教育研究：定量、定性和混合方法（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 伯克·约翰逊，[美] 拉里·克里斯滕森 著，马健生 等 译

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• 教育研究
• 定量研究
• 定性研究
• 混合方法
• 研究方法
• 教育学
• 社会科学
• 数据分析
• 研究设计
• 学术研究

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562490203

版次：4

商品编码：11773989

包装：平装

丛书名： 万卷方法丛书

开本：16

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：558

字数：786000

编辑推荐

　　为什么要学习教育研究方法？
　　研究的开展已经遍布教育领域的方方面面。实际上，《教育研究：定量、定性和混合方法》这本书所提到的研究技术在世界范围内广泛使用着，帮助了许多领域的人们增长知识、解决难题，当然也包括教育领域。
　　学习研究方法让你学到如何针对一项研究提出问题，你会明白何时可以相信某个研究发现；判断哪些研究会比其他研究更站得住脚；你将学会提出问题，并开展研究，解决问题。
　　很多读者在职业生涯的某一时刻会被要求去做研究综述、撰写研究计划、设计问卷或是用实证的方式来验证某个观点。那么首先应该学会如何使用研究方法。
　　为什么要选择这本《教育研究：定量、定性和混合方法》？
　　这是一本平等对待不同类型教育研究的书，在500多页的篇幅中，它公平且客观地告诉大家每一种方法的长处及其适用情况，展示专家们如何进行高水平的研究，以及如何选择合适的研究方法。每一种方法的介绍都同样详细，而不像很多书那样只强调某一种而忽略其他的研究方法。我们认为，如能仔细而正确地使用，书里所有的研究方法都能在你的研究中发挥其优点。
　　《教育研究：定量、定性和混合方法》这本书所特有的结构让有关教育研究的学习变得更轻松，也更结合实际。除了时事短文把日常事件和每章关注的研究问题联系起来之外，每章开头都有目标清单，以帮助学生思考他们到底将学到什么；行文中会有及时的复习问题帮助巩固知识点；在每章结尾都有小结、重要术语列表、问题讨论、研究练习、行动研究日志、相关网站和推荐阅读。

内容简介

　　根据研究过程的主要内容或步骤，本书分为如下几个部分：
　　第一部分引言以宽泛的方式定义科学，说明研究的一般过程。然后讨论归纳推理和演绎推理，接着描述研究过程中的探索（知识产生）和验证（知识验证）的部分。
　　第二部分研究设计详细地解释了如何提出研究设想、撰写文献综述、提出研究问题与假设以及如何撰写研究计划。也解释了教育研究伦理的重要性以及如何写知情同意书。
　　第三部分研究基础讨论一些研究者充分理解或实施一项研究前必须知道的概念，如测量，六种主要的数据收集方法：测验法、问卷法、访谈法、焦点小组讨论法、观察法以及二手资料或现有资料收集法。然后详细介绍选择被试样本的步骤。最后详细论述定量、定性和混合研究中效度和信度的重要性，说明影响研究质量的主要因素，并提供具体方法用以防止错误的发生。
　　第四部分选择研究方法广泛讨论几种主要的研究方法，说明如何适当地使研究设计与不同的问题相匹配。我们介绍了下列定量研究方法：实验研究、准实验研究、单一事件研究和非实验定量研究，还介绍了下列定性研究方法：现象学、民族志、个案研究、扎根理论以及历史研究。最后介绍了混合研究方法。
　　第五部分分析数据用两章讲解定量数据的分析（描述性统计和推断性统计），用一章讲解如何分析定性研究与混合研究的数据。
　　第六部分撰写研究报告提到如何用可以在教育杂志上发表的格式来准备研究报告。

作者简介

　　伯克·约翰逊教授，心理学、社会学和公共管理学的硕士学习经历，为他的教育方法研究提供了多学科视角。他著有多本书籍，并在多个期刊上发表了大量的文章，担任知名教育学期刊的客座编辑、编委和助理编辑。

　　拉里·克里斯滕森博士，在德克萨斯农工大学任教了25年，现在是南阿拉巴马大学的心理系教授、主任。他是3本研究方法和统计学教材的著作者和合著者，其中一本现在已经更新到第11版。

目录

第一部分　导论 / 001
第 1 章　教育研究导论 / 002
第 2 章　定量、定性及混合研究 / 029
第二部分　研究计划 / 053
第 3 章　如何开展文献综述并形成研究问题 / 054
第 4 章　如何撰写研究计划 / 079
第 5 章　研究伦理 / 089
第三部分　研究基础 / 119
第 6 章　标准化测量与评价 / 120
第 7 章　如何编制问卷 / 148
第 8 章　数据收集方法 / 178
第 9 章　定量、定性与混合研究中的抽样 / 200
第 10 章　定量、定性及混合研究结果的效度 / 228
第四部分　选择一种研究方法 / 263
第 11 章　实验研究 / 264
第 12 章　准实验设计与单个案设计 / 295
第 13 章　非实验定量研究 / 317
第 14 章　定性研究 / 346
第 15 章　历史研究 / 379
第 16 章　混合研究 / 395
第五部分　分析数据 / 417
第 17 章　描述统计 / 418
第 18 章　推论统计 / 445
第 19 章　定性研究与混合研究中的数据分析 / 478
第六部分　撰写研究报告 / 509
第 20 章　如何准备研究报告和使用美国心理学协会格式（APA 格式）
指南 / 510

精彩书摘

　　现实生活中的研究——创建有效的问题
　　雷切尔是一位二年级的教师，她对于通过填写调查工具（即问卷）来提出自己意见的这种研究方式的前景感到很乐观。此份调查问卷是由一个研究团队设计的，旨在调查学校应该做哪些工作才能帮助该校学生改善其学业成绩。雷切尔为自己能够获邀填写这份问卷感到非常高兴。她感觉自己的意见很有价值，因而迫不及待地将它们写了下来。对于问卷中可能出现的主题，她已经与学校的其他教师探讨了自己的想法。
　　但是当雷切尔真正坐下来填写这份问卷的时候，她却感到很失望。首先，一些重要的问题甚至根本没有被问及。问卷中没有涉及有关资金或课外项目的相关问题。更糟糕的是，甚至没有问题是具体问及某个议题的。当雷切尔在回答这份问卷的时候，她越来越担心。此份问卷中问题的顺序和格式都很混乱，有时她甚至不清楚自己是否将答案填写在了恰当的位置上。其中一些问题是一题多问，可是她对每一个问题中包含的多个子问题又都有着不同的意见。还有一些问题本身就非常混乱，面对这样的问题，她不知道是应该持赞同还是反对意见，因为她根本不知道这样的问题究竟是在问什么。她坐了近10分钟，一直在思考该如何回答这一问题：“你不同意学生不需要每天做作业吗？”她知道作业是非常重要的，但是这就意味着她对此该持有赞同或是反对的意见吗？更严重的问题是，假使她赞同学生应该做作业，但并不需要每天都做作业，那么她该如何回答呢？
　　进一步分析问卷后雷切尔不禁觉得，这些研究者已经有了一个成型的课时方案。她通过问卷中一些问题的表述方式可以判定，研究者们认为时段式编课法（blockschedulingofcourses）是最优的方案。虽然雷切尔根本不喜欢时段式编课的想法，但是她又担心如果提出了反对意见，自己又能给出什么样的其他建议呢？最后，雷切尔决定随便选择答案应付了事，因为问题中的很多术语着实太难以理解。当雷切尔提交自己的这份问卷时，她感到有些悲伤，因为她知道研究者们是无法通过这样的问卷了解到她深思熟虑而得出的意见的。所以，她决定再也不会为参与这样的研究项目而浪费时间了。
　　本章的目的是帮助你掌握编制问卷的方法。当你在研究中需要采用问卷法来收集数据，但又不能直接借鉴以往研究中所使用过的问卷的时候，你可以根据本章的学习内容来自行编制问卷。在研究中，问卷既可以作为唯一一个数据收集工具，也可以与其他数据收集方法共同配合使用。如果你在编制问卷时能够遵循本章中所提到的这些简单原则，那么你的研究参与者们将不太可能遇到前文中二年级教师雷切尔所遇到的状况，而且你所收集到的数据也将更加完整和有用。
　　什么是问卷？
　　问卷（questionnaire）是一种自陈式数据收集工具。作为一项研究的组成部分，每一个研究参与者都要填写。研究者通过问卷可以获得有关研究参与者的想法、感受、态度、信仰、价值观、认知、人格和行为意向方面的信息。换句话说，研究者通过问卷可以测量许多不同种类的特性。
　　我们从广义上来理解问卷这个术语。问卷可以用于收集定量数据、定性数据和混合型的数据。问卷的内容和结构取决于研究者的研究目标。关键的一点是，问卷还是一个多功能的调查工具，它既可以为你所用，也可以为其他的教育研究者所用。
　　问卷通常包括许多疑问句和陈述句。例如，研究者提出的疑问句可能是关于当前状态的（你支持在小学实施体罚吗？），或是关于过去已经发生过的（你曾经体罚过学生吗？），抑或是关于未来可能发生的（你认为你可能会使用体罚手段吗？）。请参看表7.1中所列举的更多例子。问卷还包括答题者要思考和回答的陈述句。例如，在填写如图7.1所示的罗森伯格自尊量表（RosenbergSelf-EsteemScale）时，为了能够测量出研究参与者对其自身的态度，他们必须在所列出的10个陈述句中明确指出自己同意或不同意的程度。
　　问卷编制的原则
　　表7.2中列出了问卷编制的主要原则。请花一些时间来研究所列15条原则，这有助于你对问卷编制时所需要考虑的重要问题形成一个整体性的认识。我们还将对每条原则进行详细的解释。请记住，问卷调查的目标是要挖掘与获悉研究参与者对与研究目标相关变量的意见。当你编制一份问卷时，你必须不断地追问自己，你所设置的问题是否能够帮助你准确地收集到调查对象的想法或感受。
　　原则1确保问卷题项与研究目标相匹配
　　这条基本原则应该是显而易见的。在开始编制问卷之前，你必须明确为什么想要开展研究。如果你计划开展一项探索性研究（即，你想收集原始数据以了解某一群体或是调查某个问题），那么你的问卷通常不需要像验证性研究（即，你希望通过所收集的数据来验证某个研究假设）那样详细而具体。也就是说，如果你的主要目的是探讨某一主题，你设置的问题就会十分广泛，从而保证不会遗漏任何一个研究参与者可能认为与之相关的重要概念。不论是探索性研究还是验证性研究，在决定编制自己的问卷之前，你应该认真综述已有的研究文献以及那些曾经用于完成类似研究目标的相关研究工具。在基于问卷的研究中可能发生的最糟糕的事情就是，当数据收集已经完成的时候，你才意识到问卷中还应该再追加一个问题或是再增添一个变量。
　　回想一下二年级教师雷切尔的经历。问卷中没有一个问题是有关课外活动的，这令她感到不悦。缺失有关重要议题的问题表明，问卷设计者在设计问卷之前并没有认真地考虑该主题的研究。其结果是，一个可能重要的研究变量没有得到充分的测量，这不仅会影响研究结果，也会影响研究者对雷切尔关于该主题真实意见的理解。
　　原则2理解你的研究参与者
　　编制有效问卷的关键之处就在于要理解你的研究参与者。请记住，是他们来填写这份问卷，而非你自己。当你编制问卷时，一个非常重要的策略是发挥自己的移情理解能力或换位思考能力，即像潜在的研究参与者那样思考问题。如果这份问卷对于研究参与者来说“没有意义”，那么它在研究中也不会产生有效作用。
　　原则3使用自然且熟悉的语言
　　你应该使用那些问卷填答者所能理解的语言，尽量避免使用行话或技术术语。这项原则是建立在上一项“理解你的研究参与者”原则之上的。你必须充分了解他们，并且使用他们所熟悉的语言。当你决定问卷该使用某种类型的语言时，你需要考虑参与者的年龄，他们的受教育程度，以及任何与他们相关的文化特征。请记住，很有可能不是每个人都使用与你相同的日常用语。如果你正在阅读这本书，你可能是一名大学毕业生，或是在读研究生。使用自然且熟悉的语言可以使研究参与者的问卷填写变得更加容易，同时还可以帮助参与者在完成问卷填写的任务过程中感觉更加轻松且较少受到威胁。
　　有一个关键问题与“理解你的研究参与者”和“使用自然且熟悉的语言”两项原则都相关，那就是阅读水平。使用自然且适合你的研究参与者阅读水平的语言表述是非常重要的。拙劣的问卷是以高于或是低于目标参与者阅读水平的方式编制的。如果所编制的问卷大大高于参与者的实际阅读水平，那么就可能存在填写问卷的参与者会跳过某些问题的危险，仅仅因为他们无法理解这些问题究竟在问什么，甚至更糟糕的情况是，他们还可能“猜”答案，这样的答案不能反映他们的真实意见。同样，所编制的问卷明显低于目标参与者的实际阅读水平，也会出现上述类似的问题。当这样的情况出现时，研究参与者有时可能会觉得这样低水平的问题是对自己的一种侮辱，从而不再认真对待这份问卷，或者甚至以后不再参与其他的研究项目。此外，与要求较高阅读水平的问卷相比，要求过低阅读水平的问卷更可能导致有关研究主题的观点过于简单化，且不够丰富。如果你能够事先有效地考虑到研究参与者将会如何解读和回答问卷中的每个题项，那么你所编写的题项将能够获得非常有用的信息。
　　……

教育研究：定量、定性和混合方法（第4版） 概览 《教育研究：定量、定性和混合方法（第4版）》是一部全面且权威的教育研究方法指南，旨在为教育工作者、研究人员、学生以及任何对教育领域进行系统性探究的人士提供坚实的理论基础和实践指导。本书深入剖析了教育研究的三种主要范式——定量研究、定性研究和混合方法研究，并系统地阐述了每种方法在教育研究设计、数据收集、数据分析和结果解释中的应用。通过详实的案例分析、清晰的步骤说明以及对最新研究趋势的关注，本书致力于帮助读者掌握设计和实施高质量教育研究的必备技能，从而更有效地理解、评估和改进教育实践。 核心内容与章节划分 本书共包含十七章，每一章都围绕教育研究方法的核心要素展开，逻辑清晰，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握复杂的概念和技术。 第一部分：教育研究的基础 第一章：教育研究的性质与重要性 本章将引导读者认识教育研究在推动教育理论发展、指导教育实践变革以及解决教育领域现实问题中的关键作用。我们将探讨教育研究的定义、目的、类型，以及研究者应具备的伦理意识和批判性思维。读者将了解为什么需要进行系统性的教育研究，以及研究结果如何为教育决策提供科学依据。 第二章：教育研究的伦理考量 伦理是教育研究不可或缺的组成部分。本章将深入探讨在教育研究过程中必须遵守的伦理原则，包括知情同意、隐私保护、数据保密、避免伤害以及公正待遇等。我们将通过具体的伦理困境和案例分析，帮助读者理解如何在研究设计和实施中有效处理伦理问题，确保研究的合规性和可信度。 第三章：研究问题、研究目的与文献综述 一个清晰、可行且有价值的研究问题是成功研究的基石。本章将指导读者如何识别、界定和陈述教育研究问题，并将其转化为具体的研究目的。同时，我们将详细阐述文献综述的重要性，教授如何系统地检索、评估和综合现有研究文献，为自己的研究奠定坚实的理论基础，并避免重复前人的工作。 第二部分：定量研究方法 第四章：定量研究的基本原理与设计 本章将介绍定量研究的核心哲学思想、基本假设和逻辑框架。我们将探讨定量研究的优势与局限性，以及其在教育研究中的应用场景。核心内容将包括各种定量研究设计，例如描述性研究、相关性研究、因果比较研究以及实验研究（包括准实验研究），并解释它们各自的特点、适用条件和研究流程。 第五章：定量研究中的抽样技术 抽样是定量研究中获取代表性样本的关键环节。本章将详细介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样）等主要抽样方法。我们将深入分析不同抽样方法的原理、优缺点、适用条件以及如何根据研究目标和资源选择最合适的抽样策略，以确保研究结果的有效外推。 第六章：定量研究中的数据收集工具 本章将聚焦于定量研究中常用的数据收集工具，包括问卷（自陈问卷、他陈问卷）、量表（如李克特量表）、标准化的测试和量测工具。我们将详细阐述设计高质量问卷和量表的原则，包括题目编写、选项设置、信度和效度考量。同时，也会探讨如何选择和使用现有的有效测量工具。 第七章：定量数据分析：描述性统计 描述性统计是理解和总结数据集的首要步骤。本章将详细介绍如何使用描述性统计方法来概括和呈现定量数据的特征。内容包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散趋势的度量（方差、标准差、极差）以及频数分布、百分比和图表（如直方图、条形图、饼图）的绘制与解释。 第八章：定量数据分析：推论性统计 推论性统计是定量研究的核心，它允许研究者从样本推断总体。本章将深入介绍常用的推论性统计方法，包括t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）、方差分析（单因素ANOVA、多因素ANOVA）、相关分析（Pearson相关系数、Spearman相关系数）以及回归分析（简单线性回归、多元线性回归）。我们将解释这些方法的适用条件、假设检验过程以及结果的解释，并强调统计显著性与实际意义的区别。 第三部分：定性研究方法 第九章：定性研究的基本原理与设计 本章将深入探讨定性研究的哲学基础、核心特征以及其在教育研究中的独特价值。我们将解释定性研究的“过程取向”、“情境性”和“主观性”等关键理念，并介绍几种主要的定性研究设计，包括现象学、民族志、扎根理论、案例研究以及叙事研究。每种设计都将详细阐述其目的、研究过程和适用范围。 第十章：定性研究中的抽样与参与者招募 与定量研究的概率抽样不同，定性研究通常采用目的性抽样或理论抽样。本章将介绍多种定性抽样策略，如最大差异抽样、典型案例抽样、极端案例抽样、关键案例抽样以及滚动抽样。我们将指导读者如何根据研究问题和研究目的，有针对性地选择研究参与者，并有效地进行参与者招募和建立研究关系。 第十一章：定性研究中的数据收集方法 本章将聚焦于定性研究中丰富多样的数据收集工具。我们将详细阐述深度访谈（结构化、半结构化、非结构化）、焦点小组访谈、参与式观察、非参与式观察、文献分析（文本、图像、多媒体）以及日记法等方法。每个方法都将提供具体的实施技巧、访谈提纲设计、观察记录的要点，以及如何从这些丰富的数据中提取信息。 第十二章：定性数据分析：编码与主题识别 定性数据分析的核心在于从非结构化的数据中提炼出意义和模式。本章将系统地介绍定性数据分析的步骤，重点是编码过程。我们将解释开放性编码、轴心编码和选择性编码的应用，以及如何识别、分类和发展研究主题。同时，也会探讨不同定性分析软件（如NVivo, ATLAS.ti）的功能和使用。 第十三章：定性数据分析：案例分析与呈现 本章将进一步深入定性数据分析，侧重于案例研究的分析以及如何有效地呈现定性研究结果。我们将讨论如何进行跨案例分析、如何支持研究发现的依据，以及如何构建有说服力的研究叙事。我们将指导读者如何通过丰富的引文、详实的描述和深入的解释，将研究的复杂性呈现给读者。 第四部分：混合方法研究 第十四章：混合方法研究的原理与类型 混合方法研究结合了定量和定性研究的优势，旨在提供更全面、更深入的研究理解。本章将介绍混合方法研究的哲学基础、设计逻辑和核心原则。我们将详细阐述几种主要的混合方法设计，包括聚合型设计（Convergent Parallel Design）、嵌入型设计（Explanatory Sequential Design, Exploratory Sequential Design）、整合型设计（Embedded Design, Transformative Design）等，并分析每种设计的特点、优势、挑战以及适用的研究问题。 第十五章：混合方法研究的设计与实施 本章将指导读者如何将理论设计转化为实际操作。我们将详细阐述混合方法研究中研究问题的陈述、数据收集的整合、数据分析的协调以及研究结果的解释。我们将重点关注如何有效地平衡定量和定性研究成分，如何在数据收集和分析的各个阶段进行有效的整合，以及如何处理两种数据类型之间可能出现的矛盾。 第五部分：研究的应用与进阶 第十六章：教育研究的质量评估与信度、效度 本章将探讨如何评估教育研究的科学性和严谨性。我们将分别介绍定量研究中的信度（可靠性）和效度（有效性）的评估方法，以及定性研究中的可信度（Credibility）、可迁移性（Transferability）、可靠性（Dependability）和可确认性（Confirmability）等质量标准。我们将提供具体的评估指标和技术，帮助读者批判性地评估研究文献，并设计出高质量的研究。 第十七章：教育研究的报告撰写与传播 最后，本章将指导读者如何清晰、准确、有说服力地撰写研究报告，并有效地传播研究成果。我们将详细介绍研究报告的结构，包括引言、文献综述、研究方法、研究结果、讨论、结论与建议等部分。同时，也会探讨不同形式的研究成果传播渠道，如学术论文、会议报告、研究简报以及政策建议等，帮助读者将研究价值最大化。 本书的特色与价值 全面的方法论覆盖：本书系统地涵盖了定量、定性以及混合方法研究的各个方面，为读者提供了一个全面的研究方法论框架。 深入的实践指导：每种方法都配有详细的步骤说明、操作技巧和丰富的案例分析，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 强调伦理意识：从始至终贯穿了对教育研究伦理的强调，帮助读者在研究过程中始终保持高度的道德自觉。 关注前沿动态：本书不仅阐述了经典的研究方法，也关注了当前教育研究领域的新趋势和新挑战。 易于理解的语言：尽管内容专业，但本书采用清晰、简洁的语言，力求让不同背景的读者都能理解和掌握。 教学辅助功能：每章都配有学习目标、关键术语、讨论问题和实践活动，非常适合作为教材或自学参考。 《教育研究：定量、定性和混合方法（第4版）》是一本不可或缺的研究工具书，它将赋能教育领域的探索者们，帮助他们以严谨、科学、有效的方式开展研究，从而为教育的进步贡献智慧和力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，展现了一种非常成熟的编辑智慧。它的“混合方法”部分，并非是简单地将“定性”和“定量”各讲一遍后拼凑起来，而是真正探讨了两者如何有机融合，产生“1+1大于2”的效果。我尤其欣赏它对探索性混合模型（Exploratory Mixed Methods Designs）的详细阐述，这在实际应用中比验证性模型更为常见和棘手。书中对不同混合策略（如嵌套式、汇聚式）的优缺点进行了详尽的对比分析，并且通过附录中的案例研究，展示了研究者是如何在资源有限的情况下，巧妙地平衡两种范式的优势的。这对于那些希望设计出既有广度又有深度的研究方案的研究生来说，简直是宝藏。此外，它对研究报告撰写中如何平衡地呈现来自不同来源的证据链条的讨论，也为我今后的论文修改提供了极其宝贵的参考。这本书让我意识到，混合方法绝非是“什么都要”的敷衍，而是一种需要深思熟虑的、高阶的研究艺术。

评分☆☆☆☆☆

作为一名关注教学实践的研究者，我发现这本书的价值不仅体现在方法论的纯粹性上，更在于它对研究发现的阐释与传播所给予的重视。许多方法论书籍在“数据收集与分析”后就戛然而止，留给读者一个“然后呢？”的巨大问号。然而，这本教材花了大篇幅讨论如何将复杂的研究结果，转化成清晰、有力、并且能够影响政策或实践的叙事。它不仅教你如何构建一个严谨的“论证”，更教你如何构建一个引人入胜的“故事”。书中关于可视化技术的探讨也十分前沿，它不仅提到了传统的统计图表，还涉及到了定性数据（如主题网络图）的有效展示方式，这对于提升研究成果的可见度和影响力至关重要。我感觉作者是在教导我们，研究的最终目的不是发表论文本身，而是通过有效沟通，推动知识的进步和实践的改进。这种以“应用”为导向的思维贯穿始终，让人倍感鼓舞。

评分☆☆☆☆☆

这本关于教育研究方法的书，给我的第一印象是，它在理论建构和实际操作之间找到了一个非常恰当的平衡点。我尤其欣赏作者在阐述定性研究的各个流派时，那种既不失学术严谨性，又能用清晰的案例来辅助说明的叙事方式。比如，在描述现象学研究时，书中不仅仅是简单地罗列了胡塞尔或海德格尔的观点，而是深入剖析了如何将这些哲学根基转化为可操作的研究步骤，这对于初学者来说是极大的福音。它不像有些教科书那样，把复杂的概念包裹在晦涩的术语中，而是像一位经验丰富的导师在耳边细细讲解，让人能够真正理解“为什么”要这么做，而不是仅仅记住“怎么”做。书中对研究伦理的讨论也显得非常人性化，没有那种高高在上的说教感，而是探讨了在真实研究情境中，研究者常常面临的困境和权衡。这种兼具深度与温度的讲解，使得即便是对研究方法有一定基础的人，也能从中发掘出新的视角和更精妙的操作技巧。我对其中关于三角互证（triangulation）的讨论印象深刻，它超越了简单的“三种方法都要用”的表面理解，深入到了数据来源、分析者和理论视角的交叉验证，这对于提升研究的信度和效度，无疑具有指导性的意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这是一本会让人昏昏欲睡的“工具书”，但读完前几章后，我对“定量研究”的认识被彻底颠覆了。这本书在处理统计模型的部分，逻辑推进得极其自然，它没有直接跳到复杂的公式，而是先用非常直观的图表和生活化的例子来解释变量关系的本质。我特别喜欢它对效应大小（Effect Size）的强调，这在很多入门教材中常常被忽略，但这本书却将其提升到了与P值同等重要的地位，这体现了作者对现代统计实践的深刻理解。更棒的是，作者在讨论回归分析时，并没有止步于多元回归，而是耐心地引导读者进入到更复杂的路径分析和结构方程模型（SEM）的初步概念中，虽然只是初步介绍，但已经为希望进阶的读者铺好了坚实的桥梁。阅读过程中，我感觉作者非常体贴地预判了读者可能在哪个知识点上会产生困惑，并提前设置了“陷阱提醒”或“概念辨析”的栏目，这种细致的关怀，让学习过程中的挫败感大大降低。它更像是一个陪伴你成长的伙伴，而不是一本高高在上的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

我特别注意到，与我过去读过的几本方法论书籍相比，这第四版在技术工具的应用介绍上显得格外与时俱进，但它处理的方式非常得体。它并没有陷入具体软件操作的泥潭（比如一步步教你如何点击SPSS的菜单，这很快就会过时），而是聚焦于“在特定方法论框架下，应该选择何种计算思维”。例如，在介绍定性分析软件时，它侧重于不同软件在编码范式和理论支持上的哲学差异，而不是某个按钮的功能，这使得读者无论未来使用何种工具，都能掌握其背后的核心逻辑。这种“方法论优先于工具”的讲解策略，极大地延长了这本书的生命力和指导价值。它迫使读者停下来思考，我们用这个工具是为了服务于我们的研究问题和理论框架，而不是让工具来主导我们的研究设计。这种深刻的元认知层面的引导，正是区分一本优秀教科书与平庸参考书的关键所在。

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经典书籍，还没有好好阅读，印刷质量很赞，全部是铜版纸彩印，分量很足！

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作为一本实用性的书籍 仔细研读对论文写作很有帮助

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