職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Robert R.Sinclair，Mo Wang，Lois E.Tetrick 著，宋國萍 譯

圖書標籤:

• 職業健康心理學
• 研究方法
• 測量
• 實驗設計
• 數據分析
• 心理測量
• 統計學
• 工作壓力
• 員工福祉
• 職業心理健康

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564148966

版次：1

商品編碼：11598950

包裝：平裝

叢書名： 21世紀心理學專業前沿叢書

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：314

字數：406000

正文語種：中文

編輯推薦

　　在《21世紀心理學專業前沿叢書·職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》中，辛剋萊、汪默、路易斯將職業健康心理學相關理論及測量、研究設計和統計等領域中的一大批卓越而有成就的學者聚集在一起。書中的評估既考慮瞭OHP研究中的心理維度，也考慮瞭生理維度。並且，作者們還在《21世紀心理學專業前沿叢書·職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》中講述瞭對OHP學科進步至關重要的研究設計、抽樣方法和統計技術。對任何想在職場壓力、健康和良好狀態等領域做研究的學者而言，《21世紀心理學專業前沿叢書·職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》都是一本必讀之書。

內容簡介

　　《21世紀心理學專業前沿叢書·職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》關注瞭職業健康心理學（occupaIional Healt}lPsychology，oHP）領域中當前的熱點問題及其最先進觀點和實踐的技術方法。職業健康心理學是一個多學科交叉並快速成長的研究領域，從事職業健康心理學工作的研究者都希望能夠跟蹤該學科各領域的最新進展，《21世紀心理學專業前沿叢書·職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》恰好能夠滿足大傢的需求。
　　《21世紀心理學專業前沿叢書·職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》不僅介紹瞭職業健康心理學最新的研究方法和研究進展，也介紹瞭具體的研究建議，因此既可以幫助職業健康心理學的學者們提升他們的研究工作，也有助於未來職業健康心理學研究者的學習。

目錄

第一部分 測量
第1章 免疫係統功能的測量
第2章 肌肉骨骼功能的測量
第3章 工作傢庭研究中的測量問題
第4章 睡眠與嗜睡的測量
第5章 情緒的測量
第6章 如何思考與測量心理幸福感
第7章 組織內人際虐待的測評
第8章 職業健康心理學中抑鬱和焦慮的評估
第9章 職業健康領域中創傷後應激障礙的測評
第10章 工作投入的測量

第二部分 設計和分析
第11章 認知評價：對職業健康心理學的啓示
第12章 職業健康心理學中的實驗設計和準實驗設計
第13章 職業健康心理學中的事件抽樣方法
第14章 職業健康心理學中的抽樣方法
第15章 職業健康心理學研究中的自我報告法
第16章 職業健康心理學研究中質性方法的優點和局限性
第17章 職業健康心理學研究中檔案數據的使用
第18章 職業健康心理學中多級模型的研究綜述
第19章 個體中心分析——方法、應用和發展
第20章 縱嚮研究及其數據分析
第21章 職業健康心理學研究展望

精彩書摘

　　1．1機械屏障　　皮膚作為體錶屏障，可以阻止病原體進入人體。肺、胃腸道和泌尿生殖係統同樣具有抵禦病原體的功能：咳嗽和打噴嚏可以機械性地排齣呼吸道的緻病物質；呼吸道及消化道分泌的黏液物質可以黏附病原微生物並將其排齣體外。通過眼淚和尿液的衝洗，也可使病原體排齣體外。　　1．2化學屏障　　化學屏障也是機體防止感染的一種途徑。皮膚和呼吸道可以分泌抗菌蛋白（如S一防禦素）。此外，唾液、淚液和母乳中的溶菌酶和磷酸脂酶A，也是防禦病原體的化學屏障組成部分。　　唾液a一澱粉酶是由唾液腺分泌的唾液酶，類似於唾液IgA，是口腔黏膜防禦係統的組成部分，主要功能是抑製抗原的增長。研究顯示，高水平的澱粉酶與交感神經係統的激活有相關性。因此，高水平的澱粉酶可能與壓力導緻免疫功能下降有間接的關係。　　1．3固有免疫係統　　固有或非特異性免疫係統，是免疫係統的組成之一，在微生物或毒素剛剛成功進入人體即被激活。細胞介導免疫是這種防禦係統的重要功能，這依賴於激活細胞毒素、T一淋巴細胞、自然殺傷細胞（NK）、巨噬細胞和細胞因子對病原體的攻擊。當病原體或殺傷細胞發齣壓力的化學信號並被身體識彆，固有免疫係統即被激活。　　針對多種不同病原體，固有免疫係統非特異性地誘發機體炎性反應的防禦係統。感染和受損組織的局部血流量增加引起紅腫和炎癥錶現。局部血流和溫度（發熱）增加，提高瞭防禦係統對病原體的防禦效能。炎癥反應是由損傷細胞釋放的特異性免疫因子引起的。　　類花生酸的釋放則更進一步促進炎癥反應，比如前列腺素的釋放導緻發熱和血管擴張。白細胞三烯的釋放促進某些白細胞聚集。同時，受損細胞也釋放細胞因子，包括白細胞介素，如白介素6（IL一6）、白介素8（IL一8），以及負責白細胞間信號傳遞的a一腫瘤壞死因子。趨化因子將促進防禦細胞嚮異常組織趨近，提高乾擾素的抗病毒特性。白細胞介素同時也刺激肝髒産生和釋放C反應蛋白（CRP），CRP是固有免疫係統中非常重要的組成部分，在神經心理免疫學領域被廣泛研究，是未來心血管疾病可靠的預後指標（Ridker。，Hennekens，Buring&Rifai;，2000）。　　隨著炎性反應過程的激活，炎性修復係統也被激活，從而加快對感染損傷的修復。細胞因子如白介素l（IL—1）和白介素2（IL一2），在調節初始免疫應答中起著重要作用，促使機體在本次感染反應後恢復到原狀。類胰島素生長因子一1（IGF一1）也是一個非常重要的抗炎肽，嚴重的壓力可能導緻其減少（Cankaya，Chapman，Talbot，Moynihan&Duberstein;，2009）。　　補體係統是固有免疫係統中另一個重要的組成部分。它包含瞭20多種不同的蛋白質，是機體殺滅病原體反應中其他抗炎免疫係統的補充。補體不但可以與已經依附在將被清除的病原體上的抗體結閤，也可以直接與病原體錶麵的蛋白質或碳水化閤物結閤。補體包含有酶類，其蛋白酶可以破壞病原體的結構，並促進更多的補體蛋白酶産生。通過這種方式，補體係統形成並放大成一個重要的級聯係統，促進免疫細胞嚮受損組織的遷移，增加血管通透性以確保防禦細胞的通過並趨近病原體。補體還可以標記在病原體錶麵，由其他免疫係統識彆並進行殺滅。　　1．4細胞屏障　　白細胞是固有免疫係統的另一個補充。白細胞是細胞免疫應答或細胞介導免疫應答的組成部分。　　細胞免疫應答係統由各種具有吞噬細胞功能的吞噬細胞組成，包括巨噬細胞、中性粒細胞、促進炎癥反應的肥大細胞，以及自然殺傷細胞。對病原體的吞噬（殺滅）作用是固有免疫係統重要的特徵之一，吞噬細胞隨著血液循環不斷掃描病原體，它們也可以被稱為特異性感染細胞釋放因子。　　1．5適應性免疫係統　　適應性免疫係統對病原體的反應更強、更具針對性，並産生免疫記憶。特異性“記憶細胞”對病原體保存記憶，在病原體再次感染時，能夠快速有效地將其殺滅。　　適應性免疫係統包括三種特殊類型的白細胞：粒細胞、單核細胞和淋巴細胞。　　粒細胞又分為中性粒細胞，具有抗菌功能；嗜酸性粒細胞，具有吞噬抗原一抗體、防禦某些寄生蟲的功能；嗜堿性粒細胞，參與炎癥反應和過敏反應。　　單核細胞來源於骨髓，能夠相對較快地到達感染部位（8~12小時），可分化成巨噬細胞和樹突狀細胞。樹突細胞是吞噬細胞，存在於與外界環境相接觸的組織，如皮膚和鼻腔。樹突細胞遞呈抗原激活T細胞，是適應性免疫應答的環節。　　淋巴細胞包括自然殺傷細胞（NK）、T細胞和B細胞，是免疫防禦係統中最重要的細胞種類之一。NK細胞在人齣生時即存在，屬於固有免疫係統，是機體重要的防禦病毒與腫瘤的細胞。T細胞參與細胞介導免疫應答，而B細胞主要執行機體的體液免疫，閤成特異性抗體。T細胞和B細胞具有識彆異體或外來抗原的功能，産生特異性反應，最大限度地消除特異性病原體或病原體所感染細胞。　　……

前言/序言

引言：探尋身心交織的奧秘 在現代社會，工作與生活的界限日益模糊，高強度的競爭、持續的壓力以及復雜的人際互動，使得職業健康心理學研究的重要性愈發凸顯。它不僅僅是關注員工的生理健康，更深入地探討瞭心理因素在工作場所健康、幸福感乃至整體生活質量中的關鍵作用。理解個體在職業環境中的心理體驗，預測其行為模式，並開發有效的乾預策略，是這一學科的核心目標。本書將引導讀者踏上一段嚴謹而富有洞察力的探索之旅，聚焦於如何科學地研究職業健康心理學這一充滿挑戰與機遇的領域。 第一篇：測量——構建認識的基石 深入研究職業健康心理學，首要任務便是掌握恰當的測量工具與技術。沒有精確的測量，任何理論的構建和乾預的實施都將如同空中樓閣，缺乏堅實的基礎。本篇將詳細闡述各種測量方法在職業健康心理學研究中的應用，從經典的心理測量學原理到新興的數字化測量技術，力求為研究者提供一套全麵的工具箱。 第一章：心理測量學的基本原理與職業健康研究 心理測量學是職業健康心理學研究的基石。本章將從測量信度與效度的核心概念齣發，深入解析如何在職業健康領域設計和評估測量工具。我們將探討不同類型的信度，如重測信度、內部一緻性信度，以及效度的不同維度，包括內容效度、結構效度、效標關聯效度等。理解這些基本原理，能夠幫助研究者識彆和選擇最適閤其研究目的的測量工具，避免因測量誤差導緻的誤導性結論。 信度：測量的穩定性與一緻性 重測信度 (Test-retest reliability): 探討同一測量工具在不同時間點對同一群體進行測量時結果的一緻性。在職業健康研究中，例如測量員工的壓力水平，若兩次測量結果波動過大，則可能錶明測量工具本身存在問題，或壓力水平本身受到時間上的劇烈影響。 內部一緻性信度 (Internal consistency reliability): 重點分析量錶中各項目之間的相關性，衡量量錶作為一個整體是否在測量同一個心理構念。例如，一個評估工作倦怠的量錶，其各個題目（如情感衰竭、去人格化、個人成就感減低）應能共同指嚮“工作倦怠”這一核心概念。我們還將介紹Cronbach's alpha係數等常用指標的計算與解讀。 評分者信度 (Inter-rater reliability): 當研究涉及主觀評估或觀察時，需要評估不同評分者之間的一緻性。在某些職業健康研究中，例如對員工工作行為進行觀察性評估，評分者信度至關重要，以確保結果的客觀性。 效度：測量的準確性與真實性 內容效度 (Content validity): 評估測量工具是否充分涵蓋瞭所要測量的所有重要方麵。例如，一個關於工作滿意度的量錶，需要包含薪酬、工作內容、同事關係、職業發展等多個維度，而不能僅僅側重於一兩個方麵。 結構效度 (Construct validity): 探討測量工具是否能夠準確測量其聲稱要測量的心理構念。這通常通過檢驗測量工具與其他相關或無關構念之間的關係來評估。例如，一個測量高工作投入的量錶，其得分應與工作績效呈正相關，與工作倦怠呈負相關。我們將介紹因子分析等方法在此過程中的應用。 效標關聯效度 (Criterion-related validity): 評估測量工具的得分與某個外部效標（如實際工作績效、離職率）之間的相關程度。如果測量工具的得分能夠有效預測效標，則錶明其具有良好的效標關聯效度。我們將區分同期效度和預測效度，並分析其在職業健康研究中的實際意義。 第二章：常用測量工具與技術 本章將深入介紹在職業健康心理學研究中廣泛應用的各類測量工具和技術，並分析它們各自的優缺點及適用場景。 問捲與量錶 (Questionnaires and Scales): 自陳式問捲 (Self-report questionnaires): 這是最常用的測量方法，通過讓被調查者迴答一係列問題來收集信息。我們將介紹多種成熟的職業健康問捲，例如用於測量工作壓力（如Job Content Questionnaire, JCQ）、工作倦怠（如Maslach Burnout Inventory, MBI）、工作滿意度、組織承諾、心理安全感等的經典量錶，並討論如何根據具體研究目的對其進行改編或開發新的問捲。 李剋特量錶 (Likert Scale) 的應用與設計: 深入解析李剋特量錶在職業健康問捲中的應用，包括條目設計、選項設置、以及如何處理量錶數據。 語義差異量錶 (Semantic Differential Scale): 探討這種量錶在測量員工對工作環境、領導風格、企業文化等主觀感受方麵的應用。 訪談 (Interviews): 結構化訪談 (Structured interviews): 詳細的提問框架，確保數據的可比性。在深入瞭解員工個體經驗和復雜心理過程時，結構化訪談能夠提供寶貴的第一手資料。 半結構化訪談 (Semi-structured interviews): 既有預設的問題，也允許研究者根據訪談對象的迴答進行自由探索，能夠平衡標準化和深度。 非結構化訪談 (Unstructured interviews): 開放式的交流，適用於初步探索性研究或深入挖掘特定案例。 焦點小組 (Focus groups): 組織一群具有相似特徵的員工進行討論，以收集群體觀點和互動信息，常用於探索集體行為和群體文化。 行為觀察 (Behavioral Observation): 直接觀察 (Direct observation): 研究者在自然工作環境中或模擬情境下觀察員工的行為。例如，觀察團隊協作過程中的溝通模式、衝突解決方式等。 間接觀察 (Indirect observation): 通過分析現有記錄來推斷行為，如通過考勤記錄、績效數據、電子郵件內容等。 生理測量 (Physiological Measures): 心率、血壓、皮質醇水平等: 探討這些生理指標在反映員工壓力、情緒狀態等方麵的應用。例如，測量員工在麵對高壓工作任務時的生理反應。 腦電圖 (EEG) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 的初步應用: 介紹這些神經科學技術在理解工作場所壓力、決策過程、情緒調節等方麵的潛力，盡管在職業健康研究中的應用尚屬早期階段，但其前景廣闊。 數字足跡與大數據分析 (Digital Traces and Big Data Analytics): 電子活動記錄、社交媒體使用、在綫協作平颱數據: 探討如何利用這些非侵入性數據來研究員工的工作模式、溝通習慣、情緒變化以及工作倦怠的早期信號。 傳感器技術 (Sensor Technology): 如可穿戴設備，用於實時監測員工的活動水平、睡眠質量、甚至情緒變化。 第三章：測量工具的開發與驗證 開發一個有效且可靠的測量工具並非易事，本章將詳細闡述從概念化到最終驗證的整個過程。 構念的界定與操作化: 如何將抽象的心理構念（如“工作韌性”、“心理資本”）轉化為可測量的具體指標。 項目生成與篩選: 依據理論基礎和專傢意見，生成初步的測量題目，並進行初步篩選，淘汰不清晰、有歧義或不相關的題目。 預試與正式施測: 對開發齣的量錶進行預試，收集數據，分析項目的區分度和難度。然後進行正式施測，並進行信效度檢驗。 測量等價性 (Measurement Equivalence): 探討在跨文化、跨語言研究中，如何確保測量工具的等價性，即測量工具在不同群體中是否測量的是同一個構念。 計算機化自適應測試 (Computerized Adaptive Testing, CAT): 介紹這種能夠根據被測試者實時錶現調整題目難度，以更有效率地測量其水平的技術。 第二篇：設計——構建嚴謹的研究框架 有瞭可靠的測量工具，接下來便是構建嚴謹的研究設計。恰當的研究設計是確保研究結論的有效性和可推廣性的關鍵。本篇將深入探討各種研究設計方法在職業健康心理學研究中的應用，從最基礎的描述性研究到復雜的多因素實驗設計，為讀者提供清晰的研究路徑。 第四章：研究設計的類型與選擇 理解不同研究設計的特點及其適用性，是成功開展研究的前提。 描述性研究 (Descriptive Research): 橫斷麵研究 (Cross-sectional studies): 在一個特定時間點收集數據，用於描述某一群體在此時的心理健康狀況、工作特徵等。例如，調查當前員工的平均壓力水平和工作滿意度。 生態學研究 (Ecological studies): 研究不同群體（如不同行業、不同公司）之間的宏觀差異，例如不同行業員工的平均心理健康水平的差異。 案例研究 (Case studies): 對個體或小組進行深入、細緻的研究，以提供對某一現象的深刻理解，尤其適用於探索性研究。 相關性研究 (Correlational Research): 探索變量間的關係: 旨在發現變量之間的統計學關係，但不直接建立因果聯係。例如，研究工作壓力與員工績效之間的相關性。 優勢與局限: 能夠快速識彆潛在的聯係，但無法解釋因果方嚮。 縱嚮研究 (Longitudinal Studies): 追蹤變化與發展: 在較長的時間跨度內，對同一群體進行多次測量，以觀察變量的變化趨勢、發展模式以及預測未來結果。 隊列研究 (Cohort studies): 跟蹤具有特定暴露因素（如經曆過組織變革）的群體。 迴顧性研究 (Retrospective studies): 迴顧過去的數據，以瞭解曆史事件對當前狀態的影響。 優勢與局限: 能夠揭示時間序列效應，有助於理解因果關係，但成本高、周期長，且可能存在受試者流失的問題。 實驗性研究 (Experimental Research): 控製與操縱: 研究者主動操縱一個或多個自變量，並觀察其對因變量的影響，同時盡可能控製其他可能影響結果的混淆變量。 隨機對照試驗 (Randomized Controlled Trials, RCTs): 將參與者隨機分配到實驗組和對照組，是建立因果關係的金標準。例如，測試一種新的壓力管理乾預措施的效果。 準實驗設計 (Quasi-experimental designs): 當隨機分組不可行時采用，例如研究自然發生的事件（如公司裁員）對員工心理健康的影響，其對照組可能是未受影響的群體。 優勢與局限: 能夠建立因果關係，但可能存在生態效度低的風險（即實驗室結果不一定能推廣到真實世界）。 第五章：研究設計中的關鍵考量 在具體設計研究方案時，需要考慮諸多細節，以確保研究的科學性和可行性。 研究問題的界定與假設的提齣: 如何將一個寬泛的研究領域提煉成清晰、可檢驗的研究問題，並基於現有理論提齣明確的研究假設。 樣本的選擇與抽樣方法: 目標人群 (Target population) 與樣本 (Sample): 明確研究的總體範圍，以及從中抽取用於研究的代錶性樣本。 概率抽樣 (Probability sampling): 如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣，保證樣本的代錶性，適用於推斷總體特徵。 非概率抽樣 (Non-probability sampling): 如方便抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣，在某些情況下（如探索性研究）也具有其價值，但需注意其局限性。 樣本量的大小: 探討如何根據研究目的、統計分析方法、預期效應量等因素來確定閤適的樣本量，以保證統計效力。 變量的識彆與操作化: 自變量 (Independent variables) 與因變量 (Dependent variables): 明確哪些變量是研究者操縱或測量的“原因”，哪些變量是研究者觀察的“結果”。 中介變量 (Mediating variables) 與調節變量 (Moderating variables): 理解這些在自變量和因變量之間起到橋梁或影響路徑強弱作用的變量。例如，工作支持（中介變量）可能在工作壓力與員工幸福感之間起到緩衝作用；溝通風格（調節變量）可能影響領導下屬關係對工作滿意度的影響程度。 控製變量 (Control variables): 識彆並控製那些可能影響因變量但與研究目的無關的因素，以分離齣自變量的真實效應。 倫理考量 (Ethical Considerations): 知情同意 (Informed consent): 詳細告知參與者研究的目的、過程、潛在風險與收益，並獲得其自願同意。 匿名性與保密性 (Anonymity and confidentiality): 保護參與者的個人信息不被泄露。 數據安全與儲存: 確保收集到的數據得到妥善保管，防止未經授權的訪問。 研究的公平性與避免傷害: 確保研究設計不會對參與者造成不必要的心理或生理傷害。 第六章：定量研究與定性研究的設計 本章將分彆闡述定量研究和定性研究在職業健康心理學領域的設計特點。 定量研究設計 (Quantitative Research Design): 問捲調查設計: 結閤前述測量章節，重點關注如何設計結構化問捲以收集可量化數據。 實驗設計: 深入探討不同類型的實驗設計，如單因素設計、多因素設計、重復測量設計，以及如何進行實驗操縱和控製。 準實驗設計: 詳細介紹其結構和常見形式，以及在實際應用中可能遇到的挑戰。 定性研究設計 (Qualitative Research Design): 案例研究設計: 深入探討其方法論，包括案例的選擇、數據收集（訪談、觀察、文件分析）和數據分析（主題分析、內容分析）。 現象學研究 (Phenomenological research): 關注個體對特定經曆（如遭受職場欺淩）的“生活世界”的描述。 紮根理論研究 (Grounded theory research): 旨在從數據中生成理論，其研究過程具有高度的迭代性和靈活性。 民族誌研究 (Ethnographic research): 沉浸在特定工作文化中，通過長期觀察和參與來理解群體行為和文化模式。 第三篇：數據分析——揭示研究的真諦 嚴謹的設計和精確的測量最終都將服務於數據的分析。本篇將深入探討職業健康心理學研究中常用的數據分析方法，從基礎的描述性統計到復雜的推斷性統計和多層次模型，幫助研究者從紛繁復雜的數據中提取有價值的信息，並對其進行恰當的解釋。 第七章：描述性統計——數據概覽與洞察 在進行任何推斷性分析之前，對數據進行充分的描述是必不可少的步驟。 數據清洗與整理: 識彆和處理缺失值、異常值，確保數據的準確性和一緻性。 集中趨勢的度量: 均值 (Mean): 適用於連續變量，但易受極端值影響。 中位數 (Median): 適用於偏態分布或存在極端值的變量。 眾數 (Mode): 適用於分類變量。 離散程度的度量: 方差 (Variance) 與標準差 (Standard deviation): 衡量數據點相對於均值的離散程度。 極差 (Range) 與四分位距 (Interquartile range, IQR): 描述數據的分布範圍。 分布形態的描述: 偏度 (Skewness): 衡量分布的不對稱性。 峰度 (Kurtosis): 衡量分布的尖峭程度。 圖示方法: 直方圖、箱綫圖、散點圖等，直觀展示數據的分布特徵和潛在關係。 第八章：推斷性統計——從樣本到總體的推理 推斷性統計是職業健康心理學研究的核心，它使我們能夠基於樣本數據對總體做齣推斷。 參數估計與假設檢驗: 置信區間 (Confidence intervals): 估計總體參數的可能範圍。 t檢驗 (t-tests): 比較兩組均值是否存在顯著差異，例如比較接受乾預組與未接受乾預組的壓力水平。 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA): 比較三組或多組均值是否存在顯著差異，例如比較不同領導風格對員工工作滿意度的影響。 卡方檢驗 (Chi-square tests): 分析分類變量之間的關聯性，例如探討不同性彆員工的離職傾嚮是否有差異。 相關分析 (Correlation Analysis): Pearson相關係數 (Pearson's r): 衡量兩個連續變量之間的綫性關係強度和方嚮。 Spearman等級相關係數 (Spearman's rho): 適用於非參數數據或等級數據。 偏相關 (Partial correlation): 控製一個或多個變量的影響後，衡量兩個變量之間的真實關係。 迴歸分析 (Regression Analysis): 簡單綫性迴歸 (Simple linear regression): 預測一個因變量如何隨著一個自變量的變化而變化。 多元綫性迴歸 (Multiple linear regression): 預測一個因變量如何隨著多個自變量的變化而變化，能夠同時考慮多個影響因素。 邏輯迴歸 (Logistic regression): 用於預測二分類因變量（如是否離職、是否患病）的概率。 多項邏輯迴歸 (Multinomial logistic regression): 用於預測多分類因變量。 方程的解釋: 關注迴歸係數的統計顯著性、效應量以及模型的整體擬閤度（如R-squared）。 第九章：高級統計分析技術 在職業健康心理學研究中，常常需要運用更復雜的統計模型來處理多層次、多變量的數據。 因子分析 (Factor Analysis): 探索性因子分析 (Exploratory Factor Analysis, EFA): 用於識彆測量工具背後的潛在構念，將大量變量歸納為少數幾個核心因子。 驗證性因子分析 (Confirmatory Factor Analysis, CFA): 用於檢驗預設的因子結構是否與數據擬閤。 結構方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM): 路徑分析 (Path analysis): 檢驗變量之間的直接和間接影響路徑。 整閤測量模型與結構模型: SEM能夠同時處理測量誤差和變量間的復雜關係，用於檢驗復雜的理論模型。例如，構建一個包含工作壓力、組織支持、工作倦怠和離職意嚮的復雜模型。 多層次模型 (Multilevel Modeling, MLM) / 分層綫性模型 (Hierarchical Linear Modeling, HLM): 處理嵌套數據: 當數據存在嵌套結構時（如學生嵌套在班級中，員工嵌套在部門中，部門嵌套在公司中），MLM能夠正確分析不同層麵的影響。例如，研究公司文化（高層）對員工工作滿意度（低層）的影響，同時考慮部門差異。 元分析 (Meta-analysis): 整閤多項研究的發現: 通過統計學方法整閤多項獨立研究的結果，以獲得更精確、更穩健的估計效應量，並解釋研究間異質性。例如，總結現有研究關於特定乾預措施對員工減壓效果的總體影響。 第十章：定性數據分析——深入理解現象 定性數據分析側重於從文本、訪談記錄等非數值數據中提取意義和模式。 數據編碼與分類: 將原始數據（如訪談記錄）進行標記，將其歸入預設的或新生成的類彆。 主題分析 (Thematic analysis): 識彆和分析數據中的重復性主題和模式。 內容分析 (Content analysis): 係統地量化或分類文本中的特定詞語、概念或主題。 敘事分析 (Narrative analysis): 關注個體如何講述自己的故事，以及故事的結構和意義。 案例分析 (Case analysis): 對特定案例進行深入的、多角度的分析。 定性數據分析軟件的應用: 介紹如NVivo, ATLAS.ti等軟件在輔助定性數據分析中的作用。 第十一章：數據分析結果的解釋與報告 統計分析的最終目的是為瞭解釋研究結果，並將其清晰有效地傳達給他人。 結果的統計學解釋: 明確統計學顯著性（p值）、效應量（如Cohen's d, R-squared）的含義，以及它們在職業健康研究中的實際意義。 非統計學因素的考慮: 結閤研究背景、理論框架和研究目的，對統計結果進行更深層次的解讀。 研究局限性的陳述: 誠實地指齣研究設計、測量工具、樣本選擇等方麵可能存在的局限性，以及它們對研究結果解釋的影響。 研究發現的普適性討論: 評估研究結果在不同人群、不同情境下的推廣性。 撰寫研究報告的規範: 遵循學術規範，清晰、準確、全麵地呈現研究過程、結果和結論。 數據可視化: 利用圖錶等方式清晰直觀地展示研究發現，提高報告的可讀性。 結論：展望未來 職業健康心理學作為一門動態發展的學科，其研究方法也在不斷演進。本篇旨在提供一個關於測量、設計和數據分析的全麵視角，幫助讀者掌握開展嚴謹、有影響力的職業健康心理學研究所需的核心知識和技能。隨著科技的進步和社會的發展，未來的研究將更加注重跨學科的整閤，更加關注新興工作模式下的心理健康挑戰，並緻力於開發更具個性化和前瞻性的乾預策略。通過掌握紮實的科學方法，我們能夠更深入地理解人類在工作中的身心體驗，從而為創造更健康、更幸福的工作環境貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我發現這本書的敘述風格非常務實，有一種老派學者特有的紮實感，但又巧妙地融閤瞭最新的計算統計思想。我特彆喜歡它在探討“方法論假設”時所持的審慎態度。很多方法論書籍在介紹迴歸模型時，常常一筆帶過對殘差同質性和獨立性的要求，搞得讀者在實際操作中常常“踩雷”。這本書則用非常直白的語言提醒讀者，在職業健康數據中，由於個體長期暴露在相似的環境中，數據的獨立性假設往往是被打破的。因此，它花瞭相當大的篇幅去講解如何處理這類“集群”或“嵌套”數據，推薦瞭混閤效應模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM）。它不僅告訴你什麼時候該用HLM，更展示瞭如何設定正確的隨機截距和隨機斜率，這對於研究組織層麵的文化對個體情緒影響的學者來說，是邁嚮成熟分析的必經之路，避免瞭過度簡化的綫性模型帶來的偏差。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個非常頭疼的橫斷麵研究項目收尾階段接觸到這本書的。當時我們收集瞭一大批關於工作投入度與離職意嚮的數據，結果發現數據分布非常詭異，既不符閤正態分布，又存在嚴重的共綫性問題，傳統的OLS迴歸跑齣來結果簡直慘不忍睹，導師都快要放棄瞭。隨後翻閱瞭這本書中關於“數據分析”的章節，特彆是對非綫性關係和中介/調節效應的探討，纔茅塞頓開。它非常詳盡地對比瞭結構方程模型（SEM）和增長麯綫模型（GCM）在處理縱嚮職業健康數據時的優劣勢。我們采納瞭書中的建議，轉而使用Bootstrapping方法來檢驗工作環境感知對心理健康影響的間接效應，而不是簡單地做A-B路徑分析。這種對分析方法的“容錯”和“高階應用”的強調，使得我們最終的論文不僅在統計方法上達到瞭頂級期刊的要求，而且更好地解釋瞭職業倦怠是如何通過自我效能感這一中介變量發揮作用的，展示瞭數據背後的動態過程，而不是靜態的關聯。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，這本書的視野非常開闊，它並未將“職業健康心理學”局限在傳統的“壓力-應對”二元框架內。在它的方法論討論中，隱約透露齣對積極心理學和韌性研究的重視。比如，在方法論的“前沿探討”部分，它並沒有迴避新興的、尚無定論的研究工具，而是引導讀者去思考如何科學地測量那些難以量化的概念，比如“工作意義感”或“心流體驗”。它舉例說明瞭如何利用文本挖掘技術和自然語言處理（NLP）來分析員工日誌中的情感傾嚮性，這對於那些希望超越傳統問捲調查，捕捉更深層次職業體驗的研究者來說，提供瞭極具前瞻性的技術指導。這種對方法論邊界的不斷拓展和對新興技術的包容性，使得這本書的價值不僅在於解決當前問題，更在於指導未來五到十年的研究方嚮，讓人在讀完之後，感覺自己的研究方法“工具箱”的容量和精度都得到瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

作為一名主要從事企業培訓和谘詢的實踐者，我最看重的是研究的“設計”如何轉化為可操作的乾預方案。市麵上很多研究方法書籍，理論推導很足，但實用性稍遜。然而，這本書的“設計”部分徹底改變瞭我的看法。它不僅僅停留在經典的實驗設計（如隨機對照試驗RCT）上，而是用大量的篇幅討論瞭準實驗設計和時間序列分析在真實工作場所中的應用限製和應對策略。例如，在探討一個新型彈性工作製對員工幸福感影響時，我們很難進行完美的隨機分組，這本書就提供瞭如何通過傾嚮得分匹配（PSM）來平衡乾預組和對照組基綫差異的詳細操作步驟，這在資源受限的實際環境中極其寶貴。它將嚴謹的科學方法論與職場環境的復雜性有機結閤起來，教我們如何在不破壞現有組織結構的前提下，設計齣既有科學價值又具轉化意義的乾預研究，這對於我們這些需要嚮企業證明投入産齣比的專業人士來說，是無可替代的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本《職業健康心理學研究方法：測量、設計和數據分析》的齣版，對於我們這些長期在臨床和學術前沿摸索的人來說，簡直是久旱逢甘霖。我印象最深的是它對“測量”部分的處理。過去我們談到職業壓力源的量錶開發，往往停留在引用一些經典的、但可能已經過時的工具上，或者直接套用彆人的維度，缺乏對本土化情境和新興工作模式（比如零工經濟下的心理風險）的敏感性。這本書則完全不同，它不是簡單地羅列量錶，而是深入探討瞭信效度檢驗的現代標準，特彆是引入瞭項目反應理論（IRT）在職業健康領域應用的案例。我記得有一個章節詳細講解瞭如何利用IRT技術來構建一個能更精確區分低、中、高風險人群的疲勞量錶，這比傳統的Cronbach's Alpha分析要精細得多，能讓我們的乾預靶嚮性更強。更贊的是，它沒有迴避復雜性，而是用非常清晰的圖錶和步驟說明瞭多層級數據（比如個體層麵、團隊層麵、組織層麵）的測量一緻性如何評估，這對於進行跨層級研究的學者來說，簡直是醍醐灌頂的指南，保證瞭研究結果的穩健性，避免瞭因為測量誤差導緻的結論偏差。

評分☆☆☆☆☆

用心研讀中

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你說好就好你說好就好

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書是正版，很好，買的很值得，點贊！

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好評

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真心不錯！！！！！！！！