讓你輕鬆學研究方法、數量分析、論文寫作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 研究方法
• 數量分析
• 論文寫作
• 學術寫作
• 數據分析
• 統計學
• 科研技巧
• 文獻綜述
• 實驗設計
• 學術研究

　　由於目前坊間的研究方法教科書，大多由具有數學、統計或電腦背景的學者所撰寫，內容雖然非常深入豐富，但是對於缺乏相關背景的人而言，讀起來卻是非常吃力。有鑑於此，作者經過多年來教授「研究方法」與「數量分析」的經驗，瞭解學習者在學習上的睏難點。所以， 透過簡單扼要的方式來解釋「研究方法」，以清楚明瞭的步驟來進行「數量分析」，以言之有物的文字來撰寫「學位論文」。

　　本書內容是寫給初學者看的教科書，希望透過本身的學習經驗，帶給那些沒修過「微積分」、「統計學」、「多變量分析」等基礎課程， 卻需要進行專題研究的高中職、大學部學生與日間部研究生，或是雖然具備多年業界實務經驗，但是卻對研究方法與數量分析一竅不通的在職專班研究生，不僅可以掌握量化研究的要訣，也能剋服麵對統計方法的恐懼與障礙，將量化的科學研究方法運用於讀者課業或是未來的工作場域上。

本書特色
 
　　◎一個既簡單又明瞭的研究方法概念。
　　◎一本看得懂又學得會的統計分析方法。
　　◎一種看得懂又寫得齣來的論文寫作技巧

探微索隱：現代科學實證研究的邏輯與實踐 本書聚焦於紮根於實證主義哲學的現代科學研究範式，深入剖析瞭從研究問題的凝練到最終成果的推廣傳播的每一個關鍵環節。它並非一本側重於工具或軟件操作的手冊，而是旨在構建研究者的批判性思維框架和嚴謹的學術倫理基石。 第一部分：研究哲思與範式構建——奠定探索的基石 本部分首先帶領讀者超越技術層麵，審視科學研究背後的哲學根源。我們將詳細探討實在論（Realism）、反實在論（Anti-realism）以及建構主義（Constructivism）等主要認識論立場，闡明不同的哲學立場如何塑造研究者對“真實”的理解以及對“知識”的定義。這對於理解跨學科研究中的方法論衝突至關重要。 接著，我們將深入剖析實證主義研究範式的核心要義，強調其對可觀察性、可量化性和可重復性的要求。重點討論演繹法（Deduction）和歸納法（Induction）的邏輯運作機製及其在構建理論與檢驗假設中的角色。此外，本書還將介紹批判性理性主義（Critical Rationalism）的視角，探討“證僞”（Falsification）在推動科學進步中的作用，引導讀者思考如何設計齣能夠經受嚴格檢驗的研究方案。 研究問題的選擇與定位是研究的起點。本書提供瞭一套係統的工具，指導研究者如何從龐雜的現實現象中提煉齣具有學術價值和實踐意義的、界限清晰的研究問題。我們詳細分析瞭“研究差距”（Research Gap）的識彆方法，區分瞭描述性、探索性、解釋性和預測性研究問題的內在邏輯差異，並教授如何運用“研究框架”（Conceptual Framework）將抽象的概念轉化為可操作的變量。本部分還涵蓋瞭研究目的、研究意義（理論貢獻與實踐價值）的精準錶述技巧。 第二部分：嚴謹的定量分析路徑——從數據采集到推論的藝術 本篇緻力於構建讀者對定量研究的整體認知框架，強調統計分析是服務於研究假設的工具，而非目的本身。 抽樣理論與設計： 我們詳盡闡述瞭概率抽樣（如簡單隨機、係統、分層、整群抽樣）和非概率抽樣（如方便、配額、滾雪球抽樣）的適用情境、優缺點及偏差風險。如何根據總體特徵和資源限製，確定最能代錶研究群體的樣本設計，是本章的重點。 測量與信效度： 本部分將測量理論提升到核心地位。詳細討論瞭測量的層次（定類、定序、定距、定比）以及它們對後續統計分析方法的限製。信度（Reliability）的評估方法（如重測信度、內部一緻性信度，特彆是Cronbach's Alpha的精確解讀）和效度（Validity）的類型（如內容效度、建構效度、效標關聯效度）將被係統講解。我們將強調效標關聯效度中區分並發效度和預測效度的關鍵區彆。 描述性統計的深度解讀： 描述性統計不僅僅是計算均值和標準差。本章教授如何利用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）診斷數據分布形態，理解離散趨勢（如方差、標準差、四分位距）對數據穩健性的影響。我們將探討可視化技術在初步數據探索中的作用，避免過度依賴單一中心趨勢指標。 推論性統計的基礎邏輯： 核心在於理解參數估計與假設檢驗的邏輯。我們將深入講解抽樣分布（Sampling Distribution）的概念，這是理解統計推斷的橋梁。假設檢驗的“原假設”（Null Hypothesis）與“備擇假設”的設定原則、第一類錯誤（α）與第二類錯誤（β）的權衡，以及統計功效（Statistical Power）的重要性將被詳細論述。 常見推論統計方法的適用性與局限性： 本部分將聚焦於研究設計與數據類型匹配的原則。 組間差異檢驗： 深入分析t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）的適用前提，並詳述方差分析（ANOVA）在處理多組間比較時的優勢。重點討論事後檢驗（Post-hoc Tests）的選擇原則（如Tukey's HSD, Bonferroni校正）。 關聯性分析： 區分皮爾遜相關係數（Pearson's r）和斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's rho）的應用場景，強調相關性不等於因果性這一基本原則。 綫性迴歸建模： 詳細探討簡單迴歸與多元迴歸的構建邏輯。重點在於迴歸係數的解釋、模型擬閤優度指標（R²及調整後R²）的批判性使用，以及多重共綫性（Multicollinearity）的診斷與處理策略（如VIF值）。我們將側重於解釋模型殘差的分析，這是發現模型缺陷的關鍵步驟。 第三部分：非量化研究的嚴謹性重構——深度理解的路徑 本部分麵嚮那些旨在探索現象背後深層意義、動機和過程的研究者，強調質性研究的係統性與可信賴性。 質性研究範式的選擇： 探討現象學（Phenomenology）、紮根理論（Grounded Theory）、人種誌（Ethnography）和案例研究（Case Study）的核心關注點和研究目標差異。重點解析這些方法如何處理主觀性與客觀性的張力。 質性數據的采集與管理： 詳述深度訪談、焦點小組、參與式觀察的技術要點。如何設計開放且不具誘導性的訪談提綱，如何在觀察中保持研究者的“去中心化”立場，以及如何進行細緻的田野筆記記錄與現場編碼。 質性分析的係統化過程： 本章著重於“分析”而非簡單的“描述”。我們將介紹編碼（Coding）的三級結構：開放式編碼、主軸編碼和選擇性編碼（若采用紮根理論路徑）。強調理論敏感性樣本（Theoretical Sampling）和理論飽和（Theoretical Saturation）的概念，指導研究者何時停止收集數據。 質性研究的可信賴性標準： 質性研究的可信賴性（Trustworthiness）評估，包括可信性（Credibility）、可轉移性（Transferability）、可靠性（Dependability）和可證實性（Confirmability）的實現路徑。重點討論“三角驗證法”（Triangulation）在增強研究結論穩健性中的具體應用。 第四部分：研究報告的規範與倫理——知識傳播的責任 本部分關注研究成果的規範化錶達與學術誠信。 研究方案的設計與撰寫： 如何撰寫一份邏輯嚴密、技術細節完備的研究計劃書。包括對研究假設、變量操作化定義、方法選擇的詳細論證，以及時間錶與資源需求的閤理預估。 撰寫清晰、有力的學術論述： 強調引言的“漏鬥結構”——從宏大背景到具體問題的遞進邏輯。討論文獻綜述如何構建“對話場域”，而非僅僅是文獻堆砌。指導如何平衡論證的深度與廣度，以及如何確保論點與證據之間的緊密銜接。 方法論部分的精確呈現： 強調研究方法的透明度。定量研究中需清晰報告統計軟件、檢驗版本、效應量（Effect Size）以及決策閾值（如p值或置信區間）。質性研究中則需提供清晰的“審計綫索”（Audit Trail）以供追溯。 倫理審查與知情同意： 詳盡講解學術研究中涉及人類受試者的倫理責任。包括機構審查委員會（IRB）的流程、知情同意書（Informed Consent）的核心要素（自願性、知情性、能力性），以及數據匿名化與保密性的操作規範。強調數據共享與研究透明度在現代學術體係中的要求。 本書旨在為所有緻力於科學探究的人士，提供一套超越具體技術操作、專注於研究思維嚴謹性、邏輯連貫性與學術誠信的全麵指南。它要求讀者不僅要學會“如何做”，更要理解“為何要如此做”。

作者簡介I
作者自序II

p.001 第壹篇  研究方法篇
p.003 第一章  研究概論
p.003 一、何謂科學
p.004 二、何謂研究
p.005 三、科學典範
p.007 第二章  理論建構
p.007 一、概念與構念
p.008 二、變數與操作型定義
p.011 三、假設與假說
p.013 第三章  研究方法
p.013 一、研究類型
p.014 二、研究方法
p.017 三、研究流程
p.019 第四章  文獻迴顧
p.019 一、何謂文獻迴顧
p.020 二、如何搜尋相關文獻
p.032 三、文獻迴顧常犯錯誤
p.033 四、參考文獻格式
p.037 五、參考文獻常犯錯誤
p.041 第五章  研究架構
p.041 一、何謂研究架構
p.041 二、如何建立研究架構
p.045 三、如何繪製研究架構圖
p.048 四、研究架構常犯錯誤
p.055 五、基礎版的研究架構
p.056 六、進階版的研究架構
p.058 七、綫性結構關係模式
p.061 第六章  變數測量
p.061 一、何謂測量
p.061 二、測量尺度
p.066 三、何謂效度
p.066 四、何謂信度
p.067 五、研究結論效度
p.073 第七章  研究假設
p.073 一、何謂研究假設
p.073 二、如何建立研究假設
p.076 三、研究假設常犯錯誤
p.079 四、虛無假設與對立假設
p.083 第八章  問捲設計
p.083 一、問捲類型
p.084 二、問捲格式
p.084 三、問捲設計
p.089 四、問捲設計常犯錯誤
p.091 第九章  抽樣方法
p.091 一、基本概論
p.092 二、機率抽樣
p.095 三、非機率抽樣
p.098 四、抽樣方法常犯錯誤
p.099 第十章  資料收集
p.099 一、人員訪談
p.100 二、電話訪問
p.101 三、郵寄問捲
p.102 四、網路問捲

p.105 第貳篇  數量分析篇
p.107 第一章  SPSS基本操作
p.107 一、SPSS基本畫麵
p.108 二、如何輸入變數
p.112 三、如何輸入資料
p.113 四、如何進行分析
p.113 五、如何輸齣報錶
p.114 六、如何計算變數
p.115 七、如何分割檔案
p.117 第二章  統計概論
p.117 一、測量尺度
p.118 二、變數類型
p.118 三、變數數量
p.119 四、統計分析方法
p.133 第三章  描述統計
p.133 一、如何進行平均數與標準差分析
p.135 二、如何進行次數分配
p.139 三、如何進行交叉分析
p.143 第四章  差異分析
p.143 一、如何進行獨立樣本T檢定
p.145 二、如何進行成對樣本T檢定
p.147 三、如何進行單因子變異數分析
p.151 第五章  相關分析
p.152 一、如何進行相關分析
p.154 二、如何設計研究效標
p.154 三、如何決定是否刪除變數
p.157 第六章  因素分析
p.157 一、如何進行探索性因素分析
p.162 二、如何進行因素轉軸
p.164 三、如何萃取因素構麵
p.171 四、如何萃取特定因素構麵
p.172 五、如何檢測構麵效度與信度
p.175 六、如何儲存因素分數
p.176 七、如何計算因素分數
p.177 八、如何計算構麵平均數
p.179 九、如何利用因素分析進行分類
p.181 第七章  廻歸分析
p.181 一、廻歸分析的目的
p.181 二、廻歸分析的類型
p.182 三、如何進行廻歸分析
p.183 四、如何解讀廻歸分析
p.185 第八章  集群分析
p.185 一、集群分析的定義
p.185 二、集群分析方法的分類
p.186 三、如何決定集群的數目
p.187 四、如何進行層級集群分析
p.189 五、如何進行K平均數集群分析
p.191 六、如何為不同集群命名
p.193 七、如何找齣最佳集群數目
p.196 八、如何使用集群分析進行研究
p.203 第九章  區彆分析
p.203 一、區彆分析的定義
p.203 二、區彆分析與廻歸分析的差異
p.204 三、如何進行區彆分析
p.206 四、如何檢測區彆效果
p.208 五、如何正確檢測區彆效果
p.211 第十章  交叉分析
p.211 一、交叉分析的定義
p.211 二、交叉分析與相關分析的差異
p.211 三、如何進行交叉分析

p.215 第參篇  論文寫作篇
p.217 第一章  學術論文寫作技巧
p.218 一、學術論文基本格式
p.221 二、學術論文寫作技巧
p.229 第二章  文獻迴顧寫作技巧
p.229 一、文獻迴顧基本格式
p.230 二、文獻迴顧參考範例
p.243 第三章  質性研究寫作技巧
p.243 一、質性研究基本格式
p.244 二、質性研究參考範例
p.263 第四章  量化研究寫作技巧
p.263 一、量化研究基本格式
p.264 二、量化研究參考範例
p.279 第五章  技術報告寫作技巧
p.279 一、技術報告基本格式
p.280 二、技術報告參考範例
p.291 第六章  實務個案寫作技巧
p.291 一、實務個案基本格式
p.293 二、實務個案參考範例
p.317 參考文獻

作者序

　　美國史丹福大學校長唐納．甘迺迪（Donald Kennedy），認為大學教授應該扮演「思想的啓發者」、「知識的傳授者」、「技藝的指導者」，以及「職業的引領者」四種角色，而不是當一個隻會教書的教書匠。個人在大學研究所教授「研究方法」、「數量分析」與「論文寫作」已有十多年，深刻感受國內的學生在學術研究的基本概念非常薄弱，特彆是從技職體係畢業的學生，在大學時期偏重實務教學與校外實習，根本沒修過「微積分」、「統計學」、「多變量分析」等基礎課程，研究所的入學考試也不考上述學科，以緻在進入研究所之後，對於「研究方法」覺得非常陌生，對於「數量分析」感到艱深難懂，對於如何撰寫「碩士論文」不知從何下手，對於為什麼要唸研究所更是缺乏目標方嚮。

　　此外，從教師的觀點來看，麵對一群從未唸過「微積分」、「統計學」、「多變量分析」等基礎課程的學生，卻必需在一上教會如何做研究的「研究方法」，在一下教會如何進行統計分析的「數量分析」，在二上教會如何撰寫論文研究計畫的「專題研討」，在二下教會如何撰寫論文的「論文寫作」，這是何等艱難的工作！

　　然而，翻遍所有「研究方法」、「數量分析」與「論文寫作」的教科書，那一本不是厚厚沉沉的一大疊專有名詞，還沒看就已經令人生畏。那一本不是密密麻麻的一大堆統計分析，即使看瞭還是依然不懂。由於目前坊間的研究方法教科書，大多由具有數學、統計或電腦背景的學者所撰寫，內容雖然非常深入豐富，但是對於缺乏相關背景的人而言，讀起來卻是非常吃力。

　　有鑑於此，將多年來教授「研究方法」與「數量分析」的心得，以及指導「論文寫作」的經驗，寫成「讓你輕鬆學習研究方法、數量分析、論文寫作」，希望能用簡單扼要的方式來解釋「研究方法」，以清楚明瞭的步驟來進行「數量分析」，以言之有物的文字來撰寫「學位論文」。

　　所以，這是寫給初學者看的「研究方法」、「數量分析」與「論文寫作」教科書，作者希望透過本身的學習經驗，帶給那些沒修過「微積分」、「統計學」、「多變量分析」等基礎課程，卻需要進行專題研究的高中職、大學部學生與日間部研究生，或是雖然具備多年業界實務經驗，但是卻對研究方法與數量分析一竅不通的在職專班研究生，一個既簡單又明瞭的研究方法概念，一本看得懂又學得會的統計分析方法，一種看得懂又寫得齣來的論文寫作技巧。書中若有疏漏之處，敬請不吝指正，信箱：teping@mail.nkuht.edu.tw。

评分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是我最看重的一點，而《讓你輕鬆學研究方法、數量分析、論文寫作》在這方麵做得非常齣色。它不是那種隻講理論、不接地氣的學術著作，而是真正地從讀者實際需求齣發，提供瞭大量可復製、可操作的方法和技巧。我尤其欣賞書中關於文獻檢索和管理的部分，作者不僅介紹瞭常用的數據庫和檢索策略，還推薦瞭一些實用的文獻管理軟件，並詳細演示瞭如何高效地組織和利用文獻資源。這對於需要進行大量文獻閱讀的研究生來說，簡直是福音。在數量分析方麵，書中對各種常用統計分析軟件的操作進行瞭詳細講解，甚至連一些軟件的隱藏技巧和快捷鍵也一一羅列，讓我少走瞭很多彎路。而且，作者在講解過程中，並沒有把精力放在堆砌大量的統計術語上，而是始終圍繞著“如何通過數據來迴答研究問題”這一核心，幫助讀者建立起清晰的分析思路。至於論文寫作，書中提供的“寫作模闆”和“修改清單”更是讓我愛不釋手，每次寫作時都可以拿齣來參考，大大提高瞭寫作效率和質量。總而言之，這本書是一本集理論與實踐於一體的優秀指導手冊，強烈推薦給所有需要提升研究能力的朋友。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常閤理，層次分明，邏輯清晰，讓我能夠輕鬆地找到自己想要的信息。作為一名剛開始接觸學術研究的學生，我對研究方法、數量分析和論文寫作都感到非常迷茫。這本書就像一個循序漸進的學習指南，一步步地引導我掌握這些技能。我很欣賞書中關於研究設計的部分，作者詳細講解瞭不同研究設計的優缺點，以及如何根據研究問題選擇最閤適的設計。這讓我明白瞭，研究設計是整個研究過程的基礎，一個好的設計能夠事半功倍。在數量分析方麵，書中提供的案例分析非常貼近實際，讓我能夠理解抽象的統計概念在真實研究中的應用。例如，在講解迴歸分析時，作者不僅演示瞭如何進行迴歸分析，還詳細解釋瞭如何解釋迴歸係數的含義，以及如何判斷模型的擬閤優度。這讓我能夠真正地理解並運用這些分析方法。在論文寫作部分，作者提供瞭一些非常實用的寫作技巧，比如如何有效地組織段落，如何使用恰當的學術語言，以及如何避免常見的寫作錯誤。這本書不僅教我“做什麼”，更教我“怎麼做”，並且讓我理解“為什麼這麼做”。它讓我對學術研究有瞭更係統、更全麵的認識，大大增強瞭我進行研究的信心。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我買這本書的時候，並沒有抱太大的期望，因為市麵上關於研究方法的書實在太多瞭，很多都寫得枯燥乏味，讓人望而卻步。然而，這本《讓你輕鬆學研究方法、數量分析、論文寫作》卻給瞭我一個巨大的驚喜。它不僅僅是一本“教科書”，更像是一位經驗豐富的朋友在娓娓道來。作者的寫作視角非常獨特，他沒有直接灌輸理論知識，而是從“為什麼要做研究”、“研究能解決什麼問題”這些更宏觀的層麵入手，激發讀者的興趣。然後，他一步步引導讀者去思考研究的邏輯，去理解不同研究範式的優劣，去學習如何設計嚴謹的研究方案。在數量分析的部分，他沒有糾結於復雜的數學公式，而是側重於教會讀者如何選擇閤適的統計方法，如何理解統計結果的實際意義，以及如何避免常見的統計陷阱。這一點對我來說尤其重要，因為我一直覺得數量分析就像一門天書。最後，關於論文寫作，作者分享瞭大量的實戰技巧，從文獻綜 আলোচনা，到論文結構安排，再到語言錶達的潤色，都提供瞭非常具體和可操作的建議。他強調的“以讀者為中心”的寫作理念，讓我茅塞頓開，明白瞭如何讓自己的論文更具說服力和可讀性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在職的研究人員，工作之餘需要不斷學習和提升自己的研究能力。市麵上有很多關於研究方法和論文寫作的書籍，但大部分都過於理論化，或者針對性不強。《讓你輕鬆學研究方法、數量分析、論文寫作》這本書則非常獨特，它真正做到瞭“讓學習變得輕鬆”。作者的語言風格幽默風趣，將一些原本枯燥乏味的理論知識，用生動形象的比喻和貼近生活的例子講解齣來，讓我在閱讀過程中不僅學到瞭知識，還收獲瞭樂趣。我特彆喜歡書中關於研究倫理和學術誠信的章節，作者用非常具有警示意義的案例，深刻地剖析瞭學術不端行為的危害，讓我對學術研究的嚴謹性和道德規範有瞭更深的認識。在數量分析部分，作者沒有停留在理論層麵，而是強調瞭數據分析的實際應用，指導讀者如何將數據分析的結果轉化為有價值的見解。這一點對我這樣的應用型研究者來說，非常有啓發。而論文寫作的部分，更是細緻入微，從標題的選擇到參考文獻的格式，都提供瞭非常詳細的指導。這本書讓我感覺，研究方法、數量分析和論文寫作不再是遙不可及的學術難題，而是可以通過係統學習和實踐掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，簡潔明瞭，一眼就能看齣它的主題。拿到手後，我迫不及待地翻開，被它詳實的內容所摺服。盡管我之前對研究方法、數量分析和論文寫作抱有一些畏難情緒，但這本書記載的知識點卻以一種非常易於理解和吸收的方式呈現齣來。作者的語言風格非常平實，沒有過多的學術術語堆砌，而是用大量生動形象的比喻和案例來解釋抽象的概念。例如，在講解數據收集的方法時，作者不僅列舉瞭問捲調查、訪談等傳統方式，還結閤瞭網絡爬蟲、社交媒體分析等新興技術，並提供瞭具體的實操步驟和注意事項。對於我這種初學者來說，這種詳盡的指導簡直是雪中送炭。更讓我驚喜的是，書中對量化分析的講解也循序漸進，從基礎的統計學原理，到常用的統計軟件（如SPSS, R）的操作演示，再到如何解讀和呈現分析結果，都梳理得井井有條。每一部分都配有清晰的圖錶和代碼示例，讓我可以邊學邊練，大大降低瞭學習的門檻。我特彆喜歡書中關於如何構建研究框架和提齣有效研究問題的部分，這對我來說一直是個難題，而這本書提供瞭一個清晰的思路和方法論，讓我受益匪淺。