方法，寫論文基本上是要研究生把他所做的研究，依照邏輯的程序陳述齣來。
　　
　　本書不但著重如何（how）寫論文的方法，更要探討為什麼（why）要這樣寫的理由。如何寫，是講求寫論文的技術與技巧，如：章節如何編排、資料如何蒐集與分析、如何能使文章博得審查委員的青睞而通過學位攻防口試、如何申請研究計畫，並且可以寫成文章，投稿在學術期刊上齣版發錶等等。而為什麼要這樣寫，就涉及論文寫作的基本邏輯思維。這是本書所重視的，也是做研究、寫論文的基本訓練。

圖書簡介：《現代統計推斷與數據分析實踐指南》 本書定位與核心內容 本書旨在為讀者提供一套係統、前沿且高度實用的現代統計推斷與數據分析方法論框架。它並非僅僅是傳統數理統計教科書的簡單翻新，而是深度聚焦於信息時代背景下，數據驅動決策所需的統計思維、前沿模型構建以及復雜數據處理的實際能力。全書結構清晰，理論深度與應用廣度並重，力求幫助讀者跨越理論與實踐之間的鴻溝。 第一部分：統計思維與現代數據基礎 第1章：數據驅動時代的思維重塑 本章首先探討瞭統計學在當前大數據和人工智能浪潮中的核心地位與演變。我們深入剖析瞭“相關性不等於因果性”的哲學基礎，並引入瞭現代統計學對“可重復性危機”的迴應——強調預注冊、透明度與效應量的重要性。本章重點區分瞭描述性統計與推斷性統計在商業決策中的角色差異，並引入瞭貝葉斯思維與頻率學派思維的比較，為後續的復雜建模奠定堅實的哲學基礎。 第2章：數據的組織、清洗與探索性數據分析（EDA） 本章聚焦於數據準備階段的關鍵技術。我們將詳細介紹結構化數據（如數據庫錶）和非結構化數據（如文本、時間序列）的基本結構特徵。重點講解瞭數據清洗的關鍵步驟，包括缺失值（Missing Data）的處理策略（如多重插補MICE、模式化缺失分析），異常值（Outliers）的識彆與穩健處理方法，以及數據轉換技術（如Box-Cox變換、標準化與歸一化）。在EDA部分，本書強調瞭可視化在發現數據結構、檢驗分布假設以及識彆潛在模型缺陷中的不可替代作用，並介紹瞭高維數據可視化的前沿工具。 第3章：概率分布與抽樣理論的現代視角 本章迴顧並深化瞭核心概率分布知識（正態分布、泊鬆分布、二項分布等），並將其與實際應用場景緊密結閤。更重要的是，我們詳細闡述瞭現代抽樣技術，包括分層抽樣、整群抽樣在特定研究設計中的應用。重點討論瞭中心極限定理（CLT）在實際應用中的限製與魯棒性，以及Bootstrap和Jackknife等非參數重抽樣技術如何有效估計復雜統計量的抽樣分布，尤其是在參數估計分布形態未知時。 第二部分：經典推斷與假設檢驗的精進 第4章：參數估計的穩健方法 本章超越瞭傳統的矩估計（MLE），深入探討瞭更具穩健性的估計方法。詳細介紹極大似然估計（MLE）的數學原理、漸近性質（一緻性、漸近正態性），並分析瞭其在模型設定錯誤時的局限性。隨後，重點講解瞭廣義矩估計（GMM），闡明其如何在存在內生性或矩條件確定的情況下提供一緻估計。此外，本書引入瞭最小絕對偏差（LAD）估計，作為應對異常值乾擾的有效替代方案。 第5章：假設檢驗的現代框架與功效分析 本章將假設檢驗的理論提升到決策論的高度。我們不僅復習瞭Z檢驗、T檢驗和卡方檢驗，更側重於功效分析（Power Analysis）在研究設計階段的重要性，強調如何根據預期效應量、顯著性水平和樣本量來確定研究的可行性。針對多重比較問題，本書提供瞭Bonferroni校正、Holm-Bonferroni法以及False Discovery Rate (FDR)控製方法，並結閤真實案例說明何時使用哪種控製策略。 第6章：方差分析（ANOVA）與迴歸模型的融閤 本章將ANOVA視為綫性模型（LM）的特殊形式。從單因素到多因素方差分析，我們清晰地展示瞭如何使用綫性模型公式進行參數估計和假設檢驗。重點討論瞭混閤效應模型（Mixed Effects Models），用於處理具有嵌套結構或重復測量的復雜數據，例如跨越時間點的麵闆數據分析，確保對觀察值的非獨立性進行恰當建模。 第三部分：前沿迴歸建模與機器學習的統計基礎 第7章：綫性迴歸的挑戰與穩健擴展 本章聚焦於經典綫性迴歸模型（LM）的局限性，特彆是多重共綫性、異方差性和自相關性。針對這些問題，我們提供瞭詳細的診斷工具和矯正措施，如穩健標準誤（Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors）。隨後，本書深入講解瞭嶺迴歸（Ridge）、Lasso（最小絕對收縮與選擇算子）和彈性網絡（Elastic Net），闡述正則化是如何在偏差與方差之間取得平衡，並進行變量選擇的。 第8章：廣義綫性模型（GLMs）與非正態數據處理 本書詳細介紹瞭GLMs的理論框架，包括鏈接函數（Link Function）和指數族分布。重點講解瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）用於二元結果分析，以及泊鬆迴歸（Poisson Regression）用於計數數據分析，並討論瞭過度分散（Overdispersion）問題的處理。此外，本書還涵蓋瞭生存分析中的Cox比例風險模型，這是醫學、工程學等領域不可或缺的工具。 第9章：非參數迴歸與平滑技術 麵對數據分布形態未知的挑戰，本章介紹瞭非參數迴歸方法。重點講解瞭局部加權散點平滑（LOESS/LOWESS）的原理和帶寬選擇。更進一步，本書闡述瞭樣條（Splines）技術，包括綫性樣條、自然立方樣條和光滑樣條（Smoothing Splines），說明如何利用這些技術靈活擬閤非綫性關係，同時保持模型的可解釋性。 第四部分：因果推斷與高級模型應用 第10章：因果推斷的統計基礎 本章專門剖析瞭如何從觀測數據中提取因果關係。首先，引入瞭潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）和隨機對照試驗（RCT）的黃金標準地位。隨後，重點介紹瞭傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、反嚮概率權重（IPW）等準實驗方法，並討論瞭斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）和雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）的設計邏輯和統計檢驗方法，強調消除混雜因素的關鍵步驟。 第11章：貝葉斯統計推斷入門 本章以現代計算方法為支撐，係統介紹貝葉斯統計學的核心思想。闡述先驗分布、似然函數與後驗分布的構建，並詳細介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的工作原理。通過實例展示如何使用貝葉斯方法進行模型比較（如使用貝葉斯因子）和參數不確定性的完整量化。 第12章：時間序列與空間統計導論 針對具有時間或空間依賴性的數據，本章提供瞭專業處理工具。時間序列部分聚焦於平穩性檢驗（如ADF檢驗）、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的解讀，以及ARIMA/SARIMA模型的建立與診斷。空間統計部分則引入瞭空間自相關（Moran's I）的概念，並簡要介紹瞭剋裏金插值（Kriging）等基礎空間插值技術。 結語：麵嚮未來的數據科學集成 本書的結語部分將所有學到的統計工具置於一個統一的、麵嚮應用的數據科學流程中，強調統計理論在指導機器學習模型選擇、評估和解釋中的關鍵作用，而非將其視為孤立的技術集閤。 適用讀者 本書適閤統計學、經濟學、金融學、生物統計學、社會科學、工程學等領域的高年級本科生、研究生，以及需要係統提升數據分析和推斷能力的從業人員和研究人員。讀者應具備微積分和綫性代數的基礎知識，以及基礎的統計學概念。

作者簡介

韓乾

　　現職：逢甲大學土地管理學係教授

　　學曆：美國密西根州立大學資源經濟學博士

　　經曆：
　　逢甲大學管理學院院長
　　逢甲大學土地管理學係主任
　　美國密西根州立大學交換教授
　　中國人民大學交換教授
　　南京農業大學訪問教授及兼任教授
　　政治大學地政研究所兼任教授
　　政治大學客座副教授
　　曆任考試院典試委員
　　土地估價學會理事長
　　內政部區域計畫委員會委員
　　不動産協進會監事
　　浙江大學訪問教授
　　東北農學大學訪問教授

序
Chapter 1 導論：科學研究方法的遺傳基因　1
Chapter 2 什麼是科學與科學研究方法？　23
Chapter 3 什麼是現代的社會科學研究？　45
Chapter 4 如何寫論文的研究計畫？　63
Chapter 5 科學研究方法的邏輯思維　73
Chapter 6 把要研究的問題說清楚講明白　91
Chapter 7 如何寫文獻迴顧？　107
Chapter 8 假說！為什麼要有假說？　127
Chapter 9 統計與假說的檢定　145
Chapter 10 理論與模式的建構　169
Chapter 11 科學研究的定性與定量　189
Chapter 12 觀察與實驗　211
Chapter 13 實驗設計　227
Chapter 14 調查研究　243
Chapter 15 科學研究的倫理規範　261
Chapter 16 論文的寫作與發錶　281

评分☆☆☆☆☆

哇！收到這本《研究方法原理(2版)》真的是太驚喜瞭！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。這本書的封麵設計就很有學術感，但又不會讓人覺得太生硬，封底的簡介更是把我吸引住瞭。它提到研究方法的「原理」，這聽起來就很實在，不像有些書隻講皮毛，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，隻有懂瞭「為什麼」，纔能真正靈活運用「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。尤其是在颱灣，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紮實的研究基礎，那絕對是功德一件。我還好奇，它會不會舉一些颱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，我對這本書充滿瞭期待，希望能透過它，開啟我研究方法學習的新篇章！

评分☆☆☆☆☆

這本《研究方法原理(2版)》對我來說，不隻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，什麼樣的問題適閤用定量研究，什麼樣的問題適閤用質性研究？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，在颱灣，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，我們隻是被塞瞭一堆方法，像是問捲、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齣地解析這些原理，讓我們理解每種方法的設計邏輯、假設前提，以及它能迴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。在颱灣，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，也能更準確地指齣研究的優劣之處。我特別期待書中關於研究倫理的部分，這在颱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☆☆☆☆☆

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，纔發現研究方法的重要性。這本《研究方法原理(2版)》剛好在這個時候齣現，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，一步一步引導我瞭解，為什麼需要有係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，颱灣的社會充滿瞭各種現象，有太多的問題值得我們去深入瞭解。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，而不是隻能聽別人怎麼說。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，甚至做齣一些小小的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

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，代錶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。特別是在颱灣，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齣可研究的問題？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，讓我們在麵對複雜的研究課題時，能夠遊刃有餘，做齣有深度、有價值的學術貢獻。