社會科學研究方法:打開天窗說量化(第四版)

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羅清俊
圖書標籤:
  • 社會科學
  • 研究方法
  • 量化研究
  • 統計分析
  • 數據分析
  • 研究設計
  • 問捲調查
  • 實驗研究
  • 第四版
  • 學術著作
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圖書描述

  本書是《社會科學研究方法:打開天窗說量化》經過修改之後的第四版。第四版從第一章到第十六章,每一章的開頭都新增瞭該章的內容摘要,在短短一頁至兩頁的內容摘要當中,扼要地萃取各章的精髓重點,讓讀者很快地掌握量化研究的每一個環節。除此之外,作者也從頭到尾重新潤飾與調整各章內容的文字與文句,增補瞭一些量化研究的實例,讓這本書比以前更容易親近。本書屬於社會科學量化研究方法的實作指南,不僅適閤初學者使用,同時也適閤已經具備量化研究基礎的研究者參考之用。
好的,這是一本關於社會科學研究方法的圖書簡介,內容詳實,側重於定性研究、混閤方法以及更廣泛的社會學、人類學和政治學等學科的研究實踐,不涉及《社會科學研究方法:打開天窗說量化(第四版)》中的具體量化方法或內容。 --- 書名:《田野深處與觀念之間:社會科學的深度探尋與解釋之道》 引言:超越數字錶象的社會現實 在當代社會科學研究的版圖中,數據和統計分析無疑占據瞭重要的位置。然而,社會現象的復雜性、人類經驗的獨特性以及意義建構的層次性,要求我們必須迴歸到現象的發生場域,用更細緻、更具情境感的工具去捕捉和理解那些難以被量化捕捉的生命脈絡與文化肌理。 本書旨在為緻力於進行深度社會探究的研究者們提供一套係統而堅實的理論與方法論框架。我們不將研究視為冰冷的模式驗證,而是視為一次深入社會肌理、與研究對象建立意義連接的復雜旅程。本書的核心關切在於,如何通過紮實的田野工作、精妙的文本解讀,以及對社會結構與個體經驗之間張力的敏銳洞察,構建起具有解釋力的社會科學敘事。 第一部分:定性研究的哲學基石與實踐邏輯 第一章:現象學的迴歸與詮釋學的轉嚮 本部分首先探討瞭社會科學研究的哲學根基。我們深入解析瞭現象學(Phenomenology)如何促使研究者將注意力從預設的理論框架轉嚮經驗的“本真麵貌”。研究的起點不再是檢驗既有假設,而是對現象的本質進行“懸置”與描述。隨後,我們轉嚮詮釋學(Hermeneutics),強調理解(Verstehen)作為社會科學的獨特目標。理解不僅是翻譯,更是一種對話過程,研究者必須置身於文化情境中,纔能把握意義是如何在特定曆史和社會背景下被創造和流動的。本章將詳細闡述“視域融閤”(fusion of horizons)在田野研究中的實踐意義。 第二章:民族誌的藝術:沉浸、參與與觀察的辯證法 民族誌(Ethnography)是人類學和社會學進行深度探究的標誌性方法。本書將民族誌的實踐視為一門藝術,要求研究者掌握“參與式觀察”(Participant Observation)的微妙平衡。我們探討瞭如何從完全的局外人(Emic perspective)過渡到可以進行有效對話的“局內人”身份,同時保持批判性的反思立場。內容包括:如何設計田野的進入與退齣策略、建立信任(Rapport building)的倫理睏境、記錄的藝術——從原始田野筆記到係統化編碼的轉換過程,以及如何應對“觀察者效應”和自我反思在記錄中的作用。 第三章:深度訪談與口述曆史的敘事力量 定性訪談遠非簡單的問答環節,而是一種意義的共同構建。本書詳細論述瞭深度訪談(In-depth Interviewing)的技巧,包括如何運用開放式提問、追問技巧(Probing)、以及如何引導受訪者講述完整、連貫且富有情感張力的敘事。我們區分瞭半結構化訪談、敘事訪談和焦點小組(Focus Group)的應用場景。此外,對口述曆史(Oral History)的專門討論,聚焦於如何將個體記憶置於宏大曆史的框架下進行解讀,揭示被主流曆史敘事所遺忘或邊緣化的聲音。 第二部分:文本、符號與意義的解碼 第四章:符號互動論視角下的意義分析 本章轉嚮對符號(Symbols)和意義(Meaning)的係統分析。基於布爾迪厄(Bourdieu)的場域、慣習和資本理論,我們探討瞭符號如何在社會互動中産生價值和權力關係。研究者如何識彆和追蹤社會行動者如何使用符號來界定情境、構建自我認同和維護社會秩序。內容涵蓋瞭儀式、符號錶演(Symbolic Performance)的分析框架。 第五章:內容分析與話語的力量 在定性研究的範疇內,我們對文本和話語(Discourse)的處理進行瞭深入剖析。內容分析(Qualitative Content Analysis)在這裏被視為一種結構化的解讀過程,它要求研究者不僅要計數特定詞匯的齣現頻率,更要探究這些詞匯在特定語境中承載的深層意涵。我們重點闡述瞭福柯式話語分析(Foucauldian Discourse Analysis)的實踐路徑,即如何揭示知識、權力與主體性是如何在話語結構中相互塑造的。 第六章:檔案研究、視覺材料與物質文化的解讀 社會科學的研究材料遠不止於訪談記錄。本部分拓展瞭研究的範圍,涵蓋瞭對非結構化、非口頭材料的有效運用。檔案(Archives)是理解曆史社會變遷的寶庫,研究者需要具備批判性地評估檔案的“建構性”和“選擇性”的能力。同時,本書也探討瞭如何對視覺材料(如照片、電影、地圖)和物質文化(如日常物件、建築空間)進行具有社會學意義的解讀,將物質世界視為一種承載社會意義的文本。 第三部分:研究的設計、倫理與解釋的構建 第七章:定性研究的設計與案例研究的深度 定性研究的設計強調靈活性和適應性。本章討論瞭如何根據研究問題自然生成研究路徑,而非生硬地套用既有模型。我們將案例研究(Case Study)方法論提升到核心地位,探討瞭如何選擇“關鍵案例”(Critical Case)或“典型案例”,並進行“橫嚮比較”與“縱嚮追蹤”。我們強調案例研究的解釋邏輯在於“機製”(Mechanism)的識彆,而非簡單概括。 第八章:混閤方法的整閤智慧:敘事與結構的迴應 社會現實的復雜性往往需要超越單一方法的限製。本部分探討瞭如何審慎地整閤定性與定量的視角,特彆是在混閤方法(Mixed Methods)框架下,定性數據如何作為量化發現的“激活劑”或“情境化工具”。重點在於“三角互證”(Triangulation)的更高層次運用,即如何讓不同類型的數據在相互印證或産生張力時,共同指嚮更深層的解釋。 第九章:研究的倫理邊界與批判性反思 社會科學研究涉及真實的人與敏感的議題,倫理責任至關重要。本書對定性研究中特有的倫理挑戰進行瞭詳細闡述,包括知情同意的持續性、匿名化(Anonymization)的難度、研究者與被研究者關係中的權力不平衡,以及如何處理可能帶來的社會後果。最後,本章強調瞭“研究者位置性”(Positionality)的反思,要求研究者持續審視自身背景、偏見和理論預設是如何影響觀察、提問和最終解釋的全過程。 結論:走嚮具有責任感的社會理解 本書的目標是培養具有敏銳觀察力、深厚理論基礎和高度倫理自覺的社會科學研究者。我們相信,最好的研究是那些能夠將宏大敘事與微觀經驗交織起來,為理解人類境況提供真實而有溫度的描繪的探究。通過對深度方法論的精進,我們方能真正做到“打開天窗”,但這次打開的,是通往人類復雜經驗的無數扇小窗。 ---

著者信息

作者簡介
 
羅清俊
 
  學歷
  美國伊利諾大學芝加哥校區政策分析博士
  國立中興大學法商學院公共政策研究所碩士
  東吳大學政治學係學士
 
  現職
  國立臺北大學公共行政暨政策學係專任教授
 
  經歷
  國立臺北大學公共行政暨政策學係係主任
  國立臺北大學民意與選舉研究中心主任
  淡江大學公共行政學係專任副教授
  中臺醫專講師兼課外活動組組長
  國立成功大學共同科助教
  
  學術專長
  分配政策與政治
  官僚政治
  政策分析理論與方法
  量化研究設計與方法
  
  重要著作
  United States Distributive Politics in the 1980s
  臺灣分配政治
  重新檢視臺灣分配政策與政治
  公共政策:現象觀察與實務操作
      

圖書目錄

四版序  i
三版序  v
二版序  vii
一版序  xi
 
Chapter 1  量化的社會科學研究與研究流程概述  1
第一節  我們為什麼要做研究?  3
第二節  社會科學研究方法是什麼?量化的社會科學研究方法又是什麼?  5
第三節  量化研究的研究流程  11
第四節  量化研究的期刊論文與碩博士論文的內容骨幹  12
 
Chapter 2  選擇研究主題並提齣具體的研究問題  15
第一節  選擇研究主題  17
第二節  提齣具體的研究問題  21
 
Chapter 3  建構理論與發展假設  31
第一節  理論的建構  33
第二節  發展研究假設  45
 
Chapter 4  理論及概念的操作化與測量  51
第一節  理論及概念的操作化與測量:基本意涵  54
第二節  理論及概念操作化與測量的正式方法  57
第三節  變數  62
第四節  測量的效度與信度  64
第五節  測量層次或尺度  71
 
Chapter 5  選擇閤適的資料蒐集方法:調查法(1)  77
第一節  問捲調查法的使用時機與類型  80
第二節  問捲設計的基本觀念以及相關方法與技巧  83
 
Chapter 6  選擇閤適的資料蒐集方法:調查法(2)  91
第一節  抽樣  93
第二節  訓練訪員、前測與問捲調查正式施測  113
第三節  編碼  121
 
Chapter 7  選擇閤適的資料蒐集方法:既存資料分析法  125
第一節  既存資料分析法的內涵與使用時機  127
第二節  資料特質、來源以及使用上必須注意的地方  129
第三節  實例說明  133
第四節  小結  135
 
Chapter 8  統計資料分析:敘述統計(1)  141
第一節  單一變數分析  144
第二節  常態麯線與常態分配  150
第三節  標準分數或Z分數  157
 
Chapter 9  統計資料分析:敘述統計(2)  163
第一節  類別變數與類別變數以及順序變數與順序變數的關聯分析  167
第二節  等距以上與等距以上變數之間雙變數關係:相關與簡單迴歸分析  176
 
Chapter 10  統計資料分析:推論統計(1)  191
第一節  抽樣與推論統計  193
第二節  信賴區間  197
 
Chapter 11  統計資料分析:推論統計(2)  205
第一節 假設檢定的實例說明  209
第二節 假設檢定的正式程序  212
 
Chapter 12   統計資料分析:推論統計(3)  221
第一節  單一變數的檢定:大樣本或小樣本平均值的檢定  223
第二節  單一變數的檢定:大樣本或小樣本比例的檢定  228
 
Chapter 13  統計資料分析:推論統計(4)  233
第一節  檢定類別變數與等距以上變數之間的關係:類別變數區分為兩個團體  237
第二節  檢定類別變數與等距以上變數之間的關係:類別變數區分為三個(含)以上團體  244
第三節  檢定類別變數與類別變數之間的關係  252
第四節  檢定兩個等距以上變數之間的相關係數  261
 
Chapter 14  統計資料分析:推論統計(5)  263
第一節  多元迴歸分析模型與多變數關係的檢定  266
第二節  當多元迴歸模型的自變數含有虛擬變數(dummy variable)  275
第三節  多元迴歸模型相關重要概念  280
第四節  小結  285
 
Chapter 15  統計資料分析:推論統計(6)──變異數不齊一與自我相關的問題  287
第一節  變異數不齊一的問題  291
第二節  自我相關或序列相關的問題  297
 
Chapter 16  統計資料分析:推論統計(7)──依變數為二分類別變數的邏輯斯迴歸分析模型  307
第一節  線性迴歸分析與邏輯斯迴歸分析  310
第二節  邏輯斯迴歸模型的估計與詮釋  315
第三節  邏輯斯迴歸模型的檢定  319
第四節  多元邏輯斯迴歸模型  321
 
Chapter 17  統計結果的分析與詮釋:問捲調查結果分析  327
第一節  詮釋統計分析結果的要訣:編故事與說故事  329
第二節  基層交通員警自由裁量權運用的問捲調查研究  330
第三節  颱灣選民期待立法委員爭取補助利益的調查分析  338
 
Chapter 18  統計結果的分析與詮釋:既存資料統計結果分析  363
第一節  王建民的故事  365
第二節  選舉與颱灣省政府補助款分配  372
第三節  中央政府民國91-95年期間分配給縣市政府補助預算影響因素的分析  380
第四節  立法委員記名錶決影響因素的分析  386
第五節  縣市閤併對於傢戶所得與貧富差距的影響評估以及颱灣各縣市所得分配不均的政治經濟分析  391
 
Chapter 19  撰寫結論:研究發現與討論的撰寫方法  407
第一節  研究結論當中的「研究發現」  408
第二節  研究結論當中的「討論」  411
 
結  語  419
附  錄  423
參考書目  433

圖書序言

  • ISBN:9789862984062
  • 叢書係列:研究方法叢書
  • 規格:平裝 / 464頁 / 17 x 23 x 2.1 cm / 普通級 / 單色印刷 / 四版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

四版序
 
  本書第四版從第一章到第十六章,每一章的開頭都新增瞭該章的內容摘要,在短短一頁至兩頁的內容摘要當中,扼要地萃取各章的精髓重點,讓讀者很快的掌握量化研究的每一個環節。除此之外,我也從頭到尾重新潤飾與調整各章內容的文字與文句,增補瞭一些量化研究的實例,希望能夠讓這本書比以前更容易親近。
 
  教瞭那麼多年的「量化研究方法課程」,不管是對於自己課堂教學的要求或是對於修課同學學習錶現的期待,我從來都沒有放鬆過!我要求自己能教齣平易近人的量化研究方法,我期待修課同學在接受量化研究方法的訓練之後能很自在地利用資料分析能力應付他們未來的工作!那麼多年來,我也將同樣的要求與期待放在這本「量化研究方法教科書」上麵!我要求自己撰寫這本教科書的內容能夠平易近人,我期待閱讀過這本教科書的同學或朋友再也不會因為恐懼量化研究方法而錯失資料分析能力的訓練機會,而這些資料分析能力很有可能協助他們解決很多問題。
 
  在以前,資料分析可能隻是專屬於少數專業領域的工作,但是現在幾乎各行各業都需要這樣的能力。我經常告訴我們公共行政相關科係的同學,當你們國傢考試及格之後進入政府部門工作,你經常要迴答你的長官或是民意代錶諸如此類的問題:到底發生瞭什麼事?這是持續不斷發生的事嗎?有多嚴重?是太快嗎?是太慢嗎?是太多嗎?還是太少?會隨著時間變化嗎?會隨著地理位置不同而不一樣嗎?究竟是怎樣發生的?原因是什麼?有什麼政策方案可以解決?我們採行的政策方案到底有沒有效果?效果多大?難題解決瞭嗎?如果你沒有資料分析的能力呈現證據來迴答上述問題,請問你有什麼條件可以說服並取信於你的長官和立法委員或縣市議員?你有什麼理由讓民眾相信你有本事可以幫助他們解決他們睏擾的問題?
 
  如果你在私人企業工作,你的主管可能會問你產品銷售的各種通路的績效是否有差異?原因是什麼?增加廣告行銷的廣度與強度會不會提升產品的營業額?還是必須迴過頭來改善產品品質?哪些品質是消費者在意的?你要蒐集什麼樣的資料以及使用什麼樣的分析方法纔能知道這些事情?也許你是人力資源管理部門的人員,主管可能會問你,我們這三年來聘用的新進人員績效與他們畢業的學校有無關聯?需不需要調整公司在企業博覽會的招募策略?如果你在非營利組織工作,基金會負責人可能問你過去五年來,基金會募款的來源有無明顯改變?哪些來源持續穩定?哪些來源間間斷斷?原因各是什麼?需不需要改變募款策略?近兩年基金會在媒體上的宣傳策略到底對於募款有無效果?如果你具備資料分析的能力,那麼你就有能力準確地迴答以上這些攸關公司或組織存活的重要問題,進而協助解決問題。
 
  前幾個月,颱積電要徵聘政治學博士的新聞引起大傢熱烈的討論。徵聘的條件是要具有政治經濟學背景的博士學位,要有資料分析的訓練與能力,也要熟稔國際政治與經濟,特別是中美臺關係。當時我聽到這個消息一點都不覺得意外,同時擁有政治經濟學的訓練以及資料分析能力的人,嚮來都能夠在全球化的企業當中受到重用,我在美國唸書時期的一位韓國籍老師就是一個最好的例子。這位老師也是我的博士學位論文委員會的委員之一,芝加哥大學政治學博士,專長領域就是政治經濟學與資料分析,他在我們係上開設資料分析的課程,也在我論文寫作過程給我很多資料分析的嚴格訓練與挑戰。1995年他辭去教職,因為當時的韓國YUKONG航運集團聘任他迴韓國工作。我問他,政治學博士能夠在他們集團做些什麼?他說,因為他的專長領域是在政治經濟與地緣政治,而最關鍵的是他擅長資料分析,所以他在韓國YUKONG航運集團擔任R&D部長,負責該集團在世界各地各種事業的投資分析。這件事情讓當時的我驚訝不已,原來資料分析也可以應用到我所想像不到的領域與工作。過去是這樣,現在更是如此!
 
  從2007年本書第一版問世以來,經過2010年第二版,2016年第三版,迄今2022年的第四版,感謝許多師長、朋友與同學的支持與鼓勵,讓我對於自己的要求與期待得以持續!從初版到今天的第四版,我還是必須很誠懇地說,撰寫這本書的初衷非常單純,就是希望能夠幫助想要學習量化研究方法的同學和朋友們,讓他們知道量化研究其實沒有那麼難!大傢可能不知道,十五年前這本書要初次齣版的時候,「量化研究其實沒有那麼難」纔是我真正最想要的書名呢!
 
羅清俊  謹誌
於國立臺北大學三峽校區研究室
2022年6月30日

用户评价

评分

學術寫作的過程,對我來說,往往是比實際資料蒐集更讓人挫摺的環節。尤其是要把那些複雜的統計分析結果,轉化成清晰、有說服力的文字,這簡直是一門獨立的藝術。我非常好奇這本權威著作,在「研究倫理」和「論文寫作」這兩個與實際產齣息息相關的章節裡,提供瞭哪些實用建議。尤其在倫理部分,隨著科技的發展,隱私權的界線越來越模糊,比如網路爬蟲的資料使用是否算侵犯隱私?匿名性在數位時代如何確保?這些都是我們寫計畫書時必須嚴肅麵對的議題。至於寫作風格,我希望它能更深入地探討「如何論證」:如何讓你的方法論部分讀起來像是一個無懈可擊的邏輯推演,而不是一連串的技術名詞堆砌?如果書中能提供一些實際的「好」與「壞」的論文段落範例對照,讓我們看見那些優秀的研究者是如何組織他們的論述結構,如何精準地陳述研究發現,那對正在掙紮於格式和邏輯的我們來說,無疑是極大的幫助,能讓人感覺到,寫作不再是單純的「交差」,而是一種強大的學術溝通工具。

评分

說實話,研究方法這塊的書,很多時候讀起來比我寫的碩論題目還要抽象。我對這本第四版比較好奇的地方在於,它在處理「質性」與「量化」之間的藩籬時,採取瞭什麼樣的立場。我知道傳統上總是有個潛在的鄙視鏈,似乎在某些學術圈子裡,量化成果纔算得上是真正的「科學」。但我們做社會研究,很多時候最細膩的脈絡、最深層的動機,都是從質性訪談、文本分析裡挖掘齣來的。如果這本書能像一個老練的協調者,教導我們如何在一個研究計畫中,巧妙地將兩種方法論的優勢整閤起來,讓質性的深度去解釋量化的廣度,讓量化的結果去驗證質性的假設,那纔叫真正的「開闊視野」。我特別期待它在混閤研究法(Mixed Methods)的章節裡,有沒有提供一些具體的操作流程和範例,畢竟理論上的「整閤」跟實際操作時的「拼湊」之間,有著天壤之別。如果它能讓我覺得,原來兩種看似南轅北轍的方法,其實是彼此互補、共同指嚮真相的兩條路徑,那就太棒瞭。

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每次在圖書館翻到那些厚重的研究方法論書籍,總有一種既敬畏又焦慮的複雜心情。這本《社會科學研究方法》第四版,聽說在學術界已經纍積瞭不少口碑,重點是它居然已經齣到第四版瞭,這本身就說明瞭內容的迭代和跟時代的同步性有多麼重要。在這個資訊爆炸、研究範式不斷轉變的時代,如果一本方法論書籍不能及時更新它對大數據處理、網路田野調查、或是新興的混閤研究法的觀點,那它很快就會被後浪拍在沙灘上。我最關心的是它在「紮根」與「創新」之間是如何取得平衡的。社會科學的基礎,像是古典的效度與信度概念、倫理審查的原則,這些是萬變不離其宗的基石,必須穩固;但同時,我們也得麵對 AI 寫作、演算法偏見這類全新的挑戰。所以,如果這本書能把那些「老派的」嚴謹性,用一種能跟得上數位時代脈動的方式重新包裝呈現齣來,那它就絕對是值得投資的。總之,希望它不是那種高高在上、隻談理想化設計的書,而是真正能反映齣我們現在做田野、跑實驗時,會遇到的那些灰色地帶和權宜之計的寶典。

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這幾年參與瞭不少學術研討會,觀察到一個現象:很多年輕的研究者,在報告的最後,總會用一種很籠統的方式帶過「研究限製」的部分,彷彿那隻是應付審查委員的例行公事。但實際上,研究設計的每一個環節——從問捲的設計、題項的鋪陳,到實驗組和控製組的劃分——都潛藏著可能導緻結論偏誤的「地雷」。我希望這本工具書,能夠用一種近乎「偵探小說」的筆法,引導讀者去主動「挑剔」自己的研究設計。它不應該隻教你「如何做」一個穩健的研究,更應該教你「如何找齣」自己設計中的薄弱環節。比如,當你麵對一個特定的社會現象,應該如何運用排除法,一步步篩選齣最適閤的測量工具?如果數據跑齣來的結果不如預期,是數據有問題?還是我們的理論假設本身就需要修正?這種自省式的、批判性的研究思維,比單純的技術教學來得更寶貴。如果這本書能讓我們在動筆寫「研究限製」時,是基於深刻的反思而不是敷衍瞭事,那它就成功地提升瞭我們的學術格調。

评分

這本聽說在學術圈子裡挺有份量的工具書,雖然我還沒真正捧起來細讀,但光看周邊的討論和書名給我的預感,就覺得它肯定不是那種輕輕鬆鬆就能一口氣嗑完的教科書。特別是那個副標題「打開天窗說量化」,光是這幾個字就讓人會心一笑,畢竟在我們社會科學領域裡,「量化」這兩個字,對很多研究生或者剛入行的研究者來說,簡直就是一道高聳入雲的門檻。我認識幾個在統計軟體麵前摸不著頭緒的夥伴,光是看到複雜的迴歸模型就頭皮發麻,他們迫切需要的不是一堆密密麻麻的數學公式,而是真正能讓人「聽懂」的白話解釋,就像有人真的彎下腰,拿著尺子和筆,手把手帶你把那層遮住陽光的窗戶紙給戳破一樣。這種建立在實務應用和理解基礎上的引導,纔是我們這些忙於寫論文、做研究的人最需要的「及時雨」。我猜這本書應該花瞭不少篇幅在解析那些常見的研究設計和抽樣誤差的陷阱,畢竟理論學得再好,一到實際操作麵,各種現實的限製和數據的「脾氣」就會冒齣來,處理不好,滿盤皆輸啊。期待它能提供一些像是「遇到多重共線性怎麼辦?」或者「這個P值到底在說什麼?」這種實際到不行的問題解答。

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