论文的研究、统计与测验方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 研究方法
• 统计学
• 心理测量
• 论文写作
• 数据分析
• 实验设计
• 问卷调查
• 信效度
• 量表
• 学术研究

本书内容有研究法的文章10篇，统计的文章有8篇，测验的文章2篇，共计20篇。在进行学位论文时，除了要懂得研究法外，在做量的分析时，更要了解各项统计方法的应用。但何种统计法要运用到何种情境，就缺乏清楚的概念。所以在本书里就提供一些统计方法应用的时机，或是在某种特殊情况时，要如何进行统计分析，这些统计的文章都是有助于研究生正确的进行资料处理。最后是有关问卷和量表编制的问题，在社会科学的领域里，量的分析难免会用到一些量表或问卷，但要如何编制一份具有效度及信度的量表，这是研究生必须了解的基本功。

好的，这是一份针对您提供书名之外的图书简介。 --- 书名： 《跨越藩篱：数字时代下的人文社会科学研究范式重构》 图书简介 在信息洪流与技术迭代的巨变时代，人文社会科学正面临前所未有的挑战与机遇。传统的理论框架与研究方法在应对复杂多变的现实问题时，其解释力和预测力正逐渐显现出局限性。本书并非着眼于对既有方法论的纯粹优化，而是深入探讨在数字技术全面渗透的背景下，人文社科研究范式应如何进行根本性的重构，以期实现理论与实践的深度融合，并提升学科的社会关怀与前沿探索能力。 本书将视角锁定于“跨越藩篱”的主题，旨在打破学科壁垒、理论与技术之间的鸿沟，以及研究者个体与宏大社会议题之间的疏离。全书结构清晰，内容涵盖了从理论哲学基础到前沿实践应用的多个层面，共分为六个主要部分，力求提供一个全面而深入的认知框架。 第一部分：范式转型的理论基石 本部分首先回顾了二十世纪下半叶以来，人文社会科学领域内三次主要的范式冲突与融合历史。重点分析了后实证主义、批判理论与后结构主义思潮对既有“客观性”追求的冲击，并引入了“复杂性科学”和“涌现性”理论作为新的认知基础。我们认为，理解现代社会不再是依靠线性的、可还原的因果链条，而是需要接受系统的非线性特征和情境依赖性。此外，本部分还深入讨论了“知识的在地性”与“普适性”之间的张力，强调了研究者主体性在建构知识过程中的不可或缺性。 第二部分：数字生态中的数据本体论 数字时代最显著的特征是数据的爆炸式增长，然而，这些数据并非天然的“事实”。本部分聚焦于“数字数据本体论”的构建。我们探讨了传感器数据、社交媒体文本、数字档案等非结构化数据背后的权力结构、算法偏见以及伦理困境。不再将数据视为客观记录，而是将其视为特定技术和商业逻辑下“被建构的现实”。研究内容包括如何识别数据采集过程中的“遗漏黑洞”，以及如何通过多模态数据融合来弥补单一数据源的局限性。这一部分特别强调了“数据素养”在研究设计初期的重要性。 第三部分：混合研究设计与情境嵌入 本书坚决反对“量化优于质化”或反之的僵化立场。第三部分的核心在于倡导一种高度情境化、目的导向的“混合研究设计”。我们提出了“情境嵌入模型”（Context-Embedded Modeling），主张研究设计必须紧密围绕所要探究的社会现象的“场域特性”来定制。 具体内容包括：如何利用定性访谈的深度来校准大规模文本分析模型中的语义漂移；如何通过空间分析（GIS）来验证社会网络分析（SNA）中发现的连接模式的地理可行性；以及如何设计“行动研究”路径，使得理论构建与社区干预同步进行，确保研究的即时社会效益。这部分提供了大量案例，展示了跨方法论协作的成功范式。 第四部分：计算社会科学的前沿工具与批判性应用 计算方法已成为现代人文社科研究不可或缺的工具，但其应用必须保持审慎和批判的态度。本部分系统地梳理了当前主流的计算技术，如自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）在社会科学中的应用边界。 我们并未提供操作手册，而是侧重于“批判性应用”。例如，我们分析了深度学习模型在识别社会情绪和意识形态倾向时的“黑箱”问题，并探讨了如何运用“可解释性人工智能”（XAI）的原则来对社会学模型进行追溯和检验。此外，还探讨了利用复杂系统模拟（Agent-Based Modeling, ABM）来探索社会规范扩散和集体行动的涌现机制，着重强调模拟参数选择的社会学意义而非纯粹的数学优化。 第五部分：伦理、公共性与知识的责任 随着研究工具的强大化，研究者所肩负的伦理责任也日益加重。本书第五部分探讨了数字时代下新的研究伦理挑战。这包括大规模个人数据的使用边界、算法决策的社会影响评估（Algorithmic Impact Assessment），以及如何确保研究成果的“可达性”与“可理解性”，避免知识的精英化。我们提出了“责任共担框架”，强调研究团队不仅要对数据的合法性负责，更要对模型可能产生的社会误读和应用偏差负责。知识的公共性不再是一个道德口号，而是研究设计的一部分。 第六部分：面向未来的研究生态构建 最后一部分着眼于制度层面和未来展望。有效的范式重构需要研究机构、资助体系和学术共同体的协同努力。本部分探讨了如何改革博士生培养体系，以培养具备跨学科“翻译能力”的研究人才；如何建立跨机构的数据共享与协作平台，同时保障数据隐私；以及学术评价体系如何从传统的期刊影响因子转向对“社会影响”和“方法创新”的多元化认可。 结语 《跨越藩篱》旨在为新一代人文社会科学研究者提供一份深刻的反思指南。它要求我们不仅要掌握新的工具，更要敢于质疑既有的认知边界。本书的核心论点是：范式重构并非是对既有知识的抛弃，而是将理论的深度、方法的多样性以及技术的 शक्ति，置于一个更加复杂的、充满伦理考量的社会现实中进行重新整合，从而使人文社会科学能够更有效地服务于理解和改善我们所处的这个日益复杂的世界。 ---

作者简介

王俊明

　　学历
　　‧美国爱荷华大学 心理与计量研究所博士
　　‧国立台湾师范大学 辅导研究所硕士
　　‧国立台湾师范大学 教育心理学系学士

　　经历
　　‧国立体育学院 体育研究所教授
　　‧光武工专 副教授兼辅导室主任

　　现职
　　‧南开科技大学 休闲事业管理系教授

　　专长
　　‧研究法
　　‧应用统计
　　‧测验与评量

壹、研究方法篇
第一章　如何选择适当的研究题目
第二章　如何使用调查研究法
第三章　如何使用个案研究法
第四章　论文的撰写方法与技巧
第五章　资料的分析与呈现
第六章　资料的解释与应用
第七章　资料引述及参考文献的撰写
第八章　论文写作值得讨论的课题
第九章　研究的伦理道德问题
第十章　论文评鑑的标准

贰、统计方法篇
第十一章　各项统计方法的使用目的及使用时机
第十二章　平均数与标准差在研究上的应用
第十三章　积差相关在研究上的应用
第十四章　各类相关在研究上的应用
第十五章　多元同时回归分析在研究上的应用
第十六章　不同变异数分析考验的优缺点比较
第十七章　变异数不同质时的统计处理方法
第十八章　区间估计在甄选人才的应用

参、测验方法篇
第十九章　问卷与量表的编制及分析方法
第二十章　认知测验的编制

附  录
附录一　台北市民参加慢速垒球活动问卷
附录二　运动健康信念预试量表
附录三　运动健康信念量表

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对“统计”这个词一直有着一种本能的抗拒，总觉得那是数字和图表的海洋，充满了复杂的计算和难以理解的符号。然而，这本书却以一种完全出乎我意料的方式，颠覆了我对统计的认知。作者并没有上来就灌输概率论和数理统计的艰深理论，而是从我们生活中最常见的现象入手，比如“为什么有些人会相信某些流言蜚语”、“为什么某个产品会突然流行起来”。通过这些贴近生活的例子，作者巧妙地引出了统计思维的重要性，比如样本偏差、相关性与因果性的区别等等。我印象最深的是关于“如何用数据说话”的章节，作者通过一个关于教育公平的案例，生动地展示了如何运用基本的统计图表来呈现数据，以及如何避免误导性的数据解读。这让我意识到，统计学并非是统计学家的专利，而是每个人都应该具备的一种辨别信息、做出理性判断的能力。这本书的语言风格也非常平易近人，没有过多的专业术语，即使是像“方差”和“标准差”这样的概念，也解释得非常清晰易懂，让我感觉自己真的能够掌握这些工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我一开始有些犹豫，因为它听起来似乎非常学术和枯燥，可能会让我望而却步。但当我翻开第一页，就被其清晰的结构和引人入胜的开篇所吸引。作者以一种非常接地气的方式，将原本可能令人畏惧的研究、统计和测验方法，分解成一个个易于理解的模块。书中并没有直接抛出复杂的公式或理论，而是通过大量的实际案例，比如如何设计一个有效的市场调查，或者如何通过数据分析来解读社会现象，来引导读者一步步走入研究的世界。我尤其喜欢其中关于“如何提出一个好的研究问题”的章节，它不仅仅是教你“做什么”，更重要的是让你理解“为什么”以及“如何开始”。作者似乎非常理解初学者的困境，因此在每个章节的末尾都会设置小结和思考题，鼓励读者将所学知识运用到自己的思考和实践中。虽然我还没有深入到统计和测验方法的细节，但仅凭前几章的阅读体验，我已经能感受到这本书蕴含的巨大价值，它正在一点点点燃我对学术探索的兴趣，让我觉得“研究”并非遥不可及，而是人人都可以掌握的思维和工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直对科学的探究过程充满好奇，但却苦于无从下手。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。作者以一种循序渐进的方式，将“研究”、“统计”和“测验”这三个看似独立的概念，编织成一个有机整体。它不仅仅是介绍方法，更重要的是传授一种研究的思维方式。从如何观察现象、产生疑问，到如何构建假设、设计研究方案，再到如何收集数据、进行分析，最后如何得出结论并进行反思，书中提供了一个清晰的研究路径图。我特别喜欢关于“文献回顾”的章节，它详细阐述了如何有效地搜索、阅读和整理相关文献，以及如何从中提炼出自己的研究切入点。这让我明白，独立的研究并非空中楼阁，而是建立在前人的基础上。这本书的语言非常流畅，几乎没有我难以理解的地方，即使是复杂的统计学概念，作者也通过生动形象的比喻来解释，让我能够轻松地理解其核心思想。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我一直认为“测验”就是考试，是用来检验知识掌握程度的工具。但这本书彻底拓宽了我的视野，让我明白了“测验”在更广阔的领域，尤其是在研究设计中的关键作用。书中关于“问卷设计”和“访谈技巧”的章节，简直是我的福音。我曾经尝试过自己设计问卷，结果发现问题百出，要么问得太笼统，要么答案选项设置不合理，导致收集到的数据毫无价值。而这本书则详细地介绍了如何根据研究目的来设计问题的类型、措辞，以及如何避免引导性问题和双重否定等常见陷阱。更让我惊喜的是，书中还探讨了定性研究中的访谈方法，比如如何建立信任、如何引导被访者深入表达，以及如何对访谈记录进行有效的分析。这些内容让我意识到，无论是在学术研究还是在实际工作中，设计出科学有效的测验工具，都是获取可靠信息、得出准确结论的基础。这本书让我觉得，我以后再也不用担心自己设计不出有用的调查了，这对我个人和职业发展都将是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何有效地评估事物的价值和效果感到困惑，无论是产品、服务还是学习效果，似乎都需要一套科学的评估体系。这本书恰好提供了一个非常实用的框架。它不仅仅是关于学术研究的理论，更包含了许多可以直接应用于实际工作和生活的方法。书中关于“数据收集的可靠性”和“结果的可重复性”的讨论，让我深刻认识到，任何评估都必须建立在严谨和客观的基础上，否则就容易产生片面的甚至错误的结论。我尤其赞赏书中关于“统计显著性”和“实际显著性”的区分，这提醒我在解读数据时，不能仅仅关注数字上的变化，更要结合实际情况来判断其意义。此外，关于“误差控制”的讲解，也让我受益匪浅，它让我明白，在任何测量过程中，都存在不可避免的误差，关键在于如何最大限度地减少和管理这些误差。这本书就像一位经验丰富的导师，指引我如何用一种更科学、更理性的方式来认识和评价周围的世界。