社会科学论文写作与量化研究

图书标准信息

• 作者 吴明隆
• 出版社 重庆大学出版社
• 出版时间 2022-03
• 版次 1
• ISBN 9787568930161
• 定价 88.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 404页
• 字数 587千字

【内容简介】

量化研究是一种科学方法，重视的是实征性、系统性与客观性，强调的是数据结果的真实性、统整性与解释的合理性、明确性。
   量化研究与质性研究是两种不同的研究范式，各有其适用时机与限制。统计分析是量化研究的核心，统计分析方法没有“优劣”之分，只有“适当与否”的区别。
  《社会科学论文写作与量化研究》一书重点关注研究者在进行量化研究时应注意的原则与事项，一方面是量化研究方法的论述，另一方面是统计分析应用的解析。当下关于量化研究论文写作的工具书中，将这两个方面进行有机结合的，还不多见。
  全书共16章节，从研究者的具体研究活动出发，详细阐述了量化研究的本质、架构、研究问题与假设、构念测量、规范程序等，点出了研究者常犯的错误与研究中的不恰当之处。读者可通过本书系统地获知量化研究的注意事项、建立正确的概念体系，厘清量化研究的重要概念，进而帮助自己完成实证性研究论文的撰写。

【作者简介】

吴明隆

吴明隆，教育学博士，台湾高雄师范大学师资培育中心教授。量化研究方法与软件应用方面资深专家，出版了《问卷统计分析实务——SPSS操作与应用》《结构方程模型——AMOS的操作与应用》《教育行动研究的理论与实务》等多部著作。

【目录】

章 量化研究的本质

一、量化研究的特征

二、获取知识的方法

三、科学方法的特征

四、量化研究与质性研究的统合

五、问卷调查的应用——德尔菲法

第二章 量化研究论述的架构

一、量化研究论文的架构

二、量化研究论文呈现原则

三、量化研究的误差

四、相关研究与比较研究

第三章 研究问题与假设

一、研究问题与研究假设

二、量化研究的迷思

第四章 量化研究的测量

一、总加评定量表的特性

二、总加评定量表编制注意事项

三、选项词精确化范例解析

四、总加量表的分组

五、分组的实例解析

附：李克特量表中的分数与百分比对照

第五章 量表的编制

一、量表编制的流程

二、量表建构效度

第六章 抽样样本与资料填补

一、抽样样本数的大小

二、资料填补法

第七章 抽样方法

一、抽样与抽样分布

二、常用的抽样法

第八章 统计显著性与实务显著性

一、显著水平与统计显著性

二、样本数大小与统计显著性

三、单侧检验与双侧检验

第九章 测量变量的形态

一、名义、次序、等距、比率变量

二、潜在变量、指标变量

三、自变量、因变量、中介变量

第十章 资料处理的统计方法

一、卡方检验

二、相关

三、重复量数t检验

四、配对样本方差分析

五、独立样本t检验

六、独立样本单因子方差分析

七、共变量分析

八、复（多元）回归分析

九、典型相关

十、因素分析与集群分析

十一、区别分析与Logistic回归分析

第十一章 量化研究常犯的错误

一、输入资料的检核工作不够，造成结果偏误

二、对测量变量的属性/尺度定义不清，误用统计方法

三、数据表格的呈现不完整，未将原始资料统整为有用信息

四、违背参数统计法假定的资料也采用参数统计法

五、准实验研究程序未采用共变量分析统计方法

六、统计的逻辑顺序颠倒，结果论述不严谨

七、背景变量组别人数的差异过大，而未将组别人数合并

八、复回归分析中虚拟变量与多元共线性问题

九、解释前后颠倒，误解推论统计的含义

十、表格的呈现不完整

十一、设定显著水平为0.05，但统计分析程序的显著水平却大于0.05，增加第I类型的错误率

第十二章 撰写量化研究论文的建议

一、了解各统计方法应用的时机与参数统计的假定

二、完整的表格呈现——以体现量化的真实性

三、描述前后脉络一贯、系统，能相互呼应

四、严谨选用或编制研究的测量工具

五、统计分析结果兼顾统计显著性与实务显著性

六、研究过程中取样的方法要完整交代清楚

七、厘清主要研究发现与结论的差异

八、变量间的假设检验要与研究架构图相呼应

九、相同资料结构可采用不同统计方法交叉检验

第十三章 量化研究的其他议题

一、量化研究主题来源

二、测量工具——量表编制的一般原则

三、量化研究伦理

第十四章 量化研究内容的检核与评析

一、绪论内容的检核

二、论文内文的格式与检核

三、图表格式的呈现与检核

四、研究设计与结果分析的撰述

五、研究结论与附录的检核

附文A 资料处理的其他议题

一、逐题分析与构面分析的差异

二、t检验与方差分析关系

三、相关与回归分析的关系

四、回归分析与SEM的关系

附文B 结构方程模型议题

一、修正指标议题

二、观察变量计分的议题

三、潜在变量路径分析的议题

四、共线性与值的偏误参数

五、模型估计方法的比较

参考文献