科学研究的工具-让研究变得简单 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

张勘，沈福来 著

图书标签:

• 科学研究
• 研究方法
• 科研工具
• 数据分析
• 文献综述
• 学术写作
• 研究设计
• 实验方法
• 统计学
• 研究技巧

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030566614

版次：1

商品编码：12362904

包装：平装

丛书名： 良好研究者养成实践指导系列书籍

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：书写纸

页数：143

字数：220000

正文语种：中文

产品特色

内容简介

本系列书籍初步探索“临床医生科学研究能力均等化”的对策与方法，以期为我国今后临床医生的科学研究能力规范化培养，奠定一定的基础。
　　一本《科学研究的逻辑———思考、判断胜于一切》和第二本《科学研究的方法———站在巨人的肩膀上》，分别是从科学研究的具体实践和经典案例两个层面，介绍了科学研究的逻辑和方法。《科学研究的工具-让研究变得简单》则希望书如其名，把科学研究的核心，进一步萃取和外显，变成一个可视化的、便于研究者取用的工具箱，供读者参考，具体指，在内容上，《科学研究的工具-让研究变得简单》进一步地归纳、提炼和图示化前两本的内容（包括基本概念和操作程序），凝练成第1～5章的概念部分与第6～11章的操作部分。概念部分，力求以医学工作者的学科背景所决定的思维习惯，来逐步介绍与科学研究相关的重要概念；对概念的阐述，力求做到讲明底层原理，解释尽量配以图示类比（包括字母和函数式）以求直观明确。操作部分，则采用“全部示意图”的方式，把科学研究的整个思维过程和操作过程进行图示化表达。此外，《科学研究的工具-让研究变得简单》作为三部曲的*后一本，在文末附录中，笔者对整个三部曲的内容结构、操作程序、共同的要素和功能逻辑进行了整体绘制，以帮助读者更好地定位、理解和使用本系列书籍。

目录

目录
丛书序一
丛书序二
自序
引言
上篇 概念篇
第1章 什么是研究问题：PICOs
1 常人思维中的PICOs/3
2 PICO的类似概念/4
第2章 什么是现象、研究问题与研究假设：y=f（r1，r2，r3，r4， ，rn；x1，x2，x3， ，xm）
1 6W1H/8
2 y=f（r1，r2，r3，r4， ，rm；x1，x2，x3， ，xn）/9
（1）y/10
（2）xi与x1，x2，x3， ，xn/11
（3）ri与r1，r2，r3， ，rm/11
（4）f/12
（5）y与更好的y/12
3 6W1H与y，x，r及部分延展内容/13
4 真实世界与随机现象/16
（1）单称、全称、归纳、演绎（认知铺垫）/17
（2）随机性、确证度和α、β（逻辑思考）/24
第3章 什么是论证与证明：概率论与数理统计（数学决策）
1 常人思维论证研究假设/26
2 样本总体估计与研究假设检验/53
（1）样本总体估计/53
（2）研究假设检验/53
（3）样本总体估计与研究假设检验/53
3 概率论与数理统计基本概念树状图/53
4 概率论与数理统计最基本的逻辑推理导图/53
5 概率论与数理统计中最为重要的图/53
6 概率论与数理统计中的数学推导逻辑/59
7 三个关于/60
（1）关于常人思维很容易想到的统计分析/60
（2）关于概率/69
（3）关于分布/75
第4章 什么是研究方法：逻辑推理与事实论证
1 基本推理方式：归纳逻辑与演绎逻辑（发现与证明）/86
（1）归纳逻辑/86
（2）演绎逻辑/91
2 基本论证方式：进行归纳与演绎推理时的思维活动（研究假设与研究设计）/92
（1）事实枚举论证/93
（2）理论论证/93
（3）比较论证/93
3 基本取证方式：进行归纳与演绎推理时的操作活动（研究方法与研究工具）/95
（1）观察与描述/95
（2）调查与解释/95
（3）假说与实验演绎/96
第5章 写在快结束时的一些话：分享与探讨
1 重新认识基础、应用和开发研究/98
（1）一些认知上的误区/98
（2）基础之发现/99
（3）应用之发明/100
（4）开发之发展/101
2 学科无贵贱/101
3 一种值得推荐的思维模型（mental model）：要素—程序—结构—功能/104
（1）要素——基本构成/105
（2）程序——演进过程/操作过程/105
（3）结构——最佳实践/外显形态/行动方案/106
（4）功能——阶段目标/系统目标/106
下篇 图示篇
第6章 科学研究历程的概览图
1 Input：problem structure/111
2 Action：solution frame/112
3 Output：standard report/113
第7章 科学发现阶段-归纳
1 Input：problem structure/114
2 Action：solution frame/115
3 Output：standard report/117
第8章 科学证明阶段-计划
1 Input：problem structure/124
2 Action：solution frame/125
3 Output：standard report/126
第9章 科学证明阶段-取证
1 Input：problem structure/128
2 Action：solution frame/129
3 Output：standard report/130
第10章 科学证明阶段-论证
1 Input：problem structure/137
2 Action：solution frame/138
3 Output：standard report/139
第11章 科学研究的继往开来
1 反思上一个研究/141
2 回顾整个研究路径/142
3 启动下一个研究/143
附录：科学研究的三部曲内涵集合示意图
1 科学研究的知识结构/144
2 科学研究的外显操作/148
3 科学研究的内隐逻辑/149

探索未知的藩篱：方法论的智慧与科学实证的艺术 人类对世界的认知，是一场永无止境的探索。从仰望星空的古人，到深入微观世界的现代科学家，我们总是在试图理解事物的本质，揭示隐藏的规律。然而，这份探索之路并非坦途，它充满了未知、不确定，甚至常常伴随着谬误和误解。如何才能更有效地拨开迷雾，抵达真相的彼岸？这正是科学方法论所要回答的核心问题。 这本书，并非一本技术手册，也不是一本枯燥的学术论文集。它是一次关于“如何思考”的深度对话，一次关于“如何求知”的系统梳理。我们试图将那些抽象、复杂的科学研究方法，转化为一种易于理解、便于应用的思维框架。它不拘泥于特定的学科领域，而是致力于揭示科学研究中最普适、最核心的逻辑与原则。 第一部分：构筑坚实的认知基石——问题意识与理论构建 一切科学探索的起点，都源于一个清晰、有价值的“问题”。“问题”是知识的缺口，是好奇心的触角，是创新的萌芽。然而，并非所有疑问都能成为科学研究的出发点。一个好的科学问题，需要具备清晰界定、可操作性、以及潜在的学术或社会价值。本书将引导读者深入理解问题意识的培养，从日常观察、文献阅读、甚至是现有理论的不足中，发掘值得深入研究的关键议题。我们将探讨如何将模糊的困惑转化为精确的研究命题，如何避免“伪问题”的误导。 在明确了研究问题之后，理论的构建便成为指引方向的灯塔。理论并非空中楼阁，而是对现象进行解释、预测和整合的知识体系。本书将深入剖析理论的构成要素，包括概念、命题、假设以及理论模型。我们将学习如何从已有的理论中汲取养分，如何批判性地评估现有理论的有效性和局限性。更重要的是，我们将探讨如何基于研究问题，自主地构建或修正理论框架，为后续的研究提供坚实的理论支撑。这并非一次简单的知识堆砌，而是对已有认知进行重塑与升华的创造性过程。 第二部分：磨砺求真的利器——研究设计与数据收集 有了明确的问题和理论框架，接下来的关键是如何以科学、严谨的方式去验证它们。研究设计，便是科学研究的蓝图。它决定了我们如何组织研究过程，如何控制变量，如何最小化偏差，从而确保研究结果的可靠性和有效性。本书将系统介绍多种经典的研究设计类型，包括但不限于： 实验研究： 探讨如何通过操控自变量，观察因变量的变化，从而建立因果关系。我们将详细讨论随机对照试验（RCT）的原理与应用，以及不同类型的实验设计（如前后测设计、多因素实验设计）的优劣势。 调查研究： 侧重于描述和解释变量之间的关系，而不进行直接的干预。我们将深入探讨问卷设计、抽样方法（概率抽样与非概率抽样）、以及数据分析的基本原则。 相关研究： 关注变量之间的关联程度，探索它们是否一同变化。我们将讨论相关系数的解读，以及区分相关与因果的重要性。 观察研究： 在自然环境中，对现象进行系统性的记录和分析。我们将介绍不同类型的观察方法（如参与式观察、非参与式观察）及其适用场景。 案例研究： 对特定个体、群体或事件进行深入、细致的分析，以期获得深刻的理解。我们将探讨案例研究的优势与局限，以及如何进行有效的案例选择和数据收集。 在研究设计的基础上，如何科学地收集数据，则是连接理论与现实的关键环节。数据是事实的载体，是检验假设的依据。本书将详细讲解各种数据收集方法，并分析其适用性与局限性： 访谈法： 深入挖掘受访者的观点、经历和感受，包括结构化访谈、半结构化访谈和非结构化访谈。 问卷法： 收集大量结构化信息，并讨论量表的设计、信度和效度的检验。 焦点小组： 引导小群体进行互动讨论，以收集更丰富、多样的意见。 文献回顾： 梳理和分析已有研究成果，是构建理论基础和了解研究现状的重要途径。 实地观察： 直接记录和分析自然情境下的行为和事件。 内容分析： 对文本、图像、音频、视频等内容进行系统性的量化或质性分析。 二手数据分析： 利用已有的公开数据、统计资料等。 本书将强调数据收集过程中的严谨性，包括样本的选择、工具的开发、实施的规范，以及如何应对可能出现的偏差。 第三部分：洞察数字的语言——数据分析与结果解读 收集到的数据，需要经过精密的分析，才能转化为有意义的发现。数据分析，是将原始信息转化为知识的关键步骤。本书将带领读者走入数据分析的世界，无论是定性还是定量，都力求揭示其内在的逻辑与技巧。 定量数据分析： 描述性统计： 学习如何使用均值、中位数、标准差、频率分布等描述数据的基本特征。 推断性统计： 掌握如何通过样本数据推断总体特征，包括假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA等）、置信区间的构建，以及回归分析（线性回归、逻辑回归等）的应用。 多元统计方法： 介绍因子分析、聚类分析等更高级的技术，用于处理复杂的数据结构。 数据可视化： 强调图表在数据呈现中的重要性，学习如何选择合适的图表类型（柱状图、折线图、散点图、饼图等），以直观地展示数据规律。 定性数据分析： 主题分析： 学习如何从文本数据中识别、分析和报告出模式或主题。 内容分析（质性）： 深入理解文本、图像等内容的含义和语境。 叙事分析： 探索个体或群体如何构建和理解故事。 扎根理论： 强调在数据中产生理论，而非先验地设定理论。 编码与分类： 学习如何对原始数据进行编码，并将其归入不同的类别。 在数据分析之后，如何准确、客观地解读研究结果，则是对研究者智慧的终极考验。本书将强调结果解读的严谨性，包括： 区分统计学显著性与实践意义： 避免过度解读微小的统计效应。 承认研究的局限性： 诚实地指出研究设计、样本、数据收集等方面可能存在的不足。 将结果与现有理论联系起来： 探讨研究发现如何支持、挑战或扩展现有理论。 提出未来研究的方向： 基于本次研究的发现，指明后续探索的可能路径。 第四部分：严谨的学术表达与伦理规范——研究的诚信与传播 科学研究的价值，不仅在于发现，更在于其传播与应用。本书将深入探讨科学研究的学术表达与伦理规范，确保研究成果的真实性、客观性和可信度。 学术论文写作： 详细介绍科学论文的结构（引言、文献综述、方法、结果、讨论、结论），以及如何清晰、准确、逻辑严谨地陈述研究过程和发现。我们将讨论摘要的撰写技巧、参考文献的规范引用，以及如何进行有效的学术文献检索。 数据报告与呈现： 强调数据报告的透明度与可复现性，包括清晰的数据图表、详尽的方法描述，以及对潜在偏倚的说明。 科研伦理： 深入讨论科研诚信的重要性，包括避免抄袭、伪造、篡改等学术不端行为。我们将探讨知情同意、隐私保护、利益冲突等研究伦理原则，以及在研究过程中如何保护研究对象和研究者的权益。 同行评审与学术交流： 了解同行评审的过程，以及如何建设性地接受和反馈评审意见。我们将探讨学术会议、期刊发表等研究成果传播的渠道，以及如何有效地进行学术交流。 结语：科学精神的传承与创新 本书并非一个终点，而是一扇通往更广阔科学海洋的门户。它所传达的，是一种严谨的求知态度，一种批判性的思维模式，以及一种勇于探索未知的科学精神。科学研究的工具，远不止于具体的软件和技术，它们更在于我们内心的清晰与理性。掌握了这些方法论的智慧，无论是何种领域的研究者，都能在探索未知、创造新知的道路上，走得更远，更稳健，也更富有成效。愿这本书能成为您科学探索旅程中的一位忠实伙伴，助您拨开迷雾，抵达智慧的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它仿佛是为不同阶段的研究人员量身定制的导航图。对于刚入行的新人，前几章关于研究范式选择和研究框架搭建的内容，提供了极强的方向感，犹如在迷雾中找到了灯塔。而对于有一定经验的研究者，后半部分关于“研究成果的有效传播与转化”的论述则显得尤为珍贵。作者对如何撰写面向不同受众的摘要（面向同行、面向资助方、面向公众）进行了细致的区分和指导，这往往是很多技术导向型书籍所忽略的环节。我尤其欣赏作者在讨论“跨学科合作”时所采用的视角，他没有简单地谈论沟通技巧，而是深入分析了不同学科在术语定义、证据标准上的内在差异，并提供了具体的“翻译”策略，帮助研究团队达成真正的理解和协同。这表明作者拥有开阔的学术视野，他的指导并非局限于某一狭窄的领域，而是站在整个科学共同体的角度来审视研究工作的完整性。总而言之，这本书的阅读体验是层层递进的，它不仅教授方法，更塑造了一种全面的、面向未来的研究者形象。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我最大的感受是，它成功地将那些原本被认为高不可攀的“科研技巧”进行了“去神秘化”处理。作者的叙事方式非常平易近人，完全没有传统教科书那种拒人于千里之外的冰冷感。举个例子，书中关于数据清洗和预处理的部分，很多教材会直接抛出复杂的算法模型，让人望而却步。但这本书则采用了一种类似“厨房秘籍”的写法，详细列出了每一步操作背后的考量，比如为什么需要进行特定类型的归一化处理，以及在不同学科背景下，这种处理可能带来的潜在偏差。我特别留意了其中关于“引用管理软件”的那一小节，作者没有简单地推荐某一款软件，而是深入剖析了不同软件在处理跨学科文献时的优劣势，这种细致入微的比较分析，远超出了普通工具书的范畴。更令人惊喜的是，作者似乎非常理解科研工作者的日常困境，比如如何应对实验失败、如何有效地与导师沟通等非技术性但至关重要的“软技能”，书中也给予了相当的篇幅进行探讨，这让这本书的实用价值得到了极大的提升，它更像是一位资深同行在你的身边耳提面命。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书的风格，我可能会选择“务实而富有远见”。它没有过多渲染科研的光环，而是坦诚地揭示了科研过程中那些繁琐、重复、甚至令人沮丧的环节。然而，正是这种坦诚，让读者感到被理解。例如，书中对“统计学软件报告的解读”所做的说明，堪称教科书级别的清晰。很多初学者面对密密麻麻的p值、效应量和置信区间时会感到头晕目眩，这本书则提供了一套系统的“解码”流程，指导读者应该先看哪里，如何排除干扰信息，抓住核心结论。这种实操层面的指导，是很多宏大叙事的学术著作所缺乏的。更值得称赞的是，作者在探讨“学术诚信与数据共享”的章节中，展现了极高的职业操守，他不仅讲解了规范，更阐述了背后伦理价值的重要性，这对于当下科研环境下的青年学者来说，是极其宝贵的一课。这本书的价值，就在于它既能指导你如何高效地完成手头的任务，又能帮助你建立起正确的学术价值观。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度和实践操作之间找到了一个非常精妙的平衡点，这一点从其章节的组织结构中就可以看出端倪。它并非仅仅是一本操作指南，更像是一本关于“科研思维”的养成手册。我个人认为，这本书最出彩的地方在于它对“批判性思维”的培养上所下的功夫。作者反复强调，科学研究的本质不是找到答案，而是提出更好的问题。书中穿插的那些“陷阱提醒”环节，非常具有警示意义，它们通常会列举一些常见的逻辑谬误，并展示这些谬误是如何悄无声息地渗透进研究设计中的。比如，关于“选择性偏差”的讨论，作者用了好几页篇幅，通过一个虚构但极其贴近现实的社会学调查案例，层层剥茧地展示了偏差是如何产生的，以及如何通过前瞻性的设计来规避。此外，这本书对“文献综述”的论述也颇具启发性，它没有将综述视为简单的文献堆砌，而是将其视为构建自身研究核心论点的战略布局过程。这种对思维底层逻辑的关注，使得阅读体验远超了一般工具书的浅尝辄止。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常有心思，封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配着细致入微的星空图腾，给人一种既专业又充满神秘探索感的印象。初次上手时，那种厚重而扎实的质感，让我立刻对接下来的阅读充满了期待。我尤其欣赏作者在排版上下的功夫，字体选择清晰易读，段落之间的留白恰到好处，即便是需要长时间阅读大量图表和公式的章节，眼睛也不会感到特别疲劳。当然，评价一本书的优劣，内容才是核心。我翻阅了目录，发现其对基础理论的梳理非常扎实，像是为初学者搭建了一个坚固的地基，每一个概念的引入都循序渐进，没有那种突兀的跳跃感。我记得有一章节专门讲解了如何构建一个严谨的实验假设，那部分的论述逻辑性极强，通过几个经典的案例分析，将抽象的理论具象化了。这本书在宏观上把握了科学研究的整体脉络，从选题的灵感到最终报告的撰写，形成了一个完整的闭环。这对于那些经常在研究的某个环节感到迷茫的研究生或初级科研人员来说，无疑是一份极好的指引手册，它不仅仅是告诉你“做什么”，更深入地解释了“为什么这么做”。整体来说，从视觉体验到内在逻辑，这本书都体现出创作者对学术严谨性和阅读体验的尊重。