纵贯研究(第2版)/格致方法定量研究系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 斯科特·梅纳德，主编：吴晓刚，译者：李俊秀 编

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• 纵贯研究
• 定量研究
• 格致方法
• 研究方法
• 社会科学
• 心理学
• 教育学
• 统计学
• 数据分析
• 研究设计

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 上海世纪格致

ISBN：9787543221581

商品编码：1027159688

开本：32

出版时间：2012-10-01

基本信息

• 商品名称：纵贯研究(第2版)/格致方法定量研究系列
• 作者：(美)斯科特·梅纳德|主编:吴晓刚|译者:李俊秀
• 定价：15
• 出版社：上海世纪格致
• ISBN号：9787543221581

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2012-10-01
• 印刷时间：2012-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：137
• 字数：95千字

编辑推荐语

纵贯研究的分析相当复杂，但梅纳德教授的解释非常简明。良好的分析策略部分取决于样本的形态，包括个案和时期的数量。时间序列数据多具有个案少和时段多的特点，一般可用部分自回归调整程序。相反，多个案和少时段具有追踪样本特点，可用改变值或滞后内生变量来分析。由于有越来越多的纵贯数据可用，因此研究者不断地推出崭新的纵贯分析方法。斯科特·梅纳德所著的《纵贯研究(第2版)》浅显易懂，研究发展趋势、历史变迁、态度改变或动态过程的学者将从中受益良多。

目录

序
**章 概述
第2章 纵贯研究的目的
**节 年龄、时期和世代效应
第2节 因果关系
第3节 纵贯数据的巧合性和意图性
第3章 纵贯数据收集设计
**节 不完全纵贯设计
第2节 总人口设计
第3节 重复截面设计
第4节 循环追踪样本设计
第5节 纵贯追踪样本设计
第6节 其他变化
第4章 纵贯研究中的问题
**节 起源与预测
第2节 测量随着时间而变化
第3节 追踪样本人数流失
第4节 处理纵贯研究的遗漏数据
第5节 反复测量和追踪样本的条件习惯效应
第6节 受访者回忆
第7节 纵贯研究的成本
第5章 纵贯分析
**节 纵贯与截面统计模型
第2节 纵贯因果模型的种类
第3节 测量变化
第4节 决定性与概率模型
第5节 集合截面和时序数据
第6节 时间序列分析
第7节 多个案短时间序列方法
第8节 多个案长时间序列方法
第9节 结论：纵贯与截面数据和分析
注释
参考文献
译名对照表

好的，这是一份关于一本名为《纵贯研究（第2版）/格致方法定量研究系列》之外，另一本相关但内容不同的图书的详细简介。 --- 《跨学科研究方法：理论、实践与案例》 图书简介 在当代学术版图中，研究的复杂性和深度日益要求超越传统学科壁垒的整合性思维。本书《跨学科研究方法：理论、实践与案例》正是在此背景下应运而生，旨在为研究者提供一套系统、前瞻且高度实用的工具箱，用以驾驭和领导跨学科（Interdisciplinary）及学科间（Intradisciplinary）的研究项目。本书聚焦于如何有效地融合不同领域的知识体系、理论视角与研究范式，以解决那些单一学科难以企及的复杂现实问题。 第一部分：跨学科研究的理论基石与范式转换 本部分深入探讨了跨学科研究的哲学基础和认知论前提。我们首先厘清了“跨学科”、“多学科”与“超学科”之间的细微差别与实际操作意义，指出真正的跨学科合作并非简单的知识叠加，而是一种深层次的知识重构与融合（Integration）。 第一章：认识复杂性：为什么需要跨学科？ 详细分析了气候变化、公共卫生危机、人工智能伦理等“大问题”的本质属性，论证了线性、还原论思维在处理系统性问题时的局限性。本章通过梳理20世纪后半叶以来科学哲学中对“知识边界”的批判，为读者建立起跨学科研究的必要性认知框架。 第二章：认知冲突与知识融合的理论模型 介绍了当前主流的跨学科理论模型，包括“知识转换模型”（Knowledge Transformation Model）和“共创模型”（Co-production Model）。重点阐述了如何识别和管理不同学科间的“本体论分歧”（Ontological Disagreements）和“方法论冲突”（Methodological Tensions）。例如，社会建构主义的质性视角与实证主义的量化检验在同一研究框架下如何相互校验和补充。 第三章：组织结构与协作文化 跨学科项目往往受制于机构和人员的组织障碍。本章提供了关于如何构建弹性、包容性的跨学科研究团队的实操指南，包括建立共同语言（Jargon Bridging）、设计激励机制以及管理知识产权的策略。强调了研究领导者在促进“认知谦逊”（Epistemic Humility）方面所扮演的关键角色。 第二部分：跨学科研究的设计与实施策略 本部分是全书的操作核心，它将理论转化为具体的实践步骤，指导研究者从项目启动到最终报告撰写的全过程。 第四章：问题界定与概念地图构建 跨学科研究的首要挑战在于如何将一个宏大的、模糊的现实问题，转化为可操作的、多维度的研究问题。本章详细介绍了“概念地图绘制法”（Concept Mapping）和“利益相关者驱动的议程设置”（Stakeholder-Driven Agenda Setting），确保研究焦点既具有理论深度，又回应了实际需求。 第五章：混合研究范式的深化应用 虽然本书聚焦于跨学科，但混合研究（Mixed Methods）是实现融合的重要工具。本章超越了基础的“顺序或并行”混合，重点探讨了“整合性混合设计”（Integrative Mixed Designs），如解释性三角互证法（Explanatory Triangulation）和嵌套式研究设计（Nested Designs），如何有效地整合生物学数据与社会调查数据，或历史文献分析与计算模型输出。 第六章：数据治理与方法论的伦理考量 跨学科项目的数据来源多样，包括基因组数据、大规模文本语料、田野观察笔记等。本章系统阐述了跨学科数据共享的挑战，包括隐私保护的复杂性、数据标准化的必要性以及如何建立可信赖的“数据生态系统”。此外，还深入讨论了在融合不同知识体系时必须面对的伦理责任，例如避免“知识殖民”（Epistemic Colonialism）。 第三部分：案例分析与前沿应用 为了增强可操作性，本书精选了四个不同领域的经典跨学科研究案例，对其方法论路径进行了深度剖析。 第七章：环境科学与社会科学的融合：韧性评估 案例聚焦于城市社区面对气候冲击的“社会-生态系统韧性”研究。分析了如何将遥感技术获取的物理变化数据（如绿地覆盖率、地表温度）与社会调查中的社区资本、治理结构数据进行耦合分析，并构建预测模型。 第八章：计算神经科学与语言学的交汇：意义的计算模型 本章剖析了一项利用功能性磁共振成像（fMRI）数据和复杂网络分析，来探究特定文化背景下隐喻理解机制的研究。重点展示了如何将语言学中的语义场理论转化为可供计算建模的参数。 第九章：数字人文与历史学的融合：大规模文本挖掘 案例探讨了如何利用自然语言处理（NLP）技术对19世纪的大量报纸和信件进行主题建模（Topic Modeling）和情感分析，以识别历史叙事中的潜在权力结构转移，展示了如何通过计算方法重塑历史解释的边界。 第十章：公共政策与行为经济学：干预措施的有效性评估 分析了一个将行为科学原理（如助推Nudge）嵌入公共服务设计中的案例。重点在于如何设计“准实验设计”（Quasi-Experimental Designs），在真实的政策环境中分离行为干预与外部环境因素对结果的影响。 结语：面向未来的研究者 本书的最终目标是培养研究人员的“方法论灵活性”和“知识整合能力”。在高度专业化的今天，真正有洞察力的研究往往发生在学科的交界处。《跨学科研究方法：理论、实践与案例》旨在成为您在探索复杂世界、构建创新知识体系道路上不可或缺的指南。它提供的不仅仅是方法，更是一种全新的看待问题、组织知识和进行有效协作的思维方式。 适用读者： 所有需要进行复杂问题研究的研究生、博士后、青年教师，以及科研管理人员和政策制定者。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点之一在于它对研究伦理和道德的深入探讨。在当今社会，研究的规范性和科学性越来越受到重视，而书中对这一方面的强调，无疑是非常及时的。作者不仅阐述了研究过程中可能遇到的伦理困境，还提供了切实可行的解决方案和建议。我尤其赞同书中关于数据隐私保护和知情同意的论述，这些都是现代研究不可或缺的组成部分。通过阅读这部分内容，我更加深刻地认识到，优秀的研究不仅仅是追求学术上的突破，更应该承担起社会责任，以人为本，确保研究的成果能够造福社会，而不是带来负面影响。这种高度的责任感，在很多学术著作中是难得一见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设置逻辑性很强，从宏观的理论框架到具体的实操技巧，层层递进，让人能够循序渐进地理解研究的本质。我特别欣赏它在介绍一些复杂概念时，并没有直接抛出晦涩的术语，而是通过生动形象的案例和比喻来辅助说明，使得原本枯燥的理论变得易于理解。例如，在讲解某种研究方法时，作者会先描述一个真实的社会现象，然后引导读者思考如何运用这种方法来解释这个现象，这种“问题驱动”式的讲解方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我能够主动去思考和探索。而且，每章的结尾还会附带一些思考题和拓展阅读的建议，这为我进一步深入研究提供了宝贵的线索，让我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，引导我不断前行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，有一种沉稳、学术的感觉，深蓝色调搭配简洁的白色字体，给人一种严谨、专业的印象。拿到手后，它的纸张质感也相当不错，厚实而有韧性，翻阅起来手感很好，不会有廉价感。我尤其喜欢它装订的方式，即便经常翻阅，书脊也不会轻易散架，这对于一本需要反复查阅的工具书来说，是非常重要的考量。字体大小也比较适中，排版清晰，没有出现拥挤或者分散的情况，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。整体来说，这本书的物理形态就已经传递出一种高品质的学术著作应有的样子，让人对其中蕴含的内容充满了期待。它摆在书架上，本身就是一道亮丽的风景线，仿佛在无声地诉说着知识的力量和研究的魅力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，作为一名对研究方法领域涉足不深的读者，我曾经对定量研究感到有些畏惧，总觉得它过于抽象和难以掌握。但是，这本书彻底改变了我的看法。作者用一种非常友好的语言，将复杂的定量研究概念进行了清晰的梳理和解释，即使是像我这样的新手，也能找到学习的切入点。书中反复强调的“理解比记忆更重要”的理念，让我能够真正地去理解研究背后的逻辑，而不是死记硬背公式。这让我对未来的研究之路充满了信心，也激发了我想要继续探索更多研究方法的动力。这本书就像是一扇窗，为我打开了认识定量研究世界的大门，我迫不及待地想在这个领域进行更深入的探索。

评分☆☆☆☆☆

我尝试着运用书中介绍的一些研究工具和技术，结果令我惊喜。那些原本让我头疼的数据分析步骤，在作者的指导下，变得清晰明了。书中提供的操作指南非常详细，甚至连一些细节的操作都一一列举，这对于初学者来说简直是福音。我记得在处理一个棘手的数据集时，遇到了瓶颈，但按照书中某个案例的步骤一步步操作，最终成功地解决了问题。这种实践性的指导，让我感觉自己不再是纸上谈兵，而是真正掌握了研究的技能。更重要的是，书中强调的批判性思维和严谨的研究态度，也潜移默化地影响了我。我现在在审视其他研究成果时，会更加留意其研究方法的合理性和结论的可靠性，这对我自己的学习和工作都产生了积极的影响。