企業研究方法(13版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 研究方法
• 企業研究
• 商業研究
• 數據分析
• 統計學
• 管理學
• 社會科學
• 定量研究
• 定性研究
• 案例研究

一、結閤理論與實務，使得者瞭解企業研究本身、思考模式、研究程序與內涵。

　　二、強調管理決策應用，深入探討研究計畫的規模與設計、管理問題、研究問題、調查問題、測量問題 及各種資料調查的方法與工具，幫助讀者有係統地取得研究所需資料。

　　三、除瞭詳細說明各種常用統計方法外，亦比較各式統計方法(如統計模型假設、應用時機、實例圖錶 說明)，讓讀者瞭解資料分係的原理與應用。

揭秘商業世界的底層邏輯：理論與實踐的深度融閤 《商業決策的科學：從數據到洞察的係統方法》 本書簡介 在當今瞬息萬變的商業環境中，決策的質量直接決定瞭企業的生死存亡。本手冊並非簡單羅列理論，而是旨在為商業專業人士、企業管理者以及有誌於深入理解現代商業運作規律的學習者，提供一套係統、嚴謹且極具操作性的研究與分析框架。我們聚焦於“如何科學地獲取、分析和應用商業信息”，以實現更精準的戰略規劃與運營優化。 第一部分：商業研究的基石——範式與倫理 本書的開篇，我們將深入探討商業研究的哲學基礎。成功的商業研究絕非隨意的數據堆砌，而是建立在清晰的認識論和方法論之上。 1.1 商業研究的本質與演進 我們將追溯商業研究範式的曆史演變，從早期的描述性研究到當前的預測性、規範性研究的轉型。重點剖析實證主義（Positivism）、解釋主義（Interpretivism）和批判現實主義（Critical Realism）在不同商業問題上的適用性。理解這些基礎理論有助於研究者在麵對復雜商業現象時，選擇最閤適的觀察和解釋角度。 1.2 研究倫理與數據治理的紅綫 在數據驅動的時代，研究倫理的重要性被提升到前所未有的高度。本書詳述瞭研究設計中必須遵守的道德規範，包括知情同意、隱私保護、數據匿名化處理的必要性及具體技術流程。同時，我們深入探討瞭企業內部數據治理的法律框架與最佳實踐，確保研究的閤法性與可持續性。 1.3 構建嚴謹的研究問題與目標 一個模糊的研究問題是導緻研究失敗的常見原因。本章提供瞭一套結構化的方法，指導讀者如何將寬泛的商業睏境轉化為具體、可衡量、可實現、相關性強且有時限（SMART原則）的研究命題。我們將通過大量實際案例，展示如何通過“追問根源”和“邊界限定”技術，提煉齣真正有價值的研究焦點。 第二部分：研究設計——藍圖的繪製與優化 研究設計是連接理論與實踐的橋梁。本部分詳盡闡述瞭如何根據研究目標，選擇和定製最恰當的研究路徑。 2.1 定性研究的深度挖掘：理解“為什麼” 定性研究是獲取深層次理解和揭示內在機製的關鍵。我們係統介紹瞭焦點小組（Focus Groups）、深度訪談（In-depth Interviews）的設計與實施技巧，並重點剖析瞭內容分析法（Content Analysis）和紮根理論（Grounded Theory）在商業案例研究中的應用。書中特彆強調瞭訪談提綱的非綫性設計藝術，以確保數據采集的豐富性。 2.2 定量研究的廣度覆蓋：測量與推斷 定量方法追求統計上的顯著性和普遍性。本章詳細講解瞭調查研究（Survey Research）的抽樣技術，包括概率抽樣（如分層抽樣、聚類抽樣）和非概率抽樣（如目的性抽樣、滾雪球抽樣）的優缺點及其在不同市場細分中的應用。同時，我們將探討量錶設計（Scale Development）中的信度（Reliability）與效度（Validity）的檢驗標準，確保測量工具的科學性。 2.3 混閤方法研究的集成智慧 在復雜的商業情境中，單一方法往往存在局限。本書倡導混閤方法（Mixed Methods Research）的使用，講解瞭不同設計策略（如探索性、解釋性、三角互證設計）如何有效地整閤定性和定量數據，以實現更全麵、更穩健的結論。 第三部分：數據采集與處理的實操指南 從原始數據到可用信息的轉化過程充滿瞭挑戰。本部分側重於實際操作的流程化管理。 3.1 問捲設計與數據預處理 我們提供瞭構建高效電子問捲的實用技巧，包括問題的措辭、順序安排、邏輯跳轉設置，以及如何通過預測試（Pilot Testing）來發現並修正潛在的偏誤。數據清洗環節的細節至關重要，本書詳細指導讀者處理缺失值（Missing Data）、異常值（Outliers）的識彆與閤理的填補策略，以及數據轉換（Data Transformation）以滿足統計模型的前提假設。 3.2 觀察法與二手數據的使用 除瞭主動采集數據，有效利用現有資源亦是關鍵。本章涵蓋瞭直接觀察法、參與式觀察法在競爭情報和用戶行為分析中的應用。同時，對公開的宏觀經濟數據、行業報告、公司財務報錶等二手數據源的可靠性評估、獲取渠道以及數據標準化處理進行瞭深入分析。 第四部分：數據分析與解釋——從數字到戰略建議 這是研究成果轉化的核心環節。本書將分析工具的應用與商業情境的理解緊密結閤。 4.1 描述性統計與探索性數據分析 (EDA) 在正式推導因果關係前，掌握數據的“畫像”至關重要。本章教授如何利用頻率分布、集中趨勢、離散程度等描述性統計量快速把握數據特徵。重點介紹通過可視化技術（如箱綫圖、散點圖矩陣）進行探索性數據分析，從而提前識彆潛在的模式和關係。 4.2 推斷性統計與模型構建 本書涵蓋瞭從基礎的假設檢驗（T檢驗、方差分析ANOVA）到復雜的多變量分析技術。內容重點包括： 迴歸分析的精進： 綫性迴歸、邏輯迴歸（Logistic Regression）的應用邊界，以及多重共綫性、異方差性等模型的診斷與修正。 差異性與相關性分析： 卡方檢驗、相關係數的商業解讀。 高級預測模型導論： 結構方程模型（SEM）的建模思路和在驗證復雜理論框架中的應用。 4.3 定性數據的編碼與主題提煉 對於訪談記錄、文本資料，我們將聚焦於係統的編碼過程——開放式編碼、主軸編碼、選擇性編碼的逐步深化。學習如何通過主題分析（Thematic Analysis）將分散的觀點提煉為具有解釋力的核心主題，並確保這些主題的導齣過程具有可追溯性。 第五部分：研究報告的撰寫與成果轉化 研究的價值，最終體現在其溝通效果上。 5.1 撰寫具有說服力的研究報告 一份齣色的商業研究報告需要清晰的結構和嚴謹的論證。本書提供瞭一套標準的報告結構模闆（引言、文獻綜述、方法論、發現、討論與結論）。特彆強調瞭“討論”部分的重要性，即如何將統計顯著性與商業意義相結閤，迴答最初提齣的研究問題。 5.2 從發現到行動：戰略建議的製定 真正的商業研究必須是行動導嚮的。本章指導研究者如何將抽象的分析結果轉化為具體、可操作、可量化的管理建議。我們探討瞭如何構建支持決策的敘事鏈條，以及如何針對不同的受眾（執行層、技術團隊、董事會）調整報告的側重點和展現形式。 5.3 評估與迭代：研究的持續改進 研究活動並非終點，而是持續改進的起點。本書最後強調瞭對研究過程自身進行批判性反思的重要性，包括對方法選擇的局限性進行坦誠的討論，為未來的研究奠定基礎。 目標讀者 市場研究人員、商業分析師、戰略規劃師、運營管理人員、MBA學生，以及所有希望將決策建立在堅實證據和科學方法基礎上的企業領導者。本書提供的是一套工具箱，而非固定的答案，確保讀者能夠獨立應對未來任何未知的商業挑戰。

譯者簡介

楊雪蘭

　　現職：南颱科技大學企業管理學係專任教授

　　學曆：國立颱北大學企業管理學係博士

　　專長領域：
　　■認購權證
　　■公司理財
　　■共同基金
　　■金融機構管理議題

第一篇 建立企業研究的基礎
第1章 企業研究的基礎與基本原則
第2章 研究程序概論
第3章 階段1：闡明研究問題

第二篇 企業研究設計
第4章 階段2：研究設計概論
第5章 階段2：抽樣設計
第6章 階段2：收集資料設計：質性研究
第7章 階段2：收集資料設計：觀察研究
第8章 階段2：收集資料設計：實驗法
第9章 階段2：收集資料設計：調查法

第三篇 測量
第10章 階段3：測量基礎
第11章 階段3：測量問題
第12章 階段3：測量工具

第四篇 收集、準備與檢視資料
第13章 階段3：收集、準備與檢視資料

第五篇 分析與解釋資料
第14章 階段4：假說檢定
第15章 階段4：關聯性分析

第六篇 階段5：研究報告
第16章 階段5：研究報告：受到支持的見解與建議

第七篇 研究專案概述
第17章 整閤案例

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對於《企業研究方法》（第13版），我最期待的部分，就是它能否在「研究工具」的介紹上，與時俱進。在現今數位化浪潮席捲的時代，傳統的紙本問捲和訪談，雖然仍有其價值，但早已不是唯一的選擇。我希望這本新版能更深入地探討，如何利用線上調查平颱（如SurveyMonkey、Google Forms等）來收集數據，甚至是如何運用社交媒體聆聽工具、網絡爬蟲技術來獲取非結構化數據。更重要的是，如何在數據收集的過程中，確保數據的有效性（validity）和信度（reliability）？這是一個很實際的挑戰。另外，在「研究報告的撰寫」方麵，我希望書中能提供一些更具體的指導，如何讓研究報告不僅內容紮實，同時也能夠吸引人，讓決策者願意閱讀並採納。例如，在「討論」和「結論」的部分，如何纔能提齣具有前瞻性的建議，而不是僅僅重複研究發現？還有，對於一些較為複雜的研究發現，如何透過圖錶、視覺化工具來清晰地呈現，讓讀者一目瞭然？颱灣的企業界，對於能提齣具體解決方案的研究，總是特別青睞。

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這次《企業研究方法》（第13版）的到來，讓我對課程的準備又多瞭一份踏實感。我個人在學習研究方法時，最常遇到的瓶頸，就是如何將抽象的概念轉化為具體的執行步驟。特別是在撰寫研究計畫書時，常常會卡在「研究問題的界定」和「研究假設的提齣」這兩個環節。我希望這本新版能在這方麵提供更清晰的引導。例如，針對不同類型的企業問題（像是市場進入策略、產品開發、組織變革等），能否提供一些係統性的框架，幫助讀者一步步釐清研究的核心？另外，在「文獻迴顧」的部分，除瞭介紹傳統的搜尋和篩選方法，是否能增加一些關於如何有效批判性評估學術論文的技巧？尤其是在學術論文爆炸的時代，如何從海量的文獻中，找齣真正有價值的資訊，並與自己的研究建立連結，是一項重要的能力。我還特別期待，書中對於「資料分析」的說明，能否更細緻地介紹各種統計軟體的應用（像是SPSS、Stata，或是更進階的R語言），並提供一些範例，讓讀者能實際操作，而不是僅止於理論的講解。畢竟，數據不會說話，需要工具來賦予它意義。

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拿到這本《企業研究方法》（第13版）之後，我最關心的，其實是它在「研究實踐」方麵的指引。很多時候，我們在課堂上學到瞭一堆理論和方法，但到瞭實際的企業專案中，卻發現情況複雜得多。我希望這本書能提供更多關於如何將研究方法應用於解決真實世界企業問題的案例。例如，在「行動研究」的部分，是否能提供一些如何設計和執行企業內部改善專案的步驟和注意事項？又或者，在「實驗設計」的章節，能否增加一些如何在企業環境中進行A/B測試、或是其他形式實驗的範例？這對行銷、產品開發等部門來說，非常實用。我也很想知道，書中對於「研究的限製」和「未來研究方嚮」的探討，是否有更具體的建議？如何誠實地呈現研究的不足，同時又能為後續的研究者指齣新的可能性？在颱灣，許多企業都鼓勵創新和持續學習，所以一本能夠幫助我們將學術研究與企業實務緊密結閤的指南，絕對是彌足珍貴。我希望這本第13版，能為我們在學術殿堂和商業戰場之間，搭起一座更堅實的橋樑。

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哇，拿到這本《企業研究方法》（第13版）的封麵，就覺得一股學術氣息撲麵而來。身為一個在商學院摸爬滾打多年的學生（或或許是已經進入職場，但還需要進修的朋友），研究方法這門課絕對是讓人又愛又恨。愛它，是因為它是建構紮實企業分析的基石；恨它，則是因為它常常讓我們在數據、理論、模型之間繞得暈頭轉嚮。這次看到第13版，實在是很期待它能帶來什麼樣的更新和實質性的幫助。我特別希望書中能針對目前快速變動的商業環境，提供一些更貼近實務的案例研究。例如，在探討定性研究方法時，能否加入一些關於數位時代下的觀察法或深度訪談的新技巧？又或者，在量化研究的部分，如何運用大數據分析工具來驗證假設，甚至是如何解讀 AI 生成的初步分析結果？颱灣的企業很多都麵臨全球化競爭的壓力，也積極擁抱新科技，所以如果這本書能提供一些關於如何運用新興研究方法來應對這些挑戰的指導，那就真的太棒瞭。畢竟，紙上談兵終覺淺，實戰經驗纔是王道，但好的研究方法能幫助我們事半功倍，做齣更明智的決策。

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我拿到這本《企業研究方法》（第13版）之後，立刻翻開來，想看看它在理論深度和廣度上，有沒有什麼令人耳目一新的地方。老實說，研究方法這種學科，核心理論往往是相對穩定的，但如何將這些經典理論應用到當前韆變萬化的商業世界，纔是真正的考驗。我特別關注的是，這本新版在「研究倫理」的部分，有沒有針對網路時代的數據收集和隱私保護，提齣更具體的規範和建議？畢竟，現在隨便一個線上問捲，或是社群媒體上的資料爬取，都可能觸及敏感議題。還有，關於「抽樣技術」的部分，是否能更深入地探討針對不同產業、不同規模的企業，或是特殊消費者群體，該如何設計齣最有效率且最具代錶性的抽樣方案？尤其在颱灣，產業結構多元，中小企業佔比高，很多時候研究經費有限，能否提供一些成本效益高、又能在實務中操作的抽樣策略，會是非常實用的。我還很想知道，書中對於「研究設計」的說明，有沒有更強調跨領域整閤的可能性？例如，如何結閤經濟學、心理學、社會學等不同學科的觀點，來設計更全麵、更有洞察力的企業研究？