企业研究方法(13版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 研究方法
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• 商业研究
• 数据分析
• 统计学
• 管理学
• 社会科学
• 定量研究
• 定性研究
• 案例研究

一、结合理论与实务，使得者了解企业研究本身、思考模式、研究程序与内涵。

　　二、强调管理决策应用，深入探讨研究计画的规模与设计、管理问题、研究问题、调查问题、测量问题 及各种资料调查的方法与工具，帮助读者有系统地取得研究所需资料。

　　三、除了详细说明各种常用统计方法外，亦比较各式统计方法(如统计模型假设、应用时机、实例图表 说明)，让读者了解资料分系的原理与应用。

揭秘商业世界的底层逻辑：理论与实践的深度融合 《商业决策的科学：从数据到洞察的系统方法》 本书简介 在当今瞬息万变的商业环境中，决策的质量直接决定了企业的生死存亡。本手册并非简单罗列理论，而是旨在为商业专业人士、企业管理者以及有志于深入理解现代商业运作规律的学习者，提供一套系统、严谨且极具操作性的研究与分析框架。我们聚焦于“如何科学地获取、分析和应用商业信息”，以实现更精准的战略规划与运营优化。 第一部分：商业研究的基石——范式与伦理 本书的开篇，我们将深入探讨商业研究的哲学基础。成功的商业研究绝非随意的数据堆砌，而是建立在清晰的认识论和方法论之上。 1.1 商业研究的本质与演进 我们将追溯商业研究范式的历史演变，从早期的描述性研究到当前的预测性、规范性研究的转型。重点剖析实证主义（Positivism）、解释主义（Interpretivism）和批判现实主义（Critical Realism）在不同商业问题上的适用性。理解这些基础理论有助于研究者在面对复杂商业现象时，选择最合适的观察和解释角度。 1.2 研究伦理与数据治理的红线 在数据驱动的时代，研究伦理的重要性被提升到前所未有的高度。本书详述了研究设计中必须遵守的道德规范，包括知情同意、隐私保护、数据匿名化处理的必要性及具体技术流程。同时，我们深入探讨了企业内部数据治理的法律框架与最佳实践，确保研究的合法性与可持续性。 1.3 构建严谨的研究问题与目标 一个模糊的研究问题是导致研究失败的常见原因。本章提供了一套结构化的方法，指导读者如何将宽泛的商业困境转化为具体、可衡量、可实现、相关性强且有时限（SMART原则）的研究命题。我们将通过大量实际案例，展示如何通过“追问根源”和“边界限定”技术，提炼出真正有价值的研究焦点。 第二部分：研究设计——蓝图的绘制与优化 研究设计是连接理论与实践的桥梁。本部分详尽阐述了如何根据研究目标，选择和定制最恰当的研究路径。 2.1 定性研究的深度挖掘：理解“为什么” 定性研究是获取深层次理解和揭示内在机制的关键。我们系统介绍了焦点小组（Focus Groups）、深度访谈（In-depth Interviews）的设计与实施技巧，并重点剖析了内容分析法（Content Analysis）和扎根理论（Grounded Theory）在商业案例研究中的应用。书中特别强调了访谈提纲的非线性设计艺术，以确保数据采集的丰富性。 2.2 定量研究的广度覆盖：测量与推断 定量方法追求统计上的显著性和普遍性。本章详细讲解了调查研究（Survey Research）的抽样技术，包括概率抽样（如分层抽样、聚类抽样）和非概率抽样（如目的性抽样、滚雪球抽样）的优缺点及其在不同市场细分中的应用。同时，我们将探讨量表设计（Scale Development）中的信度（Reliability）与效度（Validity）的检验标准，确保测量工具的科学性。 2.3 混合方法研究的集成智慧 在复杂的商业情境中，单一方法往往存在局限。本书倡导混合方法（Mixed Methods Research）的使用，讲解了不同设计策略（如探索性、解释性、三角互证设计）如何有效地整合定性和定量数据，以实现更全面、更稳健的结论。 第三部分：数据采集与处理的实操指南 从原始数据到可用信息的转化过程充满了挑战。本部分侧重于实际操作的流程化管理。 3.1 问卷设计与数据预处理 我们提供了构建高效电子问卷的实用技巧，包括问题的措辞、顺序安排、逻辑跳转设置，以及如何通过预测试（Pilot Testing）来发现并修正潜在的偏误。数据清洗环节的细节至关重要，本书详细指导读者处理缺失值（Missing Data）、异常值（Outliers）的识别与合理的填补策略，以及数据转换（Data Transformation）以满足统计模型的前提假设。 3.2 观察法与二手数据的使用 除了主动采集数据，有效利用现有资源亦是关键。本章涵盖了直接观察法、参与式观察法在竞争情报和用户行为分析中的应用。同时，对公开的宏观经济数据、行业报告、公司财务报表等二手数据源的可靠性评估、获取渠道以及数据标准化处理进行了深入分析。 第四部分：数据分析与解释——从数字到战略建议 这是研究成果转化的核心环节。本书将分析工具的应用与商业情境的理解紧密结合。 4.1 描述性统计与探索性数据分析 (EDA) 在正式推导因果关系前，掌握数据的“画像”至关重要。本章教授如何利用频率分布、集中趋势、离散程度等描述性统计量快速把握数据特征。重点介绍通过可视化技术（如箱线图、散点图矩阵）进行探索性数据分析，从而提前识别潜在的模式和关系。 4.2 推断性统计与模型构建 本书涵盖了从基础的假设检验（T检验、方差分析ANOVA）到复杂的多变量分析技术。内容重点包括： 回归分析的精进： 线性回归、逻辑回归（Logistic Regression）的应用边界，以及多重共线性、异方差性等模型的诊断与修正。 差异性与相关性分析： 卡方检验、相关系数的商业解读。 高级预测模型导论： 结构方程模型（SEM）的建模思路和在验证复杂理论框架中的应用。 4.3 定性数据的编码与主题提炼 对于访谈记录、文本资料，我们将聚焦于系统的编码过程——开放式编码、主轴编码、选择性编码的逐步深化。学习如何通过主题分析（Thematic Analysis）将分散的观点提炼为具有解释力的核心主题，并确保这些主题的导出过程具有可追溯性。 第五部分：研究报告的撰写与成果转化 研究的价值，最终体现在其沟通效果上。 5.1 撰写具有说服力的研究报告 一份出色的商业研究报告需要清晰的结构和严谨的论证。本书提供了一套标准的报告结构模板（引言、文献综述、方法论、发现、讨论与结论）。特别强调了“讨论”部分的重要性，即如何将统计显著性与商业意义相结合，回答最初提出的研究问题。 5.2 从发现到行动：战略建议的制定 真正的商业研究必须是行动导向的。本章指导研究者如何将抽象的分析结果转化为具体、可操作、可量化的管理建议。我们探讨了如何构建支持决策的叙事链条，以及如何针对不同的受众（执行层、技术团队、董事会）调整报告的侧重点和展现形式。 5.3 评估与迭代：研究的持续改进 研究活动并非终点，而是持续改进的起点。本书最后强调了对研究过程自身进行批判性反思的重要性，包括对方法选择的局限性进行坦诚的讨论，为未来的研究奠定基础。 目标读者 市场研究人员、商业分析师、战略规划师、运营管理人员、MBA学生，以及所有希望将决策建立在坚实证据和科学方法基础上的企业领导者。本书提供的是一套工具箱，而非固定的答案，确保读者能够独立应对未来任何未知的商业挑战。

译者简介

杨雪兰

　　现职：南台科技大学企业管理学系专任教授

　　学历：国立台北大学企业管理学系博士

　　专长领域：
　　■认购权证
　　■公司理财
　　■共同基金
　　■金融机构管理议题

第一篇 建立企业研究的基础
第1章 企业研究的基础与基本原则
第2章 研究程序概论
第3章 阶段1：阐明研究问题

第二篇 企业研究设计
第4章 阶段2：研究设计概论
第5章 阶段2：抽样设计
第6章 阶段2：收集资料设计：质性研究
第7章 阶段2：收集资料设计：观察研究
第8章 阶段2：收集资料设计：实验法
第9章 阶段2：收集资料设计：调查法

第三篇 测量
第10章 阶段3：测量基础
第11章 阶段3：测量问题
第12章 阶段3：测量工具

第四篇 收集、准备与检视资料
第13章 阶段3：收集、准备与检视资料

第五篇 分析与解释资料
第14章 阶段4：假说检定
第15章 阶段4：关联性分析

第六篇 阶段5：研究报告
第16章 阶段5：研究报告：受到支持的见解与建议

第七篇 研究专案概述
第17章 整合案例

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拿到這本《企業研究方法》（第13版）之後，我最關心的，其實是它在「研究實踐」方面的指引。很多時候，我們在課堂上學到了一堆理論和方法，但到了實際的企業專案中，卻發現情況複雜得多。我希望這本書能提供更多關於如何將研究方法應用於解決真實世界企業問題的案例。例如，在「行動研究」的部分，是否能提供一些如何設計和執行企業內部改善專案的步驟和注意事項？又或者，在「實驗設計」的章節，能否增加一些如何在企業環境中進行A/B測試、或是其他形式實驗的範例？這對行銷、產品開發等部門來說，非常實用。我也很想知道，書中對於「研究的限制」和「未來研究方向」的探討，是否有更具體的建議？如何誠實地呈現研究的不足，同時又能為後續的研究者指出新的可能性？在台灣，許多企業都鼓勵創新和持續學習，所以一本能夠幫助我們將學術研究與企業實務緊密結合的指南，絕對是彌足珍貴。我希望這本第13版，能為我們在學術殿堂和商業戰場之間，搭起一座更堅實的橋樑。

评分☆☆☆☆☆

對於《企業研究方法》（第13版），我最期待的部分，就是它能否在「研究工具」的介紹上，與時俱進。在現今數位化浪潮席捲的時代，傳統的紙本問卷和訪談，雖然仍有其價值，但早已不是唯一的選擇。我希望這本新版能更深入地探討，如何利用線上調查平台（如SurveyMonkey、Google Forms等）來收集數據，甚至是如何運用社交媒體聆聽工具、網絡爬蟲技術來獲取非結構化數據。更重要的是，如何在數據收集的過程中，確保數據的有效性（validity）和信度（reliability）？這是一個很實際的挑戰。另外，在「研究報告的撰寫」方面，我希望書中能提供一些更具體的指導，如何讓研究報告不僅內容紮實，同時也能夠吸引人，讓決策者願意閱讀並採納。例如，在「討論」和「結論」的部分，如何才能提出具有前瞻性的建議，而不是僅僅重複研究發現？還有，對於一些較為複雜的研究發現，如何透過圖表、視覺化工具來清晰地呈現，讓讀者一目了然？台灣的企業界，對於能提出具體解決方案的研究，總是特別青睞。

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這次《企業研究方法》（第13版）的到來，讓我對課程的準備又多了一份踏實感。我個人在學習研究方法時，最常遇到的瓶頸，就是如何將抽象的概念轉化為具體的執行步驟。特別是在撰寫研究計畫書時，常常會卡在「研究問題的界定」和「研究假設的提出」這兩個環節。我希望這本新版能在這方面提供更清晰的引導。例如，針對不同類型的企業問題（像是市場進入策略、產品開發、組織變革等），能否提供一些系統性的框架，幫助讀者一步步釐清研究的核心？另外，在「文獻回顧」的部分，除了介紹傳統的搜尋和篩選方法，是否能增加一些關於如何有效批判性評估學術論文的技巧？尤其是在學術論文爆炸的時代，如何從海量的文獻中，找出真正有價值的資訊，並與自己的研究建立連結，是一項重要的能力。我還特別期待，書中對於「資料分析」的說明，能否更細緻地介紹各種統計軟體的應用（像是SPSS、Stata，或是更進階的R語言），並提供一些範例，讓讀者能實際操作，而不是僅止於理論的講解。畢竟，數據不會說話，需要工具來賦予它意義。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《企業研究方法》（第13版）的封面，就覺得一股學術氣息撲面而來。身為一個在商學院摸爬滾打多年的學生（或或許是已經進入職場，但還需要進修的朋友），研究方法這門課絕對是讓人又愛又恨。愛它，是因為它是建構紮實企業分析的基石；恨它，則是因為它常常讓我們在數據、理論、模型之間繞得暈頭轉向。這次看到第13版，實在是很期待它能帶來什麼樣的更新和實質性的幫助。我特別希望書中能針對目前快速變動的商業環境，提供一些更貼近實務的案例研究。例如，在探討定性研究方法時，能否加入一些關於數位時代下的觀察法或深度訪談的新技巧？又或者，在量化研究的部分，如何運用大數據分析工具來驗證假設，甚至是如何解讀 AI 生成的初步分析結果？台灣的企業很多都面臨全球化競爭的壓力，也積極擁抱新科技，所以如果這本書能提供一些關於如何運用新興研究方法來應對這些挑戰的指導，那就真的太棒了。畢竟，紙上談兵終覺淺，實戰經驗才是王道，但好的研究方法能幫助我們事半功倍，做出更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

我拿到這本《企業研究方法》（第13版）之後，立刻翻開來，想看看它在理論深度和廣度上，有沒有什麼令人耳目一新的地方。老實說，研究方法這種學科，核心理論往往是相對穩定的，但如何將這些經典理論應用到當前千變萬化的商業世界，才是真正的考驗。我特別關注的是，這本新版在「研究倫理」的部分，有沒有針對網路時代的數據收集和隱私保護，提出更具體的規範和建議？畢竟，現在隨便一個線上問卷，或是社群媒體上的資料爬取，都可能觸及敏感議題。還有，關於「抽樣技術」的部分，是否能更深入地探討針對不同產業、不同規模的企業，或是特殊消費者群體，該如何設計出最有效率且最具代表性的抽樣方案？尤其在台灣，產業結構多元，中小企業佔比高，很多時候研究經費有限，能否提供一些成本效益高、又能在實務中操作的抽樣策略，會是非常實用的。我還很想知道，書中對於「研究設計」的說明，有沒有更強調跨領域整合的可能性？例如，如何結合經濟學、心理學、社會學等不同學科的觀點，來設計更全面、更有洞察力的企業研究？