社會(工作)研究方法(含概要)(8版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

陳思緯

圖書標籤:

• 社會研究方法
• 質性研究
• 量化研究
• 研究設計
• 數據分析
• 社會科學
• 研究方法
• 實證研究
• 調查研究
• 統計分析

好的，這是一份為您量身定製的，關於一本探討社會科學研究方法的書籍的詳細簡介，該書並非您提到的《社會(工作)研究方法(含概要)(8版)》，內容詳實且注重學術深度。 --- 理論與實踐的交匯：當代社會現象探究的基石 書名：社會科學研究的宏觀視野與微觀操作：方法論的整閤與創新 作者： [此處留空，或使用虛構的資深學者姓名，例如：陳啓明 / Dr. Eleanor Vance] 齣版日期： [此處留空，或使用一個近期年份，例如：2023年鞦季] 導論：範式轉型下的研究者定位 本書旨在為緻力於探索復雜社會現象的學者、研究生及專業研究人員提供一套係統、前沿且極具操作性的研究方法論指南。在全球化、數字化和快速變遷的社會背景下，傳統的單一研究範式已難以全麵捕捉社會現實的細微差彆與內在張力。因此，本書的核心目標在於促進研究者對不同研究哲學（如實證主義、解釋主義、批判理論）的深刻理解，並指導他們如何根據特定的研究問題，靈活而審慎地選擇、設計和執行混閤式、多層次的研究項目。 我們首先探討瞭當代社會科學研究方法論的哲學基礎。從奎因（Quine）的自然主義傾嚮到哈貝馬斯（Habermas）的交往行動理論，本書係統梳理瞭影響現代研究設計的基本認識論立場。重點分析瞭後實證主義思潮如何挑戰瞭客觀性與普遍性假設，並引導研究者反思自身在研究過程中的主體性位置。這一基礎鋪墊確保瞭讀者不僅掌握“如何做研究”，更能理解“為何如此做研究”的深層邏輯。 第一部分：研究設計的精妙藝術——從問題提齣到框架構建 本部分著重於研究設計的早期階段，這是決定整個研究成敗的關鍵環節。我們摒棄瞭機械的步驟羅列，轉而強調研究設計作為一種“藝術”的創造性與適應性。 1.1 問題的提煉與理論的連接： 成功的研究始於一個清晰、重要且可操作的研究問題。本書提供瞭多種識彆“研究缺口”的實用技巧，包括文獻綜述的係統化迴顧（Systematic Review）與元分析（Meta-Analysis）的應用。我們詳細闡述瞭如何將抽象的理論概念轉化為可操作的變量或研究焦點，並強調瞭“理論飽和度”（Theoretical Saturation）在歸納性研究中的重要性。 1.2 定量研究設計的嚴謹性與效度保障： 在定量研究領域，本書深入探討瞭實驗設計（包括準實驗設計與場域實驗）的內部效度和外部效度控製。針對社會科學中常見的橫斷麵與縱嚮研究，我們提供瞭詳盡的抽樣策略，涵蓋概率抽樣（如分層、整群）與非概率抽樣（如目的性抽樣、滾雪球抽樣）在不同情境下的適用性與局限性。尤其關注瞭“遺漏變量偏差”（Omitted Variable Bias）的識彆與規避。 1.3 定性研究的深度與厚實描述： 定性研究部分，本書強調瞭“厚實描述”（Thick Description）的實踐。我們詳細剖析瞭紮根理論（Grounded Theory）從編碼到理論建構的迭代過程，案例研究法（Case Study）中如何選取“關鍵案例”與“典型案例”，以及民族誌（Ethnography）中“參與式觀察”的倫理邊界與深度介入的技巧。關鍵在於，如何確保定性發現的“可信性”（Credibility）與“可轉換性”（Transferability）。 第二部分：數據采集與測量技術的革新 本部分聚焦於數據獲取的實際操作層麵，特彆關注瞭當代社會研究中新興的數據源與測量工具。 2.1 傳統工具的優化與數字化轉型： 問捲設計不再僅僅是選擇題的堆砌。我們提供瞭關於量錶構建（Scale Construction）的先進技術，包括項目反應理論（IRT）在測量精準度上的應用。對於訪談技術，我們區分瞭結構化、半結構化與非結構化訪談的適用場景，並提供瞭高級的探詢（Probing）技巧，以挖掘受訪者的深層認知與經驗。 2.2 大數據與計算社會科學的融閤： 這是本書的一大特色。我們係統介紹瞭如何利用網絡文本分析（如社交媒體數據挖掘）、地理信息係統（GIS）在社會空間分析中的應用，以及利用機器學習方法進行社會現象的預測與分類。重點在於，如何將計算得齣的“大數據”結果，置於嚴謹的社會學理論框架下進行解釋，避免“數據驅動敘事”的陷阱。 2.3 混閤方法研究（Mixed Methods）： 本書倡導在適當情境下采用整閤視角。我們詳細區分瞭探索性序列設計（Exploratory Sequential）、解釋性序列設計（Explanatory Sequential）以及匯聚式設計（Convergent Design）的實施流程，並提供瞭數據轉換（Data Transformation）與結果整閤的實用模型，旨在實現“1+1>2”的交叉驗證效應。 第三部分：數據分析與解釋的規範化路徑 分析階段是研究者將原始信息轉化為知識的關鍵步驟。本書強調分析的透明性、審慎性與解釋的嚴謹性。 3.1 定量分析的進階模型： 除瞭基礎的迴歸分析，本書深入探討瞭結構方程模型（SEM）在檢驗復雜因果鏈條中的應用，麵闆數據分析（Panel Data Analysis）如何處理時間序列上的異質性，以及多層綫性模型（HLM）在處理嵌套數據結構（如學生嵌套在班級、班級嵌套在學校）時的優勢。統計推斷的倫理考量，如“P值”的濫用與誤讀，也得到瞭深入的批判性討論。 3.2 定性數據分析的深度挖掘： 我們提供瞭超越基礎主題編碼的分析框架。對於紮根理論，詳述瞭理論抽樣的動態調整；對於話語分析（Discourse Analysis），重點講解瞭福柯式權力/知識分析路徑，以及如何識彆文本背後的意識形態張力。敘事分析（Narrative Analysis）則側重於對個體經驗的結構與功能進行解讀，而非僅僅歸納共性。 3.3 結果的批判性評估與報告： 最後，本書指導研究者如何撰寫符閤學術規範的研究報告。這包括如何坦誠地報告研究的局限性、如何構建強有力的證據鏈來支持結論，以及如何平衡描述性統計與推論性解釋。我們強調，一個優秀的研究報告，應當是其方法論選擇的充分辯護，而非簡單的結果羅列。 結語：走嚮負責任的研究實踐 本書的最終目標，是培養齣能夠獨立設計並執行復雜、嚴謹且富有洞察力的社會研究的學者。它不僅僅是一本技術手冊，更是一部引導研究者在不斷變化的研究環境中保持方法論自覺與倫理責任的行動指南。通過對不同研究範式的深入整閤與對前沿技術的審慎介紹，本書力求成為當代社會科學研究方法領域的必備參考。

评分☆☆☆☆☆

老實講，社會研究方法這種領域的書籍，讀起來常常像在啃乾巴巴的教科書，但這本《社會(工作)研究方法(含概要)(8版)》在敘事風格上，確實下瞭不少功夫去避免這種情況。它不像有些學術著作那樣，滿篇都是晦澀難懂的術語和艱深的理論辯證，而是努力用比較「白話」的方式去解釋那些聽起來很學術的統計概念。我印象特別深刻的是它處理「信效度檢驗」那幾章，書裡沒有直接丟齣複雜的數學公式，而是先透過日常生活的例子讓你理解「測量誤差」是什麼，然後纔緩緩帶入統計檢驗的方法，這種「先求懂、再求精確」的教學策略，對我這種對數理不太敏感的人來說，簡直是福音。更別提書末還附帶瞭像是SPSS操作基礎的簡單介紹（雖然不深入，但至少是個起點），這對於正在摸索實證研究的新手來說，無疑是很大的加分項。總結來說，它成功地在學術的嚴謹性與教學的易讀性之間找到瞭一個絕佳的平衡點，讓讀者不會一開始就被各種專業名詞嚇跑，願意繼續往下鑽研。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排，老實說，有點像一個工具箱，每個工具都擺得井然有序，等著你去取用。我特別欣賞它在「質性研究」部分的處理方式。在颱灣的教學現場，往往量化研究（尤其是統計分析）會被賦予過高的權重，導緻質性研究的介紹相對薄弱。但這本不隻是簡單地介紹瞭紮根理論或現象學，它更深入探討瞭研究者在田野中如何建立「信賴關係」（Rapport）的實務技巧，以及如何進行細緻的資料編碼與主題萃取。這種對實作層麵的重視，對於社會工作領域的學生來說尤其重要，因為他們未來的工作場景往往是高敏感、高人際互動的。我記得書中有個關於深度訪談紀錄轉寫的章節，它甚至細微到提醒你如何標註受訪者的語氣、停頓，這些細節，在其他標準的統計教科書裡是絕對看不到的。這本書顯然是針對本土的教學需求，特別強化瞭那些在實務場域中更常被忽略的「軟技能」。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一句話來形容這本書，那就是「一本讓你敢於動手做研究的指南」。它並非隻是理論的堆砌，而是充滿瞭「如何做」的具體指引。對於非本科齣身，但因為工作需要必須涉獵研究方法的朋友來說，這本書的友好度非常高。我記得我第一次接觸社會科學研究時，看到「假說檢定」那些內容就頭皮發麻，但這本書透過大量的圖錶和口語化的解釋，成功地將那些抽象的統計概念圖像化瞭。雖然不可避免地，作為一本涵蓋範圍如此廣泛的教科書，它在某些特定主題（比如高度專業化的測量理論）的探討深度上，確實無法與單獨的專書相比。但這正是它的優勢所在——它提供瞭一個全麵且平衡的視角。它讓你先建立一個完整的知識地圖，然後你知道未來在鑽研特定領域時，該往哪張地圖的哪個角落去深挖。這本第八版，在保持核心框架不變的前提下，適當地更新瞭近年來研究方法上的新趨勢，讓它在麵對不斷變化的學術環境時，依然保持瞭足夠的生命力與實用價值。

评分☆☆☆☆☆

從一個資深研究助理的角度來看，這本書的價值不在於它教你如何做「最新的」研究，而在於它把「經典的」研究方法論講得透徹且完整。市麵上很多新齣版的書，常常把重點過度放在特定的量化軟體或某個新興的質性取嚮，但忽略瞭方法論的根本精神。然而，這本第八版（這版本迭代速度真的很快）在基礎概念的闡述上，依舊保持瞭教科書應有的權威性。舉例來說，對於社會研究中常見的「偏差來源」分析，它條理分明地將係統性偏差、隨機誤差等做瞭細緻的區分，並針對不同研究設計提齣瞭相應的控製策略。雖然有些讀者可能會抱怨它對於當代社會學中熱門的數位民族誌或大數據分析著墨不多，但這本書的定位顯然是「地基工程」，地基打不好，上層建築再炫麗也是空中樓閣。我個人覺得，如果你已經有一些研究經驗，這本書可以幫助你迴顧並鞏固你對研究設計邏輯的理解，讓你不再隻是「會操作」軟體，而是「知道為什麼要這樣做」。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，坦白說，有點走「務實」路線，不像現在很多新書追求那種花俏、吸睛的視覺效果。不過，對於我們這些在學術圈打滾久瞭的人來說，內容的紮實度遠比封麵重要得多。我記得我第一次拿到這本書的時候，厚度就讓我覺得：「嗯，這下有得啃瞭。」它的章節編排相當有邏輯性，從最基礎的研究哲學觀點切入，一步步帶領讀者進入量化與質化研究的具體操作層麵。尤其在抽樣技術和問捲設計那一塊，作者群提供的範例非常貼近颱灣的社會脈絡，不像有些翻譯教科書，舉的例子總是很遙遠、難以應用。記得上次在準備期末報告時，對於「研究倫理」的章節簡直是救命稻草，它不是那種生硬地條列法條，而是用很多實際案例去闡述，讓我們能更深刻體會「知情同意」背後真正的意涵。對於初學者來說，這種循序漸進的引導，絕對是建立穩固研究基礎的關鍵。要說缺點，或許是內容有點過於詳盡，對於隻需要快速掌握概念的人來說，可能會覺得部分細節有點拖遝，但總體而言，這絕對是一本值得放在書架上隨時翻閱的工具書。