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　　由于目前坊间的研究方法教科书，大多由具有数学、统计或电脑背景的学者所撰写，内容虽然非常深入丰富，但是对于缺乏相关背景的人而言，读起来却是非常吃力。有鑑于此，作者经过多年来教授「研究方法」与「数量分析」的经验，了解学习者在学习上的困难点。所以， 透过简单扼要的方式来解释「研究方法」，以清楚明了的步骤来进行「数量分析」，以言之有物的文字来撰写「学位论文」。

　　本书内容是写给初学者看的教科书，希望透过本身的学习经验，带给那些没修过「微积分」、「统计学」、「多变量分析」等基础课程， 却需要进行专题研究的高中职、大学部学生与日间部研究生，或是虽然具备多年业界实务经验，但是却对研究方法与数量分析一窍不通的在职专班研究生，不仅可以掌握量化研究的要诀，也能克服面对统计方法的恐惧与障碍，将量化的科学研究方法运用于读者课业或是未来的工作场域上。

本书特色
 
　　◎一个既简单又明了的研究方法概念。
　　◎一本看得懂又学得会的统计分析方法。
　　◎一种看得懂又写得出来的论文写作技巧

探微索隐：现代科学实证研究的逻辑与实践 本书聚焦于扎根于实证主义哲学的现代科学研究范式，深入剖析了从研究问题的凝练到最终成果的推广传播的每一个关键环节。它并非一本侧重于工具或软件操作的手册，而是旨在构建研究者的批判性思维框架和严谨的学术伦理基石。 第一部分：研究哲思与范式构建——奠定探索的基石 本部分首先带领读者超越技术层面，审视科学研究背后的哲学根源。我们将详细探讨实在论（Realism）、反实在论（Anti-realism）以及建构主义（Constructivism）等主要认识论立场，阐明不同的哲学立场如何塑造研究者对“真实”的理解以及对“知识”的定义。这对于理解跨学科研究中的方法论冲突至关重要。 接着，我们将深入剖析实证主义研究范式的核心要义，强调其对可观察性、可量化性和可重复性的要求。重点讨论演绎法（Deduction）和归纳法（Induction）的逻辑运作机制及其在构建理论与检验假设中的角色。此外，本书还将介绍批判性理性主义（Critical Rationalism）的视角，探讨“证伪”（Falsification）在推动科学进步中的作用，引导读者思考如何设计出能够经受严格检验的研究方案。 研究问题的选择与定位是研究的起点。本书提供了一套系统的工具，指导研究者如何从庞杂的现实现象中提炼出具有学术价值和实践意义的、界限清晰的研究问题。我们详细分析了“研究差距”（Research Gap）的识别方法，区分了描述性、探索性、解释性和预测性研究问题的内在逻辑差异，并教授如何运用“研究框架”（Conceptual Framework）将抽象的概念转化为可操作的变量。本部分还涵盖了研究目的、研究意义（理论贡献与实践价值）的精准表述技巧。 第二部分：严谨的定量分析路径——从数据采集到推论的艺术 本篇致力于构建读者对定量研究的整体认知框架，强调统计分析是服务于研究假设的工具，而非目的本身。 抽样理论与设计： 我们详尽阐述了概率抽样（如简单随机、系统、分层、整群抽样）和非概率抽样（如方便、配额、滚雪球抽样）的适用情境、优缺点及偏差风险。如何根据总体特征和资源限制，确定最能代表研究群体的样本设计，是本章的重点。 测量与信效度： 本部分将测量理论提升到核心地位。详细讨论了测量的层次（定类、定序、定距、定比）以及它们对后续统计分析方法的限制。信度（Reliability）的评估方法（如重测信度、内部一致性信度，特别是Cronbach's Alpha的精确解读）和效度（Validity）的类型（如内容效度、建构效度、效标关联效度）将被系统讲解。我们将强调效标关联效度中区分并发效度和预测效度的关键区别。 描述性统计的深度解读： 描述性统计不仅仅是计算均值和标准差。本章教授如何利用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）诊断数据分布形态，理解离散趋势（如方差、标准差、四分位距）对数据稳健性的影响。我们将探讨可视化技术在初步数据探索中的作用，避免过度依赖单一中心趋势指标。 推论性统计的基础逻辑： 核心在于理解参数估计与假设检验的逻辑。我们将深入讲解抽样分布（Sampling Distribution）的概念，这是理解统计推断的桥梁。假设检验的“原假设”（Null Hypothesis）与“备择假设”的设定原则、第一类错误（α）与第二类错误（β）的权衡，以及统计功效（Statistical Power）的重要性将被详细论述。 常见推论统计方法的适用性与局限性： 本部分将聚焦于研究设计与数据类型匹配的原则。 组间差异检验： 深入分析t检验（单样本、独立样本、配对样本）的适用前提，并详述方差分析（ANOVA）在处理多组间比较时的优势。重点讨论事后检验（Post-hoc Tests）的选择原则（如Tukey's HSD, Bonferroni校正）。 关联性分析： 区分皮尔逊相关系数（Pearson's r）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's rho）的应用场景，强调相关性不等于因果性这一基本原则。 线性回归建模： 详细探讨简单回归与多元回归的构建逻辑。重点在于回归系数的解释、模型拟合优度指标（R²及调整后R²）的批判性使用，以及多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理策略（如VIF值）。我们将侧重于解释模型残差的分析，这是发现模型缺陷的关键步骤。 第三部分：非量化研究的严谨性重构——深度理解的路径 本部分面向那些旨在探索现象背后深层意义、动机和过程的研究者，强调质性研究的系统性与可信赖性。 质性研究范式的选择： 探讨现象学（Phenomenology）、扎根理论（Grounded Theory）、人种志（Ethnography）和案例研究（Case Study）的核心关注点和研究目标差异。重点解析这些方法如何处理主观性与客观性的张力。 质性数据的采集与管理： 详述深度访谈、焦点小组、参与式观察的技术要点。如何设计开放且不具诱导性的访谈提纲，如何在观察中保持研究者的“去中心化”立场，以及如何进行细致的田野笔记记录与现场编码。 质性分析的系统化过程： 本章着重于“分析”而非简单的“描述”。我们将介绍编码（Coding）的三级结构：开放式编码、主轴编码和选择性编码（若采用扎根理论路径）。强调理论敏感性样本（Theoretical Sampling）和理论饱和（Theoretical Saturation）的概念，指导研究者何时停止收集数据。 质性研究的可信赖性标准： 质性研究的可信赖性（Trustworthiness）评估，包括可信性（Credibility）、可转移性（Transferability）、可靠性（Dependability）和可证实性（Confirmability）的实现路径。重点讨论“三角验证法”（Triangulation）在增强研究结论稳健性中的具体应用。 第四部分：研究报告的规范与伦理——知识传播的责任 本部分关注研究成果的规范化表达与学术诚信。 研究方案的设计与撰写： 如何撰写一份逻辑严密、技术细节完备的研究计划书。包括对研究假设、变量操作化定义、方法选择的详细论证，以及时间表与资源需求的合理预估。 撰写清晰、有力的学术论述： 强调引言的“漏斗结构”——从宏大背景到具体问题的递进逻辑。讨论文献综述如何构建“对话场域”，而非仅仅是文献堆砌。指导如何平衡论证的深度与广度，以及如何确保论点与证据之间的紧密衔接。 方法论部分的精确呈现： 强调研究方法的透明度。定量研究中需清晰报告统计软件、检验版本、效应量（Effect Size）以及决策阈值（如p值或置信区间）。质性研究中则需提供清晰的“审计线索”（Audit Trail）以供追溯。 伦理审查与知情同意： 详尽讲解学术研究中涉及人类受试者的伦理责任。包括机构审查委员会（IRB）的流程、知情同意书（Informed Consent）的核心要素（自愿性、知情性、能力性），以及数据匿名化与保密性的操作规范。强调数据共享与研究透明度在现代学术体系中的要求。 本书旨在为所有致力于科学探究的人士，提供一套超越具体技术操作、专注于研究思维严谨性、逻辑连贯性与学术诚信的全面指南。它要求读者不仅要学会“如何做”，更要理解“为何要如此做”。

作者简介I
作者自序II

p.001 第壹篇  研究方法篇
p.003 第一章  研究概论
p.003 一、何谓科学
p.004 二、何谓研究
p.005 三、科学典范
p.007 第二章  理论建构
p.007 一、概念与构念
p.008 二、变数与操作型定义
p.011 三、假设与假说
p.013 第三章  研究方法
p.013 一、研究类型
p.014 二、研究方法
p.017 三、研究流程
p.019 第四章  文献回顾
p.019 一、何谓文献回顾
p.020 二、如何搜寻相关文献
p.032 三、文献回顾常犯错误
p.033 四、参考文献格式
p.037 五、参考文献常犯错误
p.041 第五章  研究架构
p.041 一、何谓研究架构
p.041 二、如何建立研究架构
p.045 三、如何绘制研究架构图
p.048 四、研究架构常犯错误
p.055 五、基础版的研究架构
p.056 六、进阶版的研究架构
p.058 七、线性结构关系模式
p.061 第六章  变数测量
p.061 一、何谓测量
p.061 二、测量尺度
p.066 三、何谓效度
p.066 四、何谓信度
p.067 五、研究结论效度
p.073 第七章  研究假设
p.073 一、何谓研究假设
p.073 二、如何建立研究假设
p.076 三、研究假设常犯错误
p.079 四、虚无假设与对立假设
p.083 第八章  问卷设计
p.083 一、问卷类型
p.084 二、问卷格式
p.084 三、问卷设计
p.089 四、问卷设计常犯错误
p.091 第九章  抽样方法
p.091 一、基本概论
p.092 二、机率抽样
p.095 三、非机率抽样
p.098 四、抽样方法常犯错误
p.099 第十章  资料收集
p.099 一、人员访谈
p.100 二、电话访问
p.101 三、邮寄问卷
p.102 四、网路问卷

p.105 第贰篇  数量分析篇
p.107 第一章  SPSS基本操作
p.107 一、SPSS基本画面
p.108 二、如何输入变数
p.112 三、如何输入资料
p.113 四、如何进行分析
p.113 五、如何输出报表
p.114 六、如何计算变数
p.115 七、如何分割档案
p.117 第二章  统计概论
p.117 一、测量尺度
p.118 二、变数类型
p.118 三、变数数量
p.119 四、统计分析方法
p.133 第三章  描述统计
p.133 一、如何进行平均数与标准差分析
p.135 二、如何进行次数分配
p.139 三、如何进行交叉分析
p.143 第四章  差异分析
p.143 一、如何进行独立样本T检定
p.145 二、如何进行成对样本T检定
p.147 三、如何进行单因子变异数分析
p.151 第五章  相关分析
p.152 一、如何进行相关分析
p.154 二、如何设计研究效标
p.154 三、如何决定是否删除变数
p.157 第六章  因素分析
p.157 一、如何进行探索性因素分析
p.162 二、如何进行因素转轴
p.164 三、如何萃取因素构面
p.171 四、如何萃取特定因素构面
p.172 五、如何检测构面效度与信度
p.175 六、如何储存因素分数
p.176 七、如何计算因素分数
p.177 八、如何计算构面平均数
p.179 九、如何利用因素分析进行分类
p.181 第七章  廻归分析
p.181 一、廻归分析的目的
p.181 二、廻归分析的类型
p.182 三、如何进行廻归分析
p.183 四、如何解读廻归分析
p.185 第八章  集群分析
p.185 一、集群分析的定义
p.185 二、集群分析方法的分类
p.186 三、如何决定集群的数目
p.187 四、如何进行层级集群分析
p.189 五、如何进行K平均数集群分析
p.191 六、如何为不同集群命名
p.193 七、如何找出最佳集群数目
p.196 八、如何使用集群分析进行研究
p.203 第九章  区别分析
p.203 一、区别分析的定义
p.203 二、区别分析与廻归分析的差异
p.204 三、如何进行区别分析
p.206 四、如何检测区别效果
p.208 五、如何正确检测区别效果
p.211 第十章  交叉分析
p.211 一、交叉分析的定义
p.211 二、交叉分析与相关分析的差异
p.211 三、如何进行交叉分析

p.215 第参篇  论文写作篇
p.217 第一章  学术论文写作技巧
p.218 一、学术论文基本格式
p.221 二、学术论文写作技巧
p.229 第二章  文献回顾写作技巧
p.229 一、文献回顾基本格式
p.230 二、文献回顾参考范例
p.243 第三章  质性研究写作技巧
p.243 一、质性研究基本格式
p.244 二、质性研究参考范例
p.263 第四章  量化研究写作技巧
p.263 一、量化研究基本格式
p.264 二、量化研究参考范例
p.279 第五章  技术报告写作技巧
p.279 一、技术报告基本格式
p.280 二、技术报告参考范例
p.291 第六章  实务个案写作技巧
p.291 一、实务个案基本格式
p.293 二、实务个案参考范例
p.317 参考文献

作者序

　　美国史丹福大学校长唐纳．甘迺迪（Donald Kennedy），认为大学教授应该扮演「思想的启发者」、「知识的传授者」、「技艺的指导者」，以及「职业的引领者」四种角色，而不是当一个只会教书的教书匠。个人在大学研究所教授「研究方法」、「数量分析」与「论文写作」已有十多年，深刻感受国内的学生在学术研究的基本概念非常薄弱，特别是从技职体系毕业的学生，在大学时期偏重实务教学与校外实习，根本没修过「微积分」、「统计学」、「多变量分析」等基础课程，研究所的入学考试也不考上述学科，以致在进入研究所之后，对于「研究方法」觉得非常陌生，对于「数量分析」感到艰深难懂，对于如何撰写「硕士论文」不知从何下手，对于为什么要唸研究所更是缺乏目标方向。

　　此外，从教师的观点来看，面对一群从未唸过「微积分」、「统计学」、「多变量分析」等基础课程的学生，却必需在一上教会如何做研究的「研究方法」，在一下教会如何进行统计分析的「数量分析」，在二上教会如何撰写论文研究计画的「专题研讨」，在二下教会如何撰写论文的「论文写作」，这是何等艰难的工作！

　　然而，翻遍所有「研究方法」、「数量分析」与「论文写作」的教科书，那一本不是厚厚沉沉的一大叠专有名词，还没看就已经令人生畏。那一本不是密密麻麻的一大堆统计分析，即使看了还是依然不懂。由于目前坊间的研究方法教科书，大多由具有数学、统计或电脑背景的学者所撰写，内容虽然非常深入丰富，但是对于缺乏相关背景的人而言，读起来却是非常吃力。

　　有鑑于此，将多年来教授「研究方法」与「数量分析」的心得，以及指导「论文写作」的经验，写成「让你轻松学习研究方法、数量分析、论文写作」，希望能用简单扼要的方式来解释「研究方法」，以清楚明了的步骤来进行「数量分析」，以言之有物的文字来撰写「学位论文」。

　　所以，这是写给初学者看的「研究方法」、「数量分析」与「论文写作」教科书，作者希望透过本身的学习经验，带给那些没修过「微积分」、「统计学」、「多变量分析」等基础课程，却需要进行专题研究的高中职、大学部学生与日间部研究生，或是虽然具备多年业界实务经验，但是却对研究方法与数量分析一窍不通的在职专班研究生，一个既简单又明了的研究方法概念，一本看得懂又学得会的统计分析方法，一种看得懂又写得出来的论文写作技巧。书中若有疏漏之处，敬请不吝指正，信箱：teping@mail.nkuht.edu.tw。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是我最看重的一点，而《让你轻松学研究方法、数量分析、论文写作》在这方面做得非常出色。它不是那种只讲理论、不接地气的学术著作，而是真正地从读者实际需求出发，提供了大量可复制、可操作的方法和技巧。我尤其欣赏书中关于文献检索和管理的部分，作者不仅介绍了常用的数据库和检索策略，还推荐了一些实用的文献管理软件，并详细演示了如何高效地组织和利用文献资源。这对于需要进行大量文献阅读的研究生来说，简直是福音。在数量分析方面，书中对各种常用统计分析软件的操作进行了详细讲解，甚至连一些软件的隐藏技巧和快捷键也一一罗列，让我少走了很多弯路。而且，作者在讲解过程中，并没有把精力放在堆砌大量的统计术语上，而是始终围绕着“如何通过数据来回答研究问题”这一核心，帮助读者建立起清晰的分析思路。至于论文写作，书中提供的“写作模板”和“修改清单”更是让我爱不释手，每次写作时都可以拿出来参考，大大提高了写作效率和质量。总而言之，这本书是一本集理论与实践于一体的优秀指导手册，强烈推荐给所有需要提升研究能力的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简洁明了，一眼就能看出它的主题。拿到手后，我迫不及待地翻开，被它详实的内容所折服。尽管我之前对研究方法、数量分析和论文写作抱有一些畏难情绪，但这本书记载的知识点却以一种非常易于理解和吸收的方式呈现出来。作者的语言风格非常平实，没有过多的学术术语堆砌，而是用大量生动形象的比喻和案例来解释抽象的概念。例如，在讲解数据收集的方法时，作者不仅列举了问卷调查、访谈等传统方式，还结合了网络爬虫、社交媒体分析等新兴技术，并提供了具体的实操步骤和注意事项。对于我这种初学者来说，这种详尽的指导简直是雪中送炭。更让我惊喜的是，书中对量化分析的讲解也循序渐进，从基础的统计学原理，到常用的统计软件（如SPSS, R）的操作演示，再到如何解读和呈现分析结果，都梳理得井井有条。每一部分都配有清晰的图表和代码示例，让我可以边学边练，大大降低了学习的门槛。我特别喜欢书中关于如何构建研究框架和提出有效研究问题的部分，这对我来说一直是个难题，而这本书提供了一个清晰的思路和方法论，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，层次分明，逻辑清晰，让我能够轻松地找到自己想要的信息。作为一名刚开始接触学术研究的学生，我对研究方法、数量分析和论文写作都感到非常迷茫。这本书就像一个循序渐进的学习指南，一步步地引导我掌握这些技能。我很欣赏书中关于研究设计的部分，作者详细讲解了不同研究设计的优缺点，以及如何根据研究问题选择最合适的设计。这让我明白了，研究设计是整个研究过程的基础，一个好的设计能够事半功倍。在数量分析方面，书中提供的案例分析非常贴近实际，让我能够理解抽象的统计概念在真实研究中的应用。例如，在讲解回归分析时，作者不仅演示了如何进行回归分析，还详细解释了如何解释回归系数的含义，以及如何判断模型的拟合优度。这让我能够真正地理解并运用这些分析方法。在论文写作部分，作者提供了一些非常实用的写作技巧，比如如何有效地组织段落，如何使用恰当的学术语言，以及如何避免常见的写作错误。这本书不仅教我“做什么”，更教我“怎么做”，并且让我理解“为什么这么做”。它让我对学术研究有了更系统、更全面的认识，大大增强了我进行研究的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的研究人员，工作之余需要不断学习和提升自己的研究能力。市面上有很多关于研究方法和论文写作的书籍，但大部分都过于理论化，或者针对性不强。《让你轻松学研究方法、数量分析、论文写作》这本书则非常独特，它真正做到了“让学习变得轻松”。作者的语言风格幽默风趣，将一些原本枯燥乏味的理论知识，用生动形象的比喻和贴近生活的例子讲解出来，让我在阅读过程中不仅学到了知识，还收获了乐趣。我特别喜欢书中关于研究伦理和学术诚信的章节，作者用非常具有警示意义的案例，深刻地剖析了学术不端行为的危害，让我对学术研究的严谨性和道德规范有了更深的认识。在数量分析部分，作者没有停留在理论层面，而是强调了数据分析的实际应用，指导读者如何将数据分析的结果转化为有价值的见解。这一点对我这样的应用型研究者来说，非常有启发。而论文写作的部分，更是细致入微，从标题的选择到参考文献的格式，都提供了非常详细的指导。这本书让我感觉，研究方法、数量分析和论文写作不再是遥不可及的学术难题，而是可以通过系统学习和实践掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为市面上关于研究方法的书实在太多了，很多都写得枯燥乏味，让人望而却步。然而，这本《让你轻松学研究方法、数量分析、论文写作》却给了我一个巨大的惊喜。它不仅仅是一本“教科书”，更像是一位经验丰富的朋友在娓娓道来。作者的写作视角非常独特，他没有直接灌输理论知识，而是从“为什么要做研究”、“研究能解决什么问题”这些更宏观的层面入手，激发读者的兴趣。然后，他一步步引导读者去思考研究的逻辑，去理解不同研究范式的优劣，去学习如何设计严谨的研究方案。在数量分析的部分，他没有纠结于复杂的数学公式，而是侧重于教会读者如何选择合适的统计方法，如何理解统计结果的实际意义，以及如何避免常见的统计陷阱。这一点对我来说尤其重要，因为我一直觉得数量分析就像一门天书。最后，关于论文写作，作者分享了大量的实战技巧，从文献综 আলোচনা，到论文结构安排，再到语言表达的润色，都提供了非常具体和可操作的建议。他强调的“以读者为中心”的写作理念，让我茅塞顿开，明白了如何让自己的论文更具说服力和可读性。