科學研究的工具-讓研究變得簡單 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

張勘，瀋福來 著

圖書標籤:

• 科學研究
• 研究方法
• 科研工具
• 數據分析
• 文獻綜述
• 學術寫作
• 研究設計
• 實驗方法
• 統計學
• 研究技巧

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030566614

版次：1

商品編碼：12362904

包裝：平裝

叢書名： 良好研究者養成實踐指導係列書籍

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：書寫紙

頁數：143

字數：220000

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

本係列書籍初步探索“臨床醫生科學研究能力均等化”的對策與方法，以期為我國今後臨床醫生的科學研究能力規範化培養，奠定一定的基礎。
　　一本《科學研究的邏輯———思考、判斷勝於一切》和第二本《科學研究的方法———站在巨人的肩膀上》，分彆是從科學研究的具體實踐和經典案例兩個層麵，介紹瞭科學研究的邏輯和方法。《科學研究的工具-讓研究變得簡單》則希望書如其名，把科學研究的核心，進一步萃取和外顯，變成一個可視化的、便於研究者取用的工具箱，供讀者參考，具體指，在內容上，《科學研究的工具-讓研究變得簡單》進一步地歸納、提煉和圖示化前兩本的內容（包括基本概念和操作程序），凝練成第1～5章的概念部分與第6～11章的操作部分。概念部分，力求以醫學工作者的學科背景所決定的思維習慣，來逐步介紹與科學研究相關的重要概念；對概念的闡述，力求做到講明底層原理，解釋盡量配以圖示類比（包括字母和函數式）以求直觀明確。操作部分，則采用“全部示意圖”的方式，把科學研究的整個思維過程和操作過程進行圖示化錶達。此外，《科學研究的工具-讓研究變得簡單》作為三部麯的*後一本，在文末附錄中，筆者對整個三部麯的內容結構、操作程序、共同的要素和功能邏輯進行瞭整體繪製，以幫助讀者更好地定位、理解和使用本係列書籍。

目錄

目錄
叢書序一
叢書序二
自序
引言
上篇 概念篇
第1章 什麼是研究問題：PICOs
1 常人思維中的PICOs/3
2 PICO的類似概念/4
第2章 什麼是現象、研究問題與研究假設：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與x1，x2，x3， ，xn/11
（3）ri與r1，r2，r3， ，rm/11
（4）f/12
（5）y與更好的y/12
3 6W1H與y，x，r及部分延展內容/13
4 真實世界與隨機現象/16
（1）單稱、全稱、歸納、演繹（認知鋪墊）/17
（2）隨機性、確證度和α、β（邏輯思考）/24
第3章 什麼是論證與證明：概率論與數理統計（數學決策）
1 常人思維論證研究假設/26
2 樣本總體估計與研究假設檢驗/53
（1）樣本總體估計/53
（2）研究假設檢驗/53
（3）樣本總體估計與研究假設檢驗/53
3 概率論與數理統計基本概念樹狀圖/53
4 概率論與數理統計最基本的邏輯推理導圖/53
5 概率論與數理統計中最為重要的圖/53
6 概率論與數理統計中的數學推導邏輯/59
7 三個關於/60
（1）關於常人思維很容易想到的統計分析/60
（2）關於概率/69
（3）關於分布/75
第4章 什麼是研究方法：邏輯推理與事實論證
1 基本推理方式：歸納邏輯與演繹邏輯（發現與證明）/86
（1）歸納邏輯/86
（2）演繹邏輯/91
2 基本論證方式：進行歸納與演繹推理時的思維活動（研究假設與研究設計）/92
（1）事實枚舉論證/93
（2）理論論證/93
（3）比較論證/93
3 基本取證方式：進行歸納與演繹推理時的操作活動（研究方法與研究工具）/95
（1）觀察與描述/95
（2）調查與解釋/95
（3）假說與實驗演繹/96
第5章 寫在快結束時的一些話：分享與探討
1 重新認識基礎、應用和開發研究/98
（1）一些認知上的誤區/98
（2）基礎之發現/99
（3）應用之發明/100
（4）開發之發展/101
2 學科無貴賤/101
3 一種值得推薦的思維模型（mental model）：要素—程序—結構—功能/104
（1）要素——基本構成/105
（2）程序——演進過程/操作過程/105
（3）結構——最佳實踐/外顯形態/行動方案/106
（4）功能——階段目標/係統目標/106
下篇 圖示篇
第6章 科學研究曆程的概覽圖
1 Input：problem structure/111
2 Action：solution frame/112
3 Output：standard report/113
第7章 科學發現階段-歸納
1 Input：problem structure/114
2 Action：solution frame/115
3 Output：standard report/117
第8章 科學證明階段-計劃
1 Input：problem structure/124
2 Action：solution frame/125
3 Output：standard report/126
第9章 科學證明階段-取證
1 Input：problem structure/128
2 Action：solution frame/129
3 Output：standard report/130
第10章 科學證明階段-論證
1 Input：problem structure/137
2 Action：solution frame/138
3 Output：standard report/139
第11章 科學研究的繼往開來
1 反思上一個研究/141
2 迴顧整個研究路徑/142
3 啓動下一個研究/143
附錄：科學研究的三部麯內涵集閤示意圖
1 科學研究的知識結構/144
2 科學研究的外顯操作/148
3 科學研究的內隱邏輯/149

探索未知的藩籬：方法論的智慧與科學實證的藝術 人類對世界的認知，是一場永無止境的探索。從仰望星空的古人，到深入微觀世界的現代科學傢，我們總是在試圖理解事物的本質，揭示隱藏的規律。然而，這份探索之路並非坦途，它充滿瞭未知、不確定，甚至常常伴隨著謬誤和誤解。如何纔能更有效地撥開迷霧，抵達真相的彼岸？這正是科學方法論所要迴答的核心問題。 這本書，並非一本技術手冊，也不是一本枯燥的學術論文集。它是一次關於“如何思考”的深度對話，一次關於“如何求知”的係統梳理。我們試圖將那些抽象、復雜的科學研究方法，轉化為一種易於理解、便於應用的思維框架。它不拘泥於特定的學科領域，而是緻力於揭示科學研究中最普適、最核心的邏輯與原則。 第一部分：構築堅實的認知基石——問題意識與理論構建 一切科學探索的起點，都源於一個清晰、有價值的“問題”。“問題”是知識的缺口，是好奇心的觸角，是創新的萌芽。然而，並非所有疑問都能成為科學研究的齣發點。一個好的科學問題，需要具備清晰界定、可操作性、以及潛在的學術或社會價值。本書將引導讀者深入理解問題意識的培養，從日常觀察、文獻閱讀、甚至是現有理論的不足中，發掘值得深入研究的關鍵議題。我們將探討如何將模糊的睏惑轉化為精確的研究命題，如何避免“僞問題”的誤導。 在明確瞭研究問題之後，理論的構建便成為指引方嚮的燈塔。理論並非空中樓閣，而是對現象進行解釋、預測和整閤的知識體係。本書將深入剖析理論的構成要素，包括概念、命題、假設以及理論模型。我們將學習如何從已有的理論中汲取養分，如何批判性地評估現有理論的有效性和局限性。更重要的是，我們將探討如何基於研究問題，自主地構建或修正理論框架，為後續的研究提供堅實的理論支撐。這並非一次簡單的知識堆砌，而是對已有認知進行重塑與升華的創造性過程。 第二部分：磨礪求真的利器——研究設計與數據收集 有瞭明確的問題和理論框架，接下來的關鍵是如何以科學、嚴謹的方式去驗證它們。研究設計，便是科學研究的藍圖。它決定瞭我們如何組織研究過程，如何控製變量，如何最小化偏差，從而確保研究結果的可靠性和有效性。本書將係統介紹多種經典的研究設計類型，包括但不限於： 實驗研究： 探討如何通過操控自變量，觀察因變量的變化，從而建立因果關係。我們將詳細討論隨機對照試驗（RCT）的原理與應用，以及不同類型的實驗設計（如前後測設計、多因素實驗設計）的優劣勢。 調查研究： 側重於描述和解釋變量之間的關係，而不進行直接的乾預。我們將深入探討問捲設計、抽樣方法（概率抽樣與非概率抽樣）、以及數據分析的基本原則。 相關研究： 關注變量之間的關聯程度，探索它們是否一同變化。我們將討論相關係數的解讀，以及區分相關與因果的重要性。 觀察研究： 在自然環境中，對現象進行係統性的記錄和分析。我們將介紹不同類型的觀察方法（如參與式觀察、非參與式觀察）及其適用場景。 案例研究： 對特定個體、群體或事件進行深入、細緻的分析，以期獲得深刻的理解。我們將探討案例研究的優勢與局限，以及如何進行有效的案例選擇和數據收集。 在研究設計的基礎上，如何科學地收集數據，則是連接理論與現實的關鍵環節。數據是事實的載體，是檢驗假設的依據。本書將詳細講解各種數據收集方法，並分析其適用性與局限性： 訪談法： 深入挖掘受訪者的觀點、經曆和感受，包括結構化訪談、半結構化訪談和非結構化訪談。 問捲法： 收集大量結構化信息，並討論量錶的設計、信度和效度的檢驗。 焦點小組： 引導小群體進行互動討論，以收集更豐富、多樣的意見。 文獻迴顧： 梳理和分析已有研究成果，是構建理論基礎和瞭解研究現狀的重要途徑。 實地觀察： 直接記錄和分析自然情境下的行為和事件。 內容分析： 對文本、圖像、音頻、視頻等內容進行係統性的量化或質性分析。 二手數據分析： 利用已有的公開數據、統計資料等。 本書將強調數據收集過程中的嚴謹性，包括樣本的選擇、工具的開發、實施的規範，以及如何應對可能齣現的偏差。 第三部分：洞察數字的語言——數據分析與結果解讀 收集到的數據，需要經過精密的分析，纔能轉化為有意義的發現。數據分析，是將原始信息轉化為知識的關鍵步驟。本書將帶領讀者走入數據分析的世界，無論是定性還是定量，都力求揭示其內在的邏輯與技巧。 定量數據分析： 描述性統計： 學習如何使用均值、中位數、標準差、頻率分布等描述數據的基本特徵。 推斷性統計： 掌握如何通過樣本數據推斷總體特徵，包括假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等）、置信區間的構建，以及迴歸分析（綫性迴歸、邏輯迴歸等）的應用。 多元統計方法： 介紹因子分析、聚類分析等更高級的技術，用於處理復雜的數據結構。 數據可視化： 強調圖錶在數據呈現中的重要性，學習如何選擇閤適的圖錶類型（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖等），以直觀地展示數據規律。 定性數據分析： 主題分析： 學習如何從文本數據中識彆、分析和報告齣模式或主題。 內容分析（質性）： 深入理解文本、圖像等內容的含義和語境。 敘事分析： 探索個體或群體如何構建和理解故事。 紮根理論： 強調在數據中産生理論，而非先驗地設定理論。 編碼與分類： 學習如何對原始數據進行編碼，並將其歸入不同的類彆。 在數據分析之後，如何準確、客觀地解讀研究結果，則是對研究者智慧的終極考驗。本書將強調結果解讀的嚴謹性，包括： 區分統計學顯著性與實踐意義： 避免過度解讀微小的統計效應。 承認研究的局限性： 誠實地指齣研究設計、樣本、數據收集等方麵可能存在的不足。 將結果與現有理論聯係起來： 探討研究發現如何支持、挑戰或擴展現有理論。 提齣未來研究的方嚮： 基於本次研究的發現，指明後續探索的可能路徑。 第四部分：嚴謹的學術錶達與倫理規範——研究的誠信與傳播 科學研究的價值，不僅在於發現，更在於其傳播與應用。本書將深入探討科學研究的學術錶達與倫理規範，確保研究成果的真實性、客觀性和可信度。 學術論文寫作： 詳細介紹科學論文的結構（引言、文獻綜述、方法、結果、討論、結論），以及如何清晰、準確、邏輯嚴謹地陳述研究過程和發現。我們將討論摘要的撰寫技巧、參考文獻的規範引用，以及如何進行有效的學術文獻檢索。 數據報告與呈現： 強調數據報告的透明度與可復現性，包括清晰的數據圖錶、詳盡的方法描述，以及對潛在偏倚的說明。 科研倫理： 深入討論科研誠信的重要性，包括避免抄襲、僞造、篡改等學術不端行為。我們將探討知情同意、隱私保護、利益衝突等研究倫理原則，以及在研究過程中如何保護研究對象和研究者的權益。 同行評審與學術交流： 瞭解同行評審的過程，以及如何建設性地接受和反饋評審意見。我們將探討學術會議、期刊發錶等研究成果傳播的渠道，以及如何有效地進行學術交流。 結語：科學精神的傳承與創新 本書並非一個終點，而是一扇通往更廣闊科學海洋的門戶。它所傳達的，是一種嚴謹的求知態度，一種批判性的思維模式，以及一種勇於探索未知的科學精神。科學研究的工具，遠不止於具體的軟件和技術，它們更在於我們內心的清晰與理性。掌握瞭這些方法論的智慧，無論是何種領域的研究者，都能在探索未知、創造新知的道路上，走得更遠，更穩健，也更富有成效。願這本書能成為您科學探索旅程中的一位忠實夥伴，助您撥開迷霧，抵達智慧的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常有心思，封麵采用瞭沉穩的深藍色調，搭配著細緻入微的星空圖騰，給人一種既專業又充滿神秘探索感的印象。初次上手時，那種厚重而紮實的質感，讓我立刻對接下來的閱讀充滿瞭期待。我尤其欣賞作者在排版上下的功夫，字體選擇清晰易讀，段落之間的留白恰到好處，即便是需要長時間閱讀大量圖錶和公式的章節，眼睛也不會感到特彆疲勞。當然，評價一本書的優劣，內容纔是核心。我翻閱瞭目錄，發現其對基礎理論的梳理非常紮實，像是為初學者搭建瞭一個堅固的地基，每一個概念的引入都循序漸進，沒有那種突兀的跳躍感。我記得有一章節專門講解瞭如何構建一個嚴謹的實驗假設，那部分的論述邏輯性極強，通過幾個經典的案例分析，將抽象的理論具象化瞭。這本書在宏觀上把握瞭科學研究的整體脈絡，從選題的靈感到最終報告的撰寫，形成瞭一個完整的閉環。這對於那些經常在研究的某個環節感到迷茫的研究生或初級科研人員來說，無疑是一份極好的指引手冊，它不僅僅是告訴你“做什麼”，更深入地解釋瞭“為什麼這麼做”。整體來說，從視覺體驗到內在邏輯，這本書都體現齣創作者對學術嚴謹性和閱讀體驗的尊重。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度和實踐操作之間找到瞭一個非常精妙的平衡點，這一點從其章節的組織結構中就可以看齣端倪。它並非僅僅是一本操作指南，更像是一本關於“科研思維”的養成手冊。我個人認為，這本書最齣彩的地方在於它對“批判性思維”的培養上所下的功夫。作者反復強調，科學研究的本質不是找到答案，而是提齣更好的問題。書中穿插的那些“陷阱提醒”環節，非常具有警示意義，它們通常會列舉一些常見的邏輯謬誤，並展示這些謬誤是如何悄無聲息地滲透進研究設計中的。比如，關於“選擇性偏差”的討論，作者用瞭好幾頁篇幅，通過一個虛構但極其貼近現實的社會學調查案例，層層剝繭地展示瞭偏差是如何産生的，以及如何通過前瞻性的設計來規避。此外，這本書對“文獻綜述”的論述也頗具啓發性，它沒有將綜述視為簡單的文獻堆砌，而是將其視為構建自身研究核心論點的戰略布局過程。這種對思維底層邏輯的關注，使得閱讀體驗遠超瞭一般工具書的淺嘗輒止。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常巧妙，它仿佛是為不同階段的研究人員量身定製的導航圖。對於剛入行的新人，前幾章關於研究範式選擇和研究框架搭建的內容，提供瞭極強的方嚮感，猶如在迷霧中找到瞭燈塔。而對於有一定經驗的研究者，後半部分關於“研究成果的有效傳播與轉化”的論述則顯得尤為珍貴。作者對如何撰寫麵嚮不同受眾的摘要（麵嚮同行、麵嚮資助方、麵嚮公眾）進行瞭細緻的區分和指導，這往往是很多技術導嚮型書籍所忽略的環節。我尤其欣賞作者在討論“跨學科閤作”時所采用的視角，他沒有簡單地談論溝通技巧，而是深入分析瞭不同學科在術語定義、證據標準上的內在差異，並提供瞭具體的“翻譯”策略，幫助研究團隊達成真正的理解和協同。這錶明作者擁有開闊的學術視野，他的指導並非局限於某一狹窄的領域，而是站在整個科學共同體的角度來審視研究工作的完整性。總而言之，這本書的閱讀體驗是層層遞進的，它不僅教授方法，更塑造瞭一種全麵的、麵嚮未來的研究者形象。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書後，我最大的感受是，它成功地將那些原本被認為高不可攀的“科研技巧”進行瞭“去神秘化”處理。作者的敘事方式非常平易近人，完全沒有傳統教科書那種拒人於韆裏之外的冰冷感。舉個例子，書中關於數據清洗和預處理的部分，很多教材會直接拋齣復雜的算法模型，讓人望而卻步。但這本書則采用瞭一種類似“廚房秘籍”的寫法，詳細列齣瞭每一步操作背後的考量，比如為什麼需要進行特定類型的歸一化處理，以及在不同學科背景下，這種處理可能帶來的潛在偏差。我特彆留意瞭其中關於“引用管理軟件”的那一小節，作者沒有簡單地推薦某一款軟件，而是深入剖析瞭不同軟件在處理跨學科文獻時的優劣勢，這種細緻入微的比較分析，遠超齣瞭普通工具書的範疇。更令人驚喜的是，作者似乎非常理解科研工作者的日常睏境，比如如何應對實驗失敗、如何有效地與導師溝通等非技術性但至關重要的“軟技能”，書中也給予瞭相當的篇幅進行探討，這讓這本書的實用價值得到瞭極大的提升，它更像是一位資深同行在你的身邊耳提麵命。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來概括這本書的風格，我可能會選擇“務實而富有遠見”。它沒有過多渲染科研的光環，而是坦誠地揭示瞭科研過程中那些繁瑣、重復、甚至令人沮喪的環節。然而，正是這種坦誠，讓讀者感到被理解。例如，書中對“統計學軟件報告的解讀”所做的說明，堪稱教科書級彆的清晰。很多初學者麵對密密麻麻的p值、效應量和置信區間時會感到頭暈目眩，這本書則提供瞭一套係統的“解碼”流程，指導讀者應該先看哪裏，如何排除乾擾信息，抓住核心結論。這種實操層麵的指導，是很多宏大敘事的學術著作所缺乏的。更值得稱贊的是，作者在探討“學術誠信與數據共享”的章節中，展現瞭極高的職業操守，他不僅講解瞭規範，更闡述瞭背後倫理價值的重要性，這對於當下科研環境下的青年學者來說，是極其寶貴的一課。這本書的價值，就在於它既能指導你如何高效地完成手頭的任務，又能幫助你建立起正確的學術價值觀。