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[美] 尼尔·萨尔金德(Neil J. Salkind) 著
出版社: 北京大学出版社 ISBN:9787301249093 版次:1 商品编码:11580780 包装:平装 丛书名: 北大高等教育文库·学术规范与研究方法丛书 开本:16开 出版时间:2014-10-01 用纸:胶版纸 页数:228
《社会科学研究方法100问》概括论述了社会科学研究中最为重要的一些问题,包括:开始研究过程;文献回顾;研究道德;研究方法;抽样的思想及问题;描述性方法;检验与测量;推论与显著性;等等。本书每章都可以独立存在并且提供一个直接的问题和相对简短的回答。
第二章:回顾和撰写你的研究问题
第三章:关于道德的指导思想
第四章:研究方法:了解语言,了解想法
第五章:有关抽样的思想及问题
第六章:使用描述性方法描述数据
第七章:检验与测量
第八章:了解不同的研究方法
第九章:推论与显著性
这一公式所代表的是,因变量的值随着一个或更多的自变量的变化而变化。在这一等式中,有两个自变量,但是理论上,可以有三个、四个或更多,我们很快就会明白这一点。
你可以从以下几个方面来理解二者之间的特殊关系。
首先,这一公式表达了实验方法的基本要点。在这一公式中,一个或多个自变量被用来检验它们是否会对因变量产生影响。例如,一位研究者可能会有兴趣测试职业身份的转变是否会影响自尊心。
其次,自变量之间应该相互独立。这就保证了每一个自变量都会提供独一无二的信息,以使你理解因变量的变化。例如,如果研究者对探讨职业身份感兴趣,他可能不愿把收入包含在内,因为大多数失业者没有收入来源,而大多数就业者却有。职业身份和收入来源提供了相似的信息类型,因此会存在大量的重叠。
第三,自变量之间通常能够相互影响。例如,职业身份和年龄不可能单独与自尊水平相联系,而是共同发挥作用(比如,将年轻的失业者与年龄大一些的就业者对比),这很可能会对因变量产生影响。
最后,人们可能认为大量使用自变量就是答案,因为自变量解释的越多越好。最终,问题是自变量趋向于相互“重复”且重叠(如上第二点原因),因此收集这些多余的数据并无谓地浪费时间和资源,是很奢侈的。
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社会科学研究方法100问-so88
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图书介绍
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[美] 尼尔·萨尔金德(Neil J. Salkind) 著
出版社: 北京大学出版社 ISBN:9787301249093 版次:1 商品编码:11580780 包装:平装 丛书名: 北大高等教育文库·学术规范与研究方法丛书 开本:16开 出版时间:2014-10-01 用纸:胶版纸 页数:228
编辑推荐
在一个日渐由数据推动的世界中,对于学生和专业人员来说,从最初通过数据的分析和阐释来提出问题到最终报告的形成以及在此期间的每一项工作,更好理地解研究程序比以往更为重要。《社会科学研究方法100问》概括论述了社会科学研究中最为重要的一些问题,包括:开始研究过程;文献回顾;研究道德;研究方法;抽样的思想及问题;描述性方法;检验与测量;推论与显著性;等等。本书每章都可以独立存在并且提供一个直接的问题和相对简短的回答。
内容简介
在当今这个数据驱动的世界,更好地了解研究的过程,对于学生和专业研究者来说,比以往任何时候都更重要。《社会科学研究方法100问》总结了社会科学研究领域的学生最常问到的最重要的100个问题。《社会科学研究方法100问》为初学者提供了社会科学研究方法领域最急需回答的问题的答案,适于高年级本科生、研究生及研究人员参考。作者简介
尼尔·萨尔金德Neil J. Salkind,美国堪萨斯大学教授。目录
第一章:了解并着手开始研究过程第二章:回顾和撰写你的研究问题
第三章:关于道德的指导思想
第四章:研究方法:了解语言,了解想法
第五章:有关抽样的思想及问题
第六章:使用描述性方法描述数据
第七章:检验与测量
第八章:了解不同的研究方法
第九章:推论与显著性
精彩书摘
《社会科学研究方法100问》:这一公式所代表的是,因变量的值随着一个或更多的自变量的变化而变化。在这一等式中,有两个自变量,但是理论上,可以有三个、四个或更多,我们很快就会明白这一点。
你可以从以下几个方面来理解二者之间的特殊关系。
首先,这一公式表达了实验方法的基本要点。在这一公式中,一个或多个自变量被用来检验它们是否会对因变量产生影响。例如,一位研究者可能会有兴趣测试职业身份的转变是否会影响自尊心。
其次,自变量之间应该相互独立。这就保证了每一个自变量都会提供独一无二的信息,以使你理解因变量的变化。例如,如果研究者对探讨职业身份感兴趣,他可能不愿把收入包含在内,因为大多数失业者没有收入来源,而大多数就业者却有。职业身份和收入来源提供了相似的信息类型,因此会存在大量的重叠。
第三,自变量之间通常能够相互影响。例如,职业身份和年龄不可能单独与自尊水平相联系,而是共同发挥作用(比如,将年轻的失业者与年龄大一些的就业者对比),这很可能会对因变量产生影响。
最后,人们可能认为大量使用自变量就是答案,因为自变量解释的越多越好。最终,问题是自变量趋向于相互“重复”且重叠(如上第二点原因),因此收集这些多余的数据并无谓地浪费时间和资源,是很奢侈的。
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前言/序言
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