怎样做研究：心理学家的实用指南 [How to Do Research: A Psychologist's Guide] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[英国] 乔纳林·埃文斯（Jonathan St.B.B.Evans） 著，邵志芳 等 译

图书标签:

• 研究方法
• 心理学研究
• 实证研究
• 数据分析
• 研究设计
• 统计学
• 学术写作
• 科学研究
• 实验心理学
• 研究技巧

出版社： 上海教育出版社

ISBN：9787544436335

版次：1

商品编码：10801942

包装：平装

丛书名： 象牙塔之旅·社会科学研究指导丛书

外文名称：How to Do Research: A Psychologist's Guide

开本：16开

出版时间：2011-08-01

用纸：胶版纸

页数：117

正文语

内容简介

《怎样做研究：心理学家的实用指南》是一部有关心理学研究方法的著作。该著作观点新颖、通俗易懂，介绍了很多对心理学专业的学生、初级研究者、授课者和助教们很有帮助的观念和思想。内容包括学术观点的源头，如何设计经验性研究、假设检验与推理、统计推断，如何提出与检验理论、协作与管理，如何交流成果，等等。该书出版后很受心理学专业、初涉心理学的年轻学者的欢迎，《怎样做研究：心理学家的实用指南》可以作为心理学研究方法或实验心理学课程的参考用书。

作者简介

乔纳森·埃文斯（Jonathan St. B. T. Evans），英国普利茅茨大学心理学教授，《思维与推理》（Thinking & Reasoning）杂志的主编，早在20世纪70年代开始就主持了一系列关于思维、推理与决策的重大研究课题，发表和出版150多篇部研究论文和科学著作，内容包括关于推理和判断的大量实验研究。

精彩书评

这是一本可读性极强的书，充满启迪、智慧和趣味。对于写作、演讲和论文发表等问题的讨论尤其有用。我认为这本书不仅适合学生，也适合初级研究者、授课者和助教们。乔纳森·埃文斯不仅是一位一流的研究者，也是一位真正的思想家和导师。
——罗伯特·斯腾伯格，耶鲁大学教授，美国著名认知心理学家无数年轻学者在充满风暴的学术天地中无所适从。终于，他们发现了一位向导。这是一本充满实践智慧的书，讲的是如何成功地进行心理学的学术研究。作者不仅是最多产的心理学家之一，还能用他那简洁而直接的方式指导我们的学术生涯。
——史蒂文·斯洛曼，布朗大学教授，实验心理学家这是一本讲研究方法的书，但是写得与众不同。作者针对初涉科学的学生和年轻学者常犯的错误。将自己数十年来从事心理学研究的心得以及有用的策略娓娓道来，和盘托出。它可以帮助年轻学子少走弯路。且从心理学研究中获得无穷的乐趣。
——译者邵志芳

目录

第一章 导言
第二章 学问与观点的起源
文献综述
观点的起源

第三章 设计实证研究
心理学实验
研究设计：一道选择题
评估研究设计
研究设计的启发法和策略
如何申请经费
本章小结

第四章 假设检验与推理
逻辑和演绎推理的性质
逻辑在科学论证中的作用
公理化问题
概率问题
推理和假设检验中的认知偏向
本章小结

第五章 统计推断
统计显著性检验
功效和效应度
实践应用

第六章 发展和检验理论
宏大理论
检验理论
发展理论

第七章 合作与指导
合作的规则
研究生的指导

第八章 成果的交流
研究的口头交流
写作的过程
撰写期刊文章
编辑和审稿人
写书及其章节
结论
参考文献

精彩书摘

我记得有一次，我从一个竞争对手的理论中得出了一个自认为有把握的预测。我非常确定我的实验将宣告预测为假，所以我给这位作者发了邮件，在对预测进行检验之前，询问他是否同意我的预测。结果，他拒绝在看到结果之前表明任何态度。我记得那时自己就在怀疑我们是不是在做伪科学。如果从公开发表的著名理论中得到的预测还需要通过理论提出者来确认，那还算什么科学。如果那个理论是公理化了的，就纯粹是一个逻辑问题了（或是数学问题，这也是逻辑学的一种形式），可以直接推出我感兴趣的预测。我发现直到今天，自己依然为此感到困惑。
数学建模这种公理化的形式曾在心理学中流行一时，现在偶尔也还在使用。在20世纪60年代到70年代之间，人们对数学学习理论以及其他数学模型--比如信号检测论（Tanner ＆Swets，1954）--兴趣日渐浓厚。这种思想方法的精髓在于，它并非完全根据统计分析来预测趋势，而是构建符合真实数据的模型。例如，一个数学学习模型可以预测个体学会一个任务需要的尝试次数的平均值和方差。不过，这类模型存在一个难点，它需要人们根据数据估计参数，而每估计一个参数都会减少一个自由度，从而导致自由数据点经常不够，无法对模型本身进行充分的检验。有时，基于完全不同的心理学原理的模型与数据的拟合优度却是同样的高。
数学心理学的发展在20世纪70年代认知心理学出现后停止了，在一定程度上可以说是倒退了。虽然新兴的信息加工隐喻让人眼前一亮，但在某些方面它却退步了。这些新理论完全没有尝试更详细地解释心理学实验的结果，它们与数据的关联也显得微乎其微。正如我之前提到的，早期的认知模型在性质上是线性的，并常常用流程图加以描述。它们的确定性特别引人注目，但其实验数据依然有着难以消除的随机性。那些理论能够预测人们在条件1中表现为A，在条件2中表现为B。但是，数据最多也只能显示A行为在条件1中的概率比条件2高，如此等等。由于有统计分析加以佐证，大家便认为这类结果确定无疑，似乎没有人注意到其中的矛盾。当然，这个问题直到今天也依然普遍存在。
后来，计算建模（comptltational modeling）成为公理化的一种新形式。心理学家可以运用的计算建模技术非常广泛。蒙特卡洛模型（Monte Carlo models）按照明确的统计学原理进行可能性预测。基于规则的认知模型可以运行得分毫不差，因此还得人为地给它植入错误发生机制。神经网络模型通过校正联结主义系统中的数学权重，在很大程度上模拟了学习过程。最后一个常常被称为内隐模型（irnplicit model）。它们可能模拟了人类行为，但没有给出一个明确的理论解释：只是一长串的数字。
……

前言/序言

洞悉心灵的奥秘：心理学研究的探索之旅 心理学，这门古老而又充满活力的学科，始终致力于揭示人类心灵的深层秘密。从微观的神经活动到宏观的社会行为，从个体的情感波动到群体的意识形态，心理学研究的触角无远弗届，不断拓展着我们对自身和他人的理解边界。而在这趟探索心灵奥秘的旅程中，严谨而科学的研究方法，无疑是最为坚实的基石。 本书并非一本包罗万象的心理学百科全书，它所聚焦的，是一条至关重要的道路——如何有效地、有意义地进行心理学研究。它将引导读者踏上一场严谨的学术探索，去学习如何提出有价值的研究问题，如何设计巧妙的实验，如何收集可靠的数据，以及如何解读并传播研究成果。这是一次关于“如何做”的深入剖析，旨在为每一位对心理学研究充满热情的人提供清晰的指引和实用的工具。 一、 发现与界定研究问题：研究的起点与灵魂 任何一项伟大的科学发现，都源于一个引人入胜的问题。在心理学领域，问题的来源多种多样：可能是对日常生活中普遍现象的好奇，如“为什么人们在压力下会表现出不同的应对方式？”；可能是对现有理论的挑战或补充，如“现有关于记忆衰退的理论能否解释老年人学习新技能的能力？”；也可能是源于临床实践的观察，如“某种新型疗法对治疗抑郁症的有效性有多大？” 本书将带领读者深入探讨如何识别和提炼那些真正有价值的研究问题。这并非易事，它需要敏锐的观察力、扎实的理论功底以及对现有研究文献的深刻理解。我们将学习如何从模糊的兴趣点出发，逐步将其转化为具体、可操作、且具有科学探索意义的研究课题。这其中，批判性思维扮演着至关重要的角色，它能帮助我们评估问题的可行性、新颖性以及潜在的贡献。 从观察到提问： 了解如何从日常生活、新闻事件、艺术作品甚至个人经历中捕捉心理学研究的灵感。 文献回顾的艺术： 掌握搜集、阅读、理解和评价相关学术文献的方法，找出研究空白和潜在的研究方向。 问题的聚焦与细化： 学习如何将宽泛的问题转化为清晰、明确、可测量的研究陈述。例如，将“人们为什么会拖延？”细化为“大学生在面对具有挑战性的学术任务时，其拖延行为是否与其对任务难度和自身能力的认知有关？” 研究问题的原则： 探讨研究问题的必要条件，如科学性、创新性、可行性、伦理性以及潜在的应用价值。 二、 构建研究的蓝图：研究设计与方法论 一旦确立了研究问题，接下来的关键步骤就是设计一个能够有效解答这些问题的研究。研究设计是整个研究过程的“路线图”，它决定了我们将如何收集信息，如何控制变量，以及最终能够得出何种结论。心理学研究的设计多种多样，每一种都有其独特的优势和适用场景。 本书将详细介绍各种主流的研究设计范式，并深入分析其背后的逻辑和要求。我们将学习如何区分定性研究和定量研究，如何选择最适合研究问题的实验设计（如真实验、准实验、相关研究），如何运用观察法、访谈法、问卷调查法等多种数据收集技术。 研究范式的选择： 深入理解定量研究（强调数据量化与统计分析）与定性研究（强调深入理解与意义建构）的内在区别与适用范围。 核心研究设计类型： 实验研究： 掌握因果关系推断的基石，学习如何操纵自变量、控制无关变量，以及随机分配被试的重要性。我们将探讨不同类型的实验设计，如前后测设计、组间设计、组内设计、析因设计等。 相关研究： 理解变量之间是否存在统计学上的关联，学习如何解释相关系数，并区分相关与因果。 描述性研究： 学习如何系统地观察和记录现象，包括横断面研究、纵向研究、案例研究等。 变量的识别与操作化： 明确自变量、因变量、控制变量等概念，并学习如何将抽象的心理学概念转化为可测量、可观察的指标（操作化定义）。例如，将“焦虑”操作化为心率升高、自我报告的紧张程度或特定的生理指标。 抽样方法： 了解如何选择具有代表性的样本，以确保研究结果能够推广到更广泛的人群。我们将介绍随机抽样、分层抽样、方便抽样等多种抽样技术及其优缺点。 三、 收集可靠的证据：数据收集与测量 有了精心设计的研究方案，接下来的挑战是如何准确、有效地收集数据。数据的质量直接关系到研究结论的有效性。本书将详细介绍各种常用的数据收集技术，并强调在数据收集过程中需要注意的关键要素，如信度和效度。 测量工具的选择与构建： 问卷设计： 学习如何设计清晰、无偏见的问卷题目，掌握李克特量表、语义差异量表等常用测量技术。 访谈技术： 了解结构化访谈、半结构化访谈和非结构化访谈的特点，学习如何提出开放性问题，引导被试提供有价值的信息。 观察法： 掌握系统观察的技巧，包括参与式观察、非参与式观察，以及行为编码表的构建。 生理测量： 简要介绍心理学研究中常用的生理测量技术，如脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）、心率监测等。 信度与效度： 深刻理解测量工具的信度（一致性）和效度（准确性）的重要性，学习如何评估和提高测量工具的信度和效度。例如，内容效度、构念效度、预测效度等。 数据收集的伦理考量： 强调在数据收集过程中保护被试隐私、获得知情同意、避免偏见等伦理原则。 实验程序的设计与执行： 详细指导如何规范化实验流程，确保所有被试在尽可能一致的环境下接受研究，以减少实验误差。 四、 解读数据背后的故事：数据分析与统计推理 收集到数据后，便进入了数据分析的阶段。这是将原始数据转化为有意义信息的核心环节。本书将引导读者掌握必要的统计学知识和技能，以便能够准确地分析数据，并从中得出合理的结论。 描述性统计： 学习如何使用均值、中位数、标准差、频率分布等描述性统计方法来概括和呈现数据的主要特征。 推断性统计： 假设检验： 掌握科学地检验研究假设的基本原理，理解p值、统计显著性等概念。 常见统计方法： 详细介绍t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验、回归分析等在心理学研究中常用的推断性统计方法。 非参数检验： 简要介绍在数据不符合参数检验假设时可用的非参数统计方法。 数据可视化： 学习如何利用图表（如柱状图、折线图、散点图、箱线图等）有效地展示数据关系和研究结果，使其更具说服力。 统计软件的应用： 简要介绍常用的统计软件（如SPSS, R）在数据分析中的作用和基本操作。 统计结果的解读： 强调在解读统计结果时，不仅要关注统计显著性，还要考虑实际显著性（effect size）以及结果的理论和实践意义。 五、 传播知识的桥梁：报告与伦理 研究成果的价值，最终体现在其传播和应用上。撰写规范的研究报告，并将研究成果有效地传达给同行和公众，是研究不可或缺的组成部分。同时，在整个研究过程中，伦理原则的坚守是进行科学研究的生命线。 研究报告的撰写： APA格式详解： 深入学习和应用美国心理学会（APA）出版手册的规范，掌握研究报告的各个部分（摘要、引言、方法、结果、讨论、参考文献）的书写要求。 清晰而严谨的语言： 学习如何用准确、客观、专业的语言来描述研究过程和结果。 有效的图表使用： 掌握如何在报告中恰当、清晰地使用图表来辅助说明。 学术交流与发表： 了解学术会议、期刊投稿的基本流程和注意事项。 研究伦理的深化： 知情同意与撤销权： 详细阐述在研究参与者招募和研究过程中，如何充分保障其知情同意权和随时撤销参与的权利。 保密性与匿名性： 强调如何保护研究参与者的个人信息和数据隐私。 最小化风险与受益最大化： 学习如何设计研究以最大程度地降低对参与者的潜在风险，并确保研究能够带来知识和实际应用的收益。 避免欺骗与误导： 探讨在必要的研究中，如何以最符合伦理的方式处理欺骗问题，并在事后进行充分的解释。 学术诚信： 强调数据造假、抄袭剽窃等学术不端行为的危害，以及维护学术诚信的重要性。 IRB (Institutional Review Board) 的作用： 介绍伦理审查委员会在保障研究伦理方面的关键作用。 结语 《洞悉心灵的奥秘：心理学研究的探索之旅》并非旨在提供一套固定不变的研究秘籍，而是希望能够激发读者对科学探究的兴趣，培养严谨的研究思维，并掌握一套行之有效的方法论。心理学研究是一门充满挑战但也极具回报的学科，它需要耐心、细致、创造力以及对真相的不懈追求。愿本书能够成为您在这趟激动人心的探索之旅中，一位可靠的向导和有益的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个非常焦虑的时期接触到这本书的，当时正被毕业论文的框架问题困扰得焦头烂额，感觉思路像一团乱麻找不到头绪。这本书的价值，在我看来，主要体现在它对“研究问题提炼”的深入剖析上。市面上很多指南都强调“重要的问题才能带来好的研究”，但这本书更进一步，它教你如何识别一个“可行”且“有意义”的问题。作者引入了一个“可行性矩阵”，将资源投入、时间限制和个人兴趣三个维度进行量化评估，这对于那些既想做出重大贡献又深知自己能力有限的普通学生来说，简直是福音。我根据书中的建议，重新审视了我最初那个宏大但几乎无法完成的课题，最终将其拆解成三个相互关联但又各自独立的小模块。这种化整为零的策略，让整个研究过程瞬间变得清晰且可控。书中关于样本选择和伦理考量的部分也写得极其细致，特别是关于如何设计巧妙的“骗局测试”来最大化数据的真实性，却又不违背研究伦理的讨论，非常发人深省，展现了作者深厚的伦理素养和对研究精髓的深刻理解。这本书不是教你如何应付检查，而是教你如何成为一个负责任的学者。

评分☆☆☆☆☆

从一个非常注重实操性的角度来看，这本书的实用价值是无可替代的。它不仅仅停留在理论层面，而是真正深入到了“做研究”的泥泞之中。书中关于如何高效管理研究进度的部分，简直是为我量身定做的“项目管理手册”。特别是作者分享的他自己是如何使用卡片盒笔记法（虽然他没有直接使用这个名字，但理念非常相似）来组织自己零散的研究想法和实验结果的，我立即回去尝试了，效果立竿见影。这套系统不仅帮助我追踪了实验的每一个版本迭代，还巧妙地将不同变量之间的潜在联系可视化了。另外，书中对“实验失败”这一主题的坦诚讨论，给了我巨大的心理安慰。作者详细列举了他自己项目中遇到的各种“黑天鹅事件”——从仪器突然故障到关键合作者突然退出，并提供了每种情况下的B计划和C计划。这种对研究中“不确定性”的正面迎击，远比那些只展示成功案例的书籍更有价值，它教会了我如何将挫折视为数据的一部分，而不是研究生涯的终点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而不失专业感，米白色的背景衬托着深沉的字体，初次翻开时，扑面而来的是一种严谨而又充满亲和力的气息。我尤其欣赏作者在开篇部分对“研究”这一概念的界定，它并没有陷入晦涩的学术术语泥潭，而是非常接地气地将研究描绘成一种日常的、带着好奇心的探索行为。这种处理方式极大地降低了新手读者的心理门槛，让我感觉自己并非在面对一本枯燥的教科书，而是在听一位经验丰富的导师分享他的实践心经。特别是关于文献回顾的章节，作者没有简单罗列阅读技巧，而是深入剖析了如何通过批判性阅读构建自己的研究“版图”，哪些是已知的基石，哪些是待填补的空白。他用一系列生动的比喻，比如将文献综述比作在迷雾中寻找灯塔，使得原本枯燥的梳理过程充满了战略规划的乐趣。此外，书中穿插的那些关于实验设计的小故事，虽然看似离题，实则精准地揭示了理论在实际操作中可能遇到的陷阱，比如“确认偏误”在数据收集阶段是如何潜移默化地影响观察者的判断。总体而言，这本书成功地将学术的严谨性与实践的灵活性巧妙地结合了起来，让人读完后不仅仅是学到了一套方法论，更重要的是激发了一种探索未知的内在驱动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是在学习一门技术，不如说是在进行一次思维模式的重塑。最让我印象深刻的是，作者对“研究伦理与社会责任”的阐述，其深度远超大学必修课的标准。他探讨的不仅仅是知情同意和数据保密这些基础要求，而是深入到研究结果的社会影响——即我们如何确保我们的发现不会被误用，或者无意中加剧社会现有的偏见。他举例说明了历史上一些研究是如何因为研究者视角单一而导致了错误的社会政策制定，这促使我反思自己的研究出发点是否足够多元和审慎。此外，书中对“交叉学科合作”的探讨也极具启发性。作者没有将心理学研究描绘成一个孤立的城堡，而是强调了与计算机科学、神经科学、乃至社会学进行有效对话的必要性。他提供了非常具体的沟通技巧，教导如何使用对方领域的“语言”来阐述自己的核心关切，从而构建出真正具有穿透力的创新性研究。这本书，无疑是一份为未来学者准备的、充满智慧与远见的“生存指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格可以说是独树一帜，它避开了传统学术书籍那种刻板的、公式化的论述，反而更像是一位经验老到的同行在深夜咖啡馆里的倾心交谈。我最喜欢的是它对统计分析部分的处理——这通常是心理学研究中最令人望而生畏的部分。作者并没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是先从“数据背后的故事”讲起，他反复强调，统计模型只是描述现象的工具，而非现象本身。他用一个非常形象的比喻，将P值比作“一封不太确定的邀请函”，而不是“一份铁板钉钉的判决书”，这种去魅化的处理极大地缓解了我对复杂统计检验的恐惧。更令人称道的是，书中对于“结果的解释与传播”的重视程度，这一点往往在入门教材中被轻描淡写。作者详细阐述了如何撰写一篇既能满足期刊严格标准，又能被普通读者理解的研究摘要，包括如何选择恰当的图表来可视化复杂的交互作用，以及如何避免“过度解读”数据带来的学术风险。这种对研究全生命周期的关注，体现了作者超越技术层面的宏观视野。

评分☆☆☆☆☆

不错的东西！值得购买，下次还来！

评分☆☆☆☆☆

bf《怎样g做i研究：心理学家的实用指南》是一部有关心理学研究方法的著作。L该著作Q观点新T颖、通V俗易懂，介绍

评分☆☆☆☆☆

很好用，东西不错的。

评分☆☆☆☆☆

一本使用的小册子，了解如何做心理学研究

评分☆☆☆☆☆

今天刚刚拿到书，这本（:..英国1.英国）:..乔纳林·埃文斯1.乔纳林·埃文斯（:.....1....）写的怎样做研究心理学家的实用指南很不错，这是一本可读性极强的书，充满启迪、智慧和趣味。对于写作、演讲和论文发表等问题的讨论尤其有用。我认为这本书不仅适合学生，也适合初级研究者、授课者和助教们。乔纳森·埃文斯不仅是一位一流的研究者，也是一位真正的思想家和导师。——罗伯特·斯腾伯格，耶鲁大学教授，美国著名认知心理学家无数年轻学者在充满风暴的学术天地中无所适从。终于，他们发现了一位向导。这是一本充满实践智慧的书，讲的是如何成功地进行心理学的学术研究。作者不仅是最多产的心理学家之一，还能用他那简洁而直接的方式指导我们的学术生涯。——史蒂文·斯洛曼，布朗大学教授，实验心理学家这是一本讲研究方法的书，但是写得与众不同。作者针对初涉科学的学生和年轻学者常犯的错误。将自己数十年来从事心理学研究的心得以及有用的策略娓娓道来，和盘托出。它可以帮助年轻学子少走弯路。且从心理学研究中获得无穷的乐趣。——译者邵志芳怎样做研究心理学家的实用指南是一部有关心理学研究方法的著作。该著作观点新颖、通俗易懂，介绍了很多对心理学专业的学生、初级研究者、授课者和助教们很有帮助的观念和思想。内容包括学术观点的源头，如何设计经验性研究、假设检验与推理、统计推断，如何提出与检验理论、协作与管理，如何交流成果，等等。该书后很受心理学专业、初涉心理学的年轻学者的欢迎，怎样做研究心理学家的实用指南可以作为心理学研究方法或实验心理学课程的参考用书。我记得有一次，我从一个竞争对手的理论中得出了一个自认为有把握的预测。我非常确定我的实验将宣告预测为假，所以我给这位作者发了邮件，在对预测进行检验之前，询问他是否同意我的预测。结果，他拒绝在看到结果之前表明任何态度。我记得那时自己就在怀疑我们是不是在做伪科学。如果从公开发表的著名理论中得到的预测还需要通过理论提出者来确认，那还算什么科学。如果那个理论是公理化了的，就纯粹是一个逻辑问题了（或是数学问题，这也是逻辑学的一种形式），可以直接推出我感兴趣的预测。我发现直到今天，自己依然为此感到困惑。数学建模这种公理化的形式曾在心理学中流行一时，现在偶尔也还在使用。在20世纪60年代到70年代之间，人们对数学学习理论以及其他数学模型--比如信号检测论（＆，1954）--兴趣日渐浓厚。这种思想方法的精髓在于，它并非完全根据统计分析来预测趋势，而是构建符合真实数据的模型。例如，一个数学学习模型可以预测个体学会一个任务需要的尝试次数的平均值和方差。不过，这类模型存在一个难点，它需要人们

评分☆☆☆☆☆

绝对是好书，价格也便宜，很值得一读。

评分☆☆☆☆☆

一本使用的小册子，了解如何做心理学研究

评分☆☆☆☆☆

讲了心理学研究的一些基本方法，也适合其他人文社会科学

评分☆☆☆☆☆

讲了心理学研究的一些基本方法，也适合其他人文社会科学