體育學研究方法 [英] 剋裏斯·格拉頓,伊恩·瓊斯,花勇民,林 9787564418441 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 剋裏斯·格拉頓，伊恩·瓊斯，花勇民，林 著

圖書標籤:

• 體育學
• 研究方法
• 運動科學
• 數據分析
• 統計學
• 實驗設計
• 文獻檢索
• 問捲調查
• 訪談
• 案例研究

店鋪： 北京十翼圖書專營店

齣版社： 北京體育大學齣版社

ISBN：9787564418441

商品編碼：29621366419

包裝：平裝

齣版時間：2014-12-01

基本信息

書名:體育學研究方法

定價：38.00元

售價：16.0元,便宜22.0元,摺扣42

作者: 剋裏斯·格拉頓,伊恩·瓊斯,花勇民,林

齣版社：北京體育大學齣版社

齣版日期：2014-12-01

ISBN：9787564418441

字數：

頁碼：268

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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《體育學研究方法（第2版）》的目標讀者主要是學習體育相關學科的學生，包括體育管理、體育社會學、體育營銷學、體育旅遊、體育教育、娛樂管理和其他類似學位的學生。但《體育學研究方法（第2版）》並不針對那些從事體育科學中的自然科學研究，或興趣在於運動生理學和運動解剖學的研究者。《體育學研究方法（第2版）》的目標讀者還包括體育産業的相關從業人員，其中有的崗位需要進行研究工作。

內容提要

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《體育學研究方法（第2版）》內容豐富、易於理解，並且是一本非常實用的教科書，旨在為體育學專業的學生在質性研究和量化研究方法方麵提供一個完整的基礎。從研究項目的設計、數據收集和數據分析到報告研究結果，《體育學研究方法（第2版）》就研究過程對讀者進行逐步的指導，並利用世界各地豐富的、與體育相關的案例對其進行詳實的闡述。與版相比，全麵修訂的新版書包括以下重要專題：選擇恰當的研究設計文獻綜述重要研究技術：問捲法、訪談法、內容分析法和民族誌研究數據分析，包括SPsS軟件介紹，以及描述性和推論性統計撰寫研究報告體育研究中的倫理問題《體育學研究方法（第2版）》的編寫旨在成為一本完整、獨立，並且可以作為任何研究方法課程補充讀物的圖書，具有豐富而有價值的寫作特徵，包括突齣重要術語的定義、修訂問題、實用的研究練習，以及相關網絡鏈接、多選問題、幻燈片和其他學習資源。《體育學研究方法（第2版）》對所有正在撰寫學位論文或進行研究項目的學生都具有重要的參考價值。

目錄

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章 什麼是研究？
引言
什麼是研究
研究的特點
為什麼要進行研究
不同的研究類型
純理論研究與應用研究
初步研究與次級研究
理論研究與實證研究
對於研究的錯誤概念
理解體育研究
延伸閱讀

第二章 研究過程
引言
研究過程
延伸閱讀

第三章 研究傳統
引言
知識的本質
實證主義
後實證主義
解釋主義
量化研究和質性研究
體育研究中質性研究的壯大
量化研究與質性研究方法的選擇
量化和質性數據的混閤
演繹研究與歸納研究
兩種主要的研究傳統
我的研究適閤什麼方法

第四章 研究問題、目的和目標
引言
研究論題的提齣
聚焦研究問題
撰寫研究提案
研究提案的缺陷

第五章 文獻綜述
引言
文獻綜述的目的
文獻來源
查找文獻
體育研究的相關數據庫
聚焦文獻檢索
評估文獻
評估網站
如何提及參考文獻作者
……

第六章 理論、概念和變量
第七章 體育學研究設計
第八章 數據收集（一）：問捲調查
第九章 數據收集（二）：研究訪談
第十章 數據收集（三）：非介入性方法——觀察法和內容分析法
第十一章 數據收集（四）：體育中的民族誌研究
第十二章 數據分析（一）：量化數據分析
第十三章 數據分析（二）：質性數據分析
第十四章 撰寫研究報告
第十五章 實際問題
中英文對照

作者介紹

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剋裏斯·格拉頓（Chris Gratton），是英國謝菲爾德哈勒姆大學體育經濟學教授，並擔任體育産業研究中心主任。
　　
　　伊恩·瓊斯（IaJones），是英國伯恩茅斯大學體育學院副院長，並擔任大型活動和體育研究中心主任。

文摘

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序言

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探索體育研究的奧秘：方法論的深度解析與實踐指南 引言 在日新月異的體育科學領域，嚴謹的研究方法是推動知識進步、揭示運動現象本質、指導實踐創新的基石。無論是緻力於理解人類運動的生物力學機製，探究運動員心理發展的規律，評估不同訓練體係的有效性，還是分析體育産業的宏觀趨勢，一套科學、係統、可信的研究方法都至關重要。本書並非一本具體的體育學研究著作，而是一部聚焦於“如何進行體育學研究”的深度指南，它旨在為有誌於投身體育研究的學者、教練、學生以及所有對體育科學充滿好奇的人們，提供一個全麵、深入且富有實踐指導意義的方法論框架。我們將穿越浩瀚的體育學研究世界，從最基礎的研究倫理與設計原則齣發，逐步深入到各種研究方法的理論基礎、技術細節、優劣勢分析以及實際應用。這本書的核心目標是賦能讀者，讓大傢能夠獨立、自信地設計、執行並解讀體育相關的研究，最終為體育科學的知識體係添磚加瓦，為體育實踐的優化提供堅實的科學依據。 第一章：體育研究的基石——概念、倫理與設計原則 任何一項科學研究的展開，都離不開清晰的概念界定、嚴謹的倫理考量和周密的設計規劃。本章將帶領讀者走進體育研究的起點，深入理解學科的基本構成，掌握開展研究的道德底綫，並為後續的學習奠定堅實的基礎。 1.1 體育學研究的內涵與外延 首先，我們將對“體育學”這一學科進行概念上的梳理。體育學是一門高度交叉的綜閤性學科，其研究對象涵蓋瞭人類的身體活動、運動錶現、健康促進、體育文化、體育教育、體育管理等諸多方麵。我們將探討體育學在自然科學、社會科學、人文科學等領域的交匯點，理解其多學科的研究視角，並以此界定體育學研究的廣闊天地。例如，對運動損傷的生物力學分析屬於工程學和醫學的範疇；對運動員心理調適的研究則涉及心理學；而對體育政策與産業發展的探討則需要經濟學和社會學的視角。 1.2 研究的倫理準則：尊重、公正與責任 科學研究的生命力不僅在於其發現的價值，更在於其過程的倫理規範。在體育研究中，我們常常會接觸到人群，包括運動員、學生、健康人群甚至特定疾病群體。因此，對研究倫理的深刻理解和嚴格遵守是不可或缺的。本章將重點闡述體育研究中的核心倫理原則，包括： 知情同意（Informed Consent）： 確保所有參與者在充分瞭解研究目的、程序、潛在風險與收益後，自願選擇是否參與。我們將詳細探討如何進行有效的知情同意過程，特彆是在涉及未成年人或特殊人群時。 隱私與保密（Privacy and Confidentiality）： 保護參與者的個人信息，確保研究數據不被泄露，維護參與者的尊嚴。 最小化風險與最大化收益（Minimizing Risk and Maximizing Benefit）： 在研究設計中，采取一切必要措施減少對參與者的潛在傷害，並努力使研究結果能夠帶來積極的社會效益。 公正與公平（Justice and Fairness）： 研究對象的選擇應公平，不應基於歧視性因素，並且研究的收益應盡可能惠及所有人群。 學術誠信（Academic Integrity）： 嚴禁任何形式的學術不端行為，如剽竊、僞造數據等。 1.3 研究設計的核心要素：問題、假設與研究類型 清晰的研究問題是研究的起點。我們將引導讀者學習如何從現象中提煉齣可研究、有價值的科學問題，並將其轉化為具體的、可檢驗的研究假設。例如，一個籠統的問題“如何提高運動員的爆發力？”可以細化為“與傳統力量訓練相比，高強度間歇訓練（HIIT）對籃球運動員跳躍爆發力的影響是否更顯著？”。 隨後，本章將介紹不同類型研究設計的基本框架，為後續章節的深入探討打下基礎： 描述性研究（Descriptive Research）： 旨在描述現象的特徵，迴答“是什麼”的問題，如流行病學調查、行為觀察等。 探索性研究（Exploratory Research）： 在信息不充分的情況下，初步探索研究對象，為進一步研究提供綫索。 解釋性研究（Explanatory Research）： 旨在解釋現象之間的因果關係，迴答“為什麼”的問題。 第二章：定量研究方法——測量、統計與因果推斷 定量研究是體育學領域應用最為廣泛的研究範式之一，它依賴於數值測量和統計分析，力求客觀、精確地揭示現象的數量特徵和規律。本章將深入探討定量研究的核心要素。 2.1 測量與量錶：精確度與可靠性的保證 科學研究的基礎是準確的測量。我們將詳細介紹體育學研究中常用的測量工具和技術，包括： 生理測量： 如心率、血壓、血氧飽和度、最大攝氧量（VO2max）、肌電圖（EMG）、運動學與動力學測量（如加速度計、測力颱）等。 心理測量： 如問捲量錶（運動動機量錶、疲勞感問捲、焦慮量錶）、訪談量錶等。 運動錶現測量： 如速度、力量、耐力、技術動作完成度等。 在本節中，我們將重點關注測量的信度（Reliability）和效度（Validity）。信度是指測量結果的一緻性和穩定性，即重復測量同一對象，結果是否接近。效度則指測量工具是否真正測量瞭它所聲稱要測量的東西。我們將介紹評估信度和效度的各種統計方法，確保研究數據的質量。 2.2 數據收集與管理：嚴謹是關鍵 在本章中，我們將討論如何有效地收集定量數據，包括實驗設計、抽樣方法（如隨機抽樣、分層抽樣）、樣本量確定等。同時，數據錄入、清洗、編碼和存儲的管理過程也將被詳細闡述，以確保數據的準確性和完整性。 2.3 統計分析的基礎：描述性統計與推斷性統計 數據分析是定量研究的核心環節。我們將從最基本的描述性統計（Descriptive Statistics）入手，介紹如何使用均值、中位數、標準差、頻率等指標來概括數據的基本特徵。 隨後，我們將重點講解推斷性統計（Inferential Statistics），它使我們能夠從樣本數據推斷總體的規律。我們將介紹各種常用的統計檢驗方法，例如： t檢驗（t-test）： 用於比較兩組均值是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 用於比較三組或更多組均值是否存在顯著差異。 相關分析（Correlation Analysis）： 用於檢驗兩個變量之間的綫性關係強度和方嚮。 迴歸分析（Regression Analysis）： 用於預測一個變量如何受一個或多個變量的影響。 卡方檢驗（Chi-square test）： 用於分析分類變量之間的關係。 我們將討論不同統計方法的適用條件、假設檢驗的步驟以及結果的解釋，強調統計顯著性與實際意義之間的區彆。 2.4 因果推斷與實驗設計：探索“為什麼” 定量研究的最終目標之一是建立因果關係。本章將深入探討如何通過嚴謹的實驗設計（Experimental Design）來實現因果推斷。我們將詳細介紹： 隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT）： 作為研究因果關係的“金標準”，我們將深入剖析其設計原理、乾預組與對照組的設置、隨機化過程以及如何最大程度地減少混淆變量的影響。 準實驗設計（Quasi-Experimental Design）： 在無法完全隨機分組的情況下，如何利用準實驗設計來近似地推斷因果關係。 同期群研究（Cohort Study）與病例對照研究（Case-Control Study）： 在觀察性研究中，如何利用這些設計來探索潛在的風險因素與疾病之間的關聯，以及它們在因果推斷上的局限性。 我們將強調在解釋研究結果時，需要謹慎對待相關性與因果性的混淆，並識彆可能影響因果推斷的內在和外在效度威脅。 第三章：定性研究方法——理解意義、過程與情境 與定量研究的量化分析不同，定性研究更側重於深入理解現象背後的意義、過程、體驗和情境。它通過非數值的方式，揭示更深層次的“為什麼”和“如何”。本章將帶領讀者探索定性研究的豐富世界。 3.1 定性研究的哲學基礎與適用場景 我們將首先簡要介紹定性研究背後的建構主義、解釋主義等哲學觀，理解定性研究對主觀經驗、社會構建和情境依賴的重視。隨後，我們將探討定性研究在體育學中的典型應用場景，例如： 理解運動員的心理體驗： 如剋服傷病的曆程、比賽中的心理狀態、與教練的關係等。 探索體育文化與認同： 如某個運動社群的亞文化、粉絲的身份認同等。 分析體育教育與教學過程： 如教練的教學風格、學生的學習體驗等。 評估體育政策的實施效果： 如從受眾的角度理解政策的影響。 3.2 數據收集的“質”：訪談、觀察與文獻分析 定性研究的數據收集方式多樣且靈活，本章將詳細介紹幾種核心方法： 深度訪談（In-depth Interview）： 包括半結構化訪談、非結構化訪談。我們將探討如何設計訪談提綱，如何建立訪談信任，以及如何捕捉訪談中的細節和情感。 參與式觀察與非參與式觀察（Participant and Non-participant Observation）： 深入現場，觀察體育活動、訓練過程、比賽場景等，並記錄行為、互動和環境信息。我們將討論觀察的焦點、記錄的方式（如田野筆記）以及如何減少觀察者的影響。 焦點小組（Focus Group）： 引導一群具有相似背景的個體進行討論，以收集對特定話題的多方麵觀點和互動。 文獻分析與內容分析（Documentary Analysis and Content Analysis）： 分析與體育相關的文本、圖像、視頻等資料，從中提取信息和模式。 3.3 數據分析的“深”：主題分析、紮根理論與敘事分析 定性數據的分析是一個迭代、深入的過程，它需要研究者運用敏銳的洞察力和批判性思維。我們將重點介紹幾種主要的定性數據分析方法： 主題分析（Thematic Analysis）： 識彆、分析和報告數據中反復齣現的主題。我們將闡述如何從原始數據中編碼、歸類，並最終形成具有解釋力的數據主題。 紮根理論（Grounded Theory）： 在數據中生成理論，而非驗證已有理論。我們將介紹其核心步驟，如開放編碼、主軸編碼和選擇編碼。 敘事分析（Narrative Analysis）： 關注個體如何構建和講述自己的經曆，理解故事的結構、內容和意義。 在定性數據分析中，可信度（Credibility）、可轉移性（Transferability）、可靠性（Dependability）和可確認性（Confirmability）是衡量研究質量的關鍵標準。我們將探討如何通過三角驗證（Triangulation）、成員核查（Member Checking）等方法來提高研究的可信度。 第四章：混閤研究方法——優勢互補，全麵洞察 在復雜的體育學研究中，單一的研究範式有時難以全麵揭示問題的全貌。混閤研究方法（Mixed Methods Research）整閤瞭定量和定性研究的優勢，通過多角度的觀察和分析，提供更豐富、更深刻的研究見解。 4.1 混閤研究設計的類型與邏輯 本章將介紹幾種主要的混閤研究設計模式，並闡述其背後的邏輯： 匯閤型設計（Convergent Design）： 同時收集定量和定性數據，然後在分析階段將結果進行對比和整閤。 解釋型序列設計（Explanatory Sequential Design）： 先進行定量研究，然後利用定性研究來解釋定量研究的結果。 探索型序列設計（Exploratory Sequential Design）： 先進行定性研究，然後利用定性研究的結果來指導定量研究的設計。 嵌入型設計（Embedded Design）： 在一種主要的研究設計（如定量研究）中嵌入另一種研究設計（如定性研究），以提供補充性信息。 我們將討論在選擇混閤研究設計時需要考慮的因素，如研究問題、研究目的以及研究者的能力。 4.2 數據整閤的策略與挑戰 數據整閤是將定量和定性數據進行融閤，以生成新的理解。我們將探討各種整閤策略，如： 數據轉換： 將一種類型的數據轉換為另一種類型。 數據嵌套： 將一種數據類型嵌入到另一種數據類型中。 數據比較： 對比和對比不同來源的數據。 數據可視化： 利用圖錶等方式直觀地展示整閤後的結果。 同時，本章也將識彆混閤研究方法在數據整閤過程中可能遇到的挑戰，如時間、資源和研究者自身對不同研究範式的熟練程度。 第五章：研究的呈現與傳播——從結論到實踐 再優秀的研究，如果不能有效地呈現和傳播，其價值將大打摺扣。本章將關注研究成果的最終輸齣和應用。 5.1 研究報告的結構與撰寫 我們將詳細介紹一篇規範的研究報告應包含的各個部分，如引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論、結論與建議。特彆地，我們將強調如何在“結果”部分清晰、準確地呈現數據，如何在“討論”部分深入地解讀研究發現，並將其與現有文獻進行比較。 5.2 撰寫學術論文與成果轉化 本章將指導讀者如何根據學術期刊的要求撰寫研究論文，包括摘要、關鍵詞的選擇、參考文獻的格式等。同時，我們也將探討研究成果的轉化，如何將研究發現轉化為體育實踐的指導，如訓練計劃的改進、運動損傷預防策略的製定、體育政策的建議等。 5.3 研究的倫理審查與發錶流程 我們將簡要介紹研究成果發錶前的倫理審查流程，以及投稿、審稿、修改等學術發錶的環節，幫助讀者瞭解學術界的研究發布規則。 結論 本書旨在為讀者構建一個全麵、係統的體育學研究方法論知識體係。我們從研究的基石——概念、倫理與設計原則齣發，深入探討瞭定量研究的測量、統計與因果推斷，並細緻解析瞭定性研究的意義、過程與情境。進一步，我們介紹瞭融閤兩種範式的混閤研究方法，最後落腳於研究成果的呈現與傳播。掌握這些研究方法，不僅僅是學會一套技術，更重要的是培養一種科學的思維方式：嚴謹的邏輯、批判性的評估、開放的探索以及對真理的不懈追求。希望本書能夠激發您對體育學研究的興趣，為您開啓探索體育科學奧秘的精彩旅程提供堅實的工具和深刻的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排堪稱精妙，它沒有一上來就拋齣復雜的統計模型，而是采用瞭循序漸進的方式，非常照顧初學者。我個人最喜歡的是關於文獻綜述那一章，它不僅僅是教你如何羅列前人成果，而是教你如何通過文獻梳理來“發現研究的真空地帶”。這種“找茬”的藝術，需要極高的敏感度和批判性思維。作者們用生動的語言，將原本枯燥的研究設計流程，描繪成瞭一場偵探遊戲，每一步的推理都環環相扣，少瞭哪一步都會導緻整個案件（研究）的失敗。讀完後，我感覺自己仿佛掌握瞭一套通用的邏輯框架，可以應用到生活中的各種決策製定上，比如如何評估一個新産品是否真的有市場潛力，或者如何判斷一條新聞報道是否具有偏見。這種跨學科的遷移能力，是這本書給我帶來的最大驚喜。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的學術性是很強的，它裏麵的術語和概念密度相當高，我讀得很慢，常常需要對照著查閱一些基礎的統計學名詞纔能跟上作者的思路。但這絕不是一本可以快速翻閱的書，它的價值在於它的深度和廣度。它不迴避研究中的睏難和灰色地帶，例如樣本偏差的不可避免性，或是質性研究中研究者主觀性的影響。相比於那些隻展示成功案例的讀物，這種對“研究不完美性”的坦誠探討，反而讓我感到更加踏實和可信。它讓我理解到，好的研究不是沒有缺陷的研究，而是那些能夠清晰地識彆並討論其自身局限性的研究。這種成熟的研究者心態，對於任何想進行深度思考的人來說，都是一劑清醒劑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗簡直是一場思維的探險，雖然我不是體育領域的專業人士，但作者們對於“如何研究”的闡述，讓我對任何需要係統性思考的領域都受益匪淺。他們並沒有直接給我一堆體育案例，而是像一位經驗豐富的嚮導，帶我走進瞭研究方法論的迷宮。我特彆欣賞他們對定性和定量研究的辯證分析，那種不偏不倚，旨在求真的態度，讓我這個習慣瞭簡單“非黑即白”的讀者耳目一新。特彆是關於研究倫理和數據收集的細緻討論，簡直是教科書級彆的嚴謹，讓我意識到任何看似簡單的觀察背後，都隱藏著復雜的邏輯構建和責任。這本書的價值，不在於它告訴你“是什麼”，而在於它教會你“如何去問為什麼”以及“如何驗證你的答案”。它更像是一本關於如何構建知識體係的工具書，閱讀過程中我不斷地停下來，思考自己過去在其他領域獲取信息的方式是否足夠紮實。那種被引導去質疑既有假設的衝動，是閱讀一本好書最美妙的體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大震撼是它對“量化思維”的普及。我們生活在一個被數據包圍的時代，但真正懂得如何科學地“解讀”數據的人卻很少。這本書沒有隻停留在介紹工具，而是深入探討瞭數據背後的哲學意義——我們究竟在衡量什麼？我們聲稱發現的“相關性”是否真的能導嚮“因果性”？這種對測量本質的追問，迫使我重新審視自己日常接收到的各類信息，無論是商業報告還是新聞報道。它讓我明白瞭，統計數字本身是中立的，但解釋數字的人卻往往帶著預設的立場。這本書就像一雙能夠看穿數據迷霧的“X光眼鏡”，教導我保持懷疑，追求證據鏈的完整性，而不是僅僅滿足於一個看起來很漂亮的圖錶結論。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個非常偶然的機會下接觸到這本書的，起初我對它可能涉及的專業性感到有些畏懼。然而，這本書的敘述風格有一種令人驚訝的親和力，尤其是在講解如何將理論概念轉化為可測量的變量時，作者們提供瞭一些非常貼近現實的類比。這讓我得以突破瞭自己對“學術”二字的刻闆印象。它不是那種高高在上、不接地氣的理論堆砌，而是實實在在地告訴你，當你麵對一個宏大的問題時，如何一步步將其拆解成可操作的小任務。特彆是書中對問捲設計和訪談技巧的描述，細膩到連非口語交流中的肢體語言的影響都考慮進去瞭，這體現瞭作者們多年積纍下來的豐富實戰經驗。