研究方法：设计与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 社会科学
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• 实验设计

本书是国内各国私立大学普遍採用的「心理学实验法」教科书，适用心理系修习「心理学实验法」、「研究方法」或「社会科学研究法」等课程之学生、亦适用于非心理系本科系之心理学研究所硕士班学生，或是其他对心理学实验法有兴趣之学生。

　　本书章节架构之安排，及内容的写作风格，具有合理的逻辑性，且作者的说明浅显易懂，亦採用相当多适合的例子进行说明，除了适合尚未具备坚实心理学知识基础的大二学生，对非本科系的学生也极易阅读，可以作为自学的书籍。

本书特色

　　概念构图：利用心理学的知识协助学生学习心理学相关知识，每章一开始，用「概念图」来协助学生对该章内容产生整体知识架构。
　　章节架构：本书强调知识的架构与逻辑，除了透过适当的章节安排，每章内容均与其他章节产生连结。学生可据此学习到有架构逻辑的知识，而非零散的知识内容。
　　自学资源：提供多样的自学资源，特别是每章学习主题的相关网站，提供相关资料或提供实作练习的机会，可以增加学生相关的知识基础。
　　资讯完整：除了实验法，也说明质化研究进行方式、统计分析，且以专章进行说明研究完成后如何准备发表结果，让学生可以轻松掌握整套的相关知识内容。
 

好的，这是一本假设的图书《数据驱动决策的艺术：从收集到洞察的实战指南》的详细简介，内容完全不涉及《研究方法：设计与分析》中的任何知识点。 --- 《数据驱动决策的艺术：从收集到洞察的实战指南》 前言：迷失在数据海洋中的导航者 我们生活在一个前所未有的信息爆炸时代，数据以前所未有的速度和规模涌现。然而，数据本身并非力量的源泉；力量蕴藏于将原始信息转化为可执行的智慧的能力之中。本书并非一本关于统计理论或复杂模型构建的教科书，而是一本专注于实践、面向业务成果的行动手册。它旨在指导那些身处商业、市场营销、产品开发或运营管理等领域，渴望利用数据实现突破性决策的专业人士，跨越从数据采集到最终洞察呈现的完整流程。 第一部分：构筑坚实的数据基础——采集与清洗的艺术 决策的质量，首先取决于输入数据的纯净度。本部分深入探讨如何系统化地、合规地获取高质量数据，并将其转化为可信赖的“原材料”。 第一章：数据源的深度挖掘与策略性部署 本章将数据源分为三大家族：运营日志数据（如ERP、CRM系统中的事务性记录）、外部市场数据（如行业报告、公开API数据）以及用户行为数据（如网站点击流、移动应用交互日志）。我们将详细阐述每种数据源的特点、局限性及其在不同决策场景下的适用性。重点在于“主动式数据捕获策略”，即如何预先设计系统架构，确保业务流程中产生的数据点能够完整、准确地被记录下来，避免事后追溯的困难。我们会用大量的案例来展示，一个设计精良的日志记录系统如何能节省数月的数据清洗工作。 第二章：数据清洗与转换：从泥沙到宝石的炼金术 数据清洗绝非简单的去重或填补缺失值。本章聚焦于业务逻辑层面的数据质量管理。我们将探讨如何识别和处理“幽灵数据”（由系统错误产生的无效记录）、“时间戳漂移”（不同系统间时间标准不一致导致的数据错位）以及“维度不一致性”（例如，同一客户在不同系统中有不同ID）。此外，我们将详细介绍数据转换（ETL/ELT）的实践模式，特别是如何设计健壮的规则引擎，确保数据在进入分析环境前，已经按照统一的业务口径进行标准化。这不是关于编程语言，而是关于建立组织内部统一的“数据语言”。 第二部分：数据叙事与可视化——让数据开口说话 再复杂的数据，如果不能被清晰地传达，就失去了价值。本部分着重于如何将清洗后的数据转化为具有说服力的故事和直观的图景。 第三章：信息架构与叙事框架的构建 成功的分析报告，本质上是一场精心编排的叙事。本章引导读者跳出“展示图表”的思维定式，转向“构建论点”。我们提出“问题-证据-结论-行动建议”的四段式叙事框架，并针对不同受众（高管、运营团队、技术人员）设计不同的信息层级。读者将学习如何通过数据流的逻辑组织，引导听众的注意力，确保关键发现能够被立即识别和吸收。 第四章：可视化设计：避免“信息噪音”的陷阱 本章深入探讨有效可视化背后的认知心理学原理。我们将分析常见的图表误用（如使用饼图展示复杂比例、使用3D图表扭曲数据感知）。重点在于“数据墨水比”的优化，即如何在保证信息完整性的前提下，最大限度地去除冗余的装饰元素。此外，我们还将介绍如何利用交互式仪表盘（Dashboard）的设计原则，构建能够让用户自行探索的关键绩效指标（KPI）视图，而非仅仅是静态报告的电子版本。 第三部分：洞察的深化与落地——从分析到战略的飞跃 数据分析的最终目标是推动积极的变革。本部分关注如何将数据洞察转化为可衡量的业务行动，并建立持续优化的反馈回路。 第五章：因果推断的实用方法：识别真正的驱动力 在商业环境中，相关性是常态，但决策需要因果关系。本章避开高深的计量经济学模型，侧重于企业内部可以操作的“准实验”设计。我们将探讨如何利用时间序列分析中的“断点回归”思想来评估特定营销活动或政策变化的效果，以及如何运用“对照组”的构建技巧（即使没有完美的随机分配）来最大化因果判断的可靠性。核心目标是帮助读者区分“发生了什么”和“为什么发生”。 第六章：决策模型构建与风险量化 本章将数据洞察转化为可预测的决策支持工具。我们探讨如何使用决策树、敏感性分析等工具，对不同的行动方案进行情景模拟。关键在于“风险容忍度映射”：如何根据组织对不确定性的偏好，为每个决策路径分配一个量化的风险得分。读者将学习如何将非结构化的人类判断（如专家经验）与结构化的数据分析结果相融合，构建出既具有数据科学严谨性，又符合业务现实的混合决策模型。 第七章：构建数据驱动的组织文化：反馈与迭代机制 数据驱动的成功是一种持续的文化，而非一次性的项目。本章提供了一套实用的组织变革蓝图。它包括如何建立跨部门的数据治理委员会、如何设计有效的“数据A/B测试”流程以持续验证假设，以及如何建立数据素养培训体系，确保决策者能够理解并信任数据。重点在于，如何将失败的分析视为宝贵的学习机会，而不是问责的工具，从而营造一个敢于尝试和快速迭代的环境。 结语：数据时代的领导力 《数据驱动决策的艺术》是一本关于“如何行动”的书籍。它不提供放之四海而皆准的公式，而是提供一套经过验证的思维框架和实用工具，帮助您驾驭数据洪流，将原始信息转化为组织持续增长的核心驱动力。本书的最终目标是，让每一位读者都能自信地站在数据的十字路口，清晰地指出通往成功的方向。

译者简介

郭俊显

　　现职
　　亚洲大学心理学系助理教授    

　　学历
　　国立中正大学心理学研究所博士
　　国立中正大学心理学研究所硕士    

　　经历
　　亚洲大学心理学系学习导师
　　亚洲大学心理学系职涯导师
　　亚洲大学学习暨生涯发展中心学习辅导组组长    

　　研究专长
　　动机、心理药物学、实验心理学、神经科学、行为经济学、眼动行为、视觉偏好、广告、图像分析、阅读行为、生理回馈    

游婷雅

　　现职
　　国立清华大学师资培育中心兼任讲师
　　台中教育大学语教系兼任讲师
　　亚洲大学心理学系兼任讲师
　　教育部阅读师资培训指导老师
　　台中古典音乐台《阅读推手》节目主持人    

　　学历
　　国立政治大学心理学系博士班肄业
　　国立中正大学心理学研究所硕士    

　　经历
　　国立中央大学学习与教学研究所助理
　　永和社区大学「儿童发展心理学」讲师    

　　研究专长
　　阅读心理学、发展心理学与学习障    

　　着作
　　《掌握策略快乐阅读》、《阅读5策略》、《问好问题！》、《阅读从0岁开始—父母手册》、台湾四年级学生阅读素养（PIRLS 2006报告）、台湾四年级学生阅读素养（PIRLS 2011报告）。    

　　译作
　　《乐在学习的脑》、《发展心理学（第六版）》、《发展心理学（第四版）》、《心智、大脑与学习》、《踏出阅读的第一步》    

 

PART 1 简介
第01章 科学研究概论
获取知识的方法
科学
科学研究潜藏的基本假定
科学研究的特征
理论在科学研究中扮演的角色
科学家在心理学研究中扮演的角色
心理学研究的目的
伪科学

第02章 研究取向与资料蒐集
量化研究的变项
实验研究
心理学实验
实验研究情境
非实验量化研究
质化研究
资料蒐集的主要方法

PART 2 研究的计划历程
第03章 问题的确认与假设的形成
研究构想的来源
研究构想的偏颇
无法进行科学探讨的构想
文献回顾
研究的可行性
研究问题的形成
假设的形成

第04章 伦理
研究伦理：它们是什么
伦理两难
伦理指导方针
美国心理学会的研究伦理标准
执行研究时需考虑的伦理议题
以电子媒介进行研究的伦理议题
准备研究报告的伦理议题
动物（非人类）研究的伦理
使用动物的安全防护
动物研究指导方针

PART 3 研究的基础
第05章 测量变项与抽样
定义测量
测量的量尺
良好测量的心理计量特性
使用信度与效度资讯
测验讯息的来源
抽样方法
抽样使用的专有名词
随机抽样技术
非随机抽样技术
随机选取与随机分派
使用随机抽样时，决定样本大小
质化研究的抽样

第06章 研究效度
四种主要效度类型的概观
统计结论效度
建构效度
内在效度
外在效度
内在效度与外在效度之间的关系

PART 4 实验方法
第07章 实验研究的控制技术
实验随机化开始时使用的控制技术
配对
实验过程中使用的控制技术
对抗平衡法
控制参与者效应
控制实验者效应
达成控制的可能性

第08章 实验研究设计
弱实验研究设计
强实验研究设计
参与者间设计
参与者内设计
阶层设计
受试者内独变项的阶层设计
混合模式的阶层设计
阶层设计的优、缺点
如何选择或建构适当的实验设计

第09章 进行实验的程序
机构认可
研究对象
设备与／或仪器
程序
先导研究

第10章 准实验设计
不对等比较组设计
时间序列设计（Time-Series Design）
回归不连续设计

第11章 单一个案研究设计
单一个案研究设计
使用单一个案研究时方法学上的考量
评估改变的标准
竞争假设

PART 5 调查、质化与混合方法研究
第12章 调查研究
何时该进行调查研究
调查研究的步骤
横断与纵贯研究设计
选择蒐集调查资料的方法
调查工具的建构与修改
从母群中选择你的调查样本
调查资料的整理与分析

第13章 质化与混合方法研究
质化研究的主要特征
质化研究的研究效度
四种质化研究方法
现象学
民族志
个案研究
扎根理论
混合方法研究
混合方法研究的研究效度

PART 6 分析与解释资料
第14章 描述统计
描述统计
次数分配
资料的图示
集中趋势的测量
变异性的测量
检验变项之间的关系

第15章 推论统计
抽样分配
估计
假设检定
实务的假设检定
假设检定与研究设计

PART 7 撰写研究报告
第16章 整理研究报告：为口头发表或出版做准备
APA 格式
研究报告的整理
为出版而投稿的研究报告
在专业研讨会上发表研究结果

 

评分☆☆☆☆☆

这本《研究方法：设计与分析》的封面设计给我留下了深刻的第一印象，简洁而富有专业感，封面的配色也恰到好处，既不会显得过于严肃，又透露出学术的严谨。当翻开第一页，我就被书中清晰的排版和精炼的文字所吸引。虽然我对研究方法领域的了解并不深入，但这本书的逻辑脉络却异常清晰，仿佛有一位经验丰富的导师在循循善诱。书中对一些核心概念的解释，比如“研究问题”的界定，是如何从一个模糊的想法提炼成一个可操作、可探究的命题，这部分内容讲解得非常透彻，甚至让我开始重新审视自己过去的一些想法和观察。我特别欣赏它在介绍各种研究设计时，并没有一味地罗列各种方法，而是深入浅出地阐述了不同设计背后的逻辑和适用场景，例如，当介绍准实验设计时，它不仅说明了其与实验设计的区别，还详尽地分析了在伦理或实践不允许完全控制变量的情况下，为何准实验设计是一个更优的选择，并通过具体的案例，比如教育干预效果评估，生动地展示了如何巧妙地运用这种设计来减少偏差。同时，书中对于样本选择的讨论也极具启发性，从随机抽样到目的性抽样的演变，再到各种抽样方法的优劣分析，都让我对如何获取具有代表性的数据有了更深刻的认识，这对于任何一项严谨的研究来说，都是基石般的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其在研究过程中的“问题解决导向”设计。在许多章节中，作者并非简单地介绍理论，而是会预设读者在研究过程中可能遇到的各种“坑”。比如，在探讨“研究设计”时，当介绍完各种设计类型后，紧接着就会抛出“如果研究目标是探索性，但预算有限，该如何选择设计？”这样的问题，并提供多种可能的解决方案和权衡。在数据分析的部分，也是如此，例如，当提到“异常值”时，书中不仅会解释异常值为何会出现，还会详细阐述如何识别、评估其影响，以及是删除、转换还是保留的策略。这种“问题-解决方案”的模式，让我在阅读过程中，仿佛是在与一位经验丰富的研究者进行头脑风暴，不断地在反思和学习中进步。书中还穿插了大量“研究者笔记”或“温馨提示”的栏目，这些小提示往往直击核心，解决了我之前在学习中可能忽视的细节问题，例如，在进行访谈提纲设计时，需要注意问题的开放性程度，避免引导性提问，这些都是非常实用的指导。这种从实践需求出发的设计，让这本书的实用价值得到了极大的提升。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《研究方法：设计与分析》这本书，我便被它在数据分析部分的详尽程度所震撼。尽管我之前接触过一些基础的统计软件，但对于如何选择合适的统计方法来验证研究假设，我一直感到模糊。这本书在这方面提供了极大的帮助，它不仅仅列举了各种统计检验，更重要的是，它详细阐述了每种检验的前提条件、应用场景以及结果的解读。例如，在处理连续变量和分类变量之间的关系时，书中对 t 检验、方差分析、卡方检验等进行了清晰的区分，并用图表的形式直观地展示了它们的应用流程。我尤其喜欢其中关于回归分析的部分，它不仅介绍了线性回归，还涉及了多元回归的复杂性，并深入探讨了如何处理多重共线性、异方差等问题，这些都是在实际研究中常常遇到的难题。书中还针对不同类型的数据（如独立样本、配对样本）提供了相应的分析策略，并配以实际操作的步骤说明，这对于我这样需要将理论知识转化为实践操作的读者来说，简直是雪中送炭。更让我惊喜的是，它还触及了一些更高级的分析技术，如因子分析和聚类分析，虽然我还未深入研究，但其初步的介绍已经让我对数据挖掘的更多可能性有了初步的了解，为我未来的学习方向提供了新的思路。

评分☆☆☆☆☆

阅读《研究方法：设计与分析》的过程中，我发现作者在解释一些抽象的研究概念时，非常有匠心。例如，在描述“效度”时，书中不仅仅是简单地给出定义，而是通过一系列形象的比喻和类比，将内部效度、外部效度、结构效度等不同层面的效度概念解释得淋漓尽致。特别是对内部效度的阐释，作者用了一个“因果链条”的比喻，强调了要排除其他可能影响结果的因素，才能确信自变量和因变量之间存在真实的关系。这种化繁为简的讲解方式，让我这个初学者也能迅速抓住核心要点。另外，书中在介绍“信度”时，也运用了“靶子”的意象，清晰地区分了测量结果的一致性（信度）和准确性（效度），并强调了两者之间的关系，信度是效度的必要条件，但并非充分条件。这种生动化的讲解，使得原本枯燥的统计学概念变得鲜活起来，极大地降低了学习的门槛，也让我对如何评估研究质量有了更系统、更深入的理解，不再是碎片化的零散知识。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《研究方法：设计与分析》这本书在研究伦理和诚信方面的章节处理得尤为到位，这在很多同类书籍中都比较少见。作者并没有将这部分内容视为可有可无的附加项，而是将其置于一个非常核心的位置，从研究的立意之初，就强调了尊重被研究者、保护隐私以及避免学术不端的重要性。书中对知情同意的阐述，细致到每一个环节需要包含哪些关键信息，以及如何确保被研究者真正理解并自愿参与。对于数据收集和处理过程中的潜在伦理风险，例如数据匿名化、保密协议的签署等，也进行了详尽的说明，并提供了相应的规范建议。我特别赞赏的是，书中还引用了大量的案例，有些是正面教材，强调了良好研究实践的重要性，有些则是反面教材，警示了学术不端的严重后果。这使得伦理规范不再是抽象的条文，而是与实际研究紧密结合的、可感知的指导。此外，书中还关于学术引用、避免抄袭、数据伪造等问题的讨论，清晰地划定了学术研究的底线，对于初入研究领域的学生来说，这无疑是树立正确学术观的重要一课。