体育科学研究方法/普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑旗 编

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• 体育科学
• 研究方法
• 高等教育
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• 十一五规划
• 数据分析
• 实验设计
• 文献检索
• 问卷调查
• 统计学

出版社： 人民体育出版社

ISBN：9787500932574

版次：2

商品编码：11490233

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2007-09-01

用纸：胶版纸

页数：452

正文语种：中文

内容简介

　　《体育科学研究方法/普通高等教育“十一五”国家级规划教材》在结合科学基础方法论上呈现出一些新的特点，注重对学生自主性学习的支持，培养学生自主创新能力，力争做到知识传授、能力培养、人文教育的相互统一，同时也充分考虑了教学弹性，便于教师选择使用。

目录

第一章 导论
第一节 科学、技术与科学研究
第二节 科学研究成果的确认
第三节 体育科学的性质、类属与目的
第四节 体育科学研究的类型
第五节 体育科学发展现状与主导趋势

第二章 体育科学研究方法论基础
第一节 研究方法论概述
第二节 研究方法的哲学基础
第三节 研究方法的逻辑学基础
第四节 体育科学研究的一般过程

第三章 体育科学研究选题
第一节 科学问题概述
第二节 科学研究选题的准则
第三节 科研选题的程序与过程
第四节 体育科学研究选题现状与存在问题

第四章 体育科学研究设计
第一节 研究设计的任务与内容
第二节 研究假设的提出
第三节 研究对象与样本选取
第四节 信度与效度
第五节 维数、变量与研究指标设计
第六节 数据分析设计

第五章 文献研究
第一节 文献研究概述
第二节 文献的类型与检索
第三节 文献的整理与加工
第四节 文献计量分析

第六章 社会调查研究
第一节 社会调查研究概述
第二节 结构访谈
第三节 特尔菲法
第四节 问卷调查
第五节 社会调查资料的数量化

第七章 实验研究
第一节 实验研究概述
第二节 实验设计的原则与程序
第三节 实验研究中的变量关系与控制
第四节 常用实验设计

第八章 量表编制与应用研究
第一节 量表概述
第二节 量表编制与选用
第三节 量表的信度与效度

第九章 运动技术与战术研究
第一节 运动技术与战术研究概述
第二节 比赛的技术与战术统计
第三节 运动技术的诊断与评定

第十章 体育科学质的研究
第一节 质的研究概述
第二节 质的研究设计
第三节 质的研究方法
第四节 质的研究的表现形式

第十一章 体育科学研究论文的撰写、报告与评价
第一节 科研论文的撰写要遵循国际惯例
第二节 体育科研论文写作体例
第三节 体育科研论文的交流与报告
第四节 体育科研成果的评价

第十二章 体育科学研究者的基本素养与规范
第一节 体育科学研究者的道德和品格
第二节 体育科学研究者的素质和能力
第三节 体育科学研究中的伦理问题
附录一 体育科学研究方法中的基本术语
附录二 常用数表
主要参考文献

精彩书摘

　　三、提出研究假设的阶段与基本方法
　　（一）提出研究假设的阶段
　　如上所述，研究假设既包含有确实可靠的理性成分，又包含有真实性尚未判定的内容。一般来说，它由一系列概念、判断和推理所构成，最常见的形式是陈述两个事件或概念之间的关系，推测两个或多个变量之间的因果联系。如何提出一个较为完善的研究假说，并没有固定模式，一般要经过以下三个基本阶段：
　　1.发现问题阶段
　　根据科学学的理论，科学问题有两个基本的特点，一是通过科学研究要求回答关于现象之间的某种可观察到的联系有无普遍性；二是通过研究回答为什么会形成这种普遍性。在选择并试图对问题的解释过程中，实质上就已经包含着提出假设的成分，在这一阶段提出对问题的经验性陈述，是假设的雏形，也就是说，这一阶段的假设处在较低的层次，并不能回答和解释研究问题的上述两个特点。
　　2.初步假设阶段
　　当研究的问题明确后，在一定的理论指导下，依据大量的事实，并能以发问的形式明确地陈述出研究变量之间的关系时，就可以提出初步的假设。在这一阶段，需要研究者充分运用各种有关的科学知识和逻辑学的原理，对研究结果展开归纳与演绎、分析与综合、类比与想象。实际上这一阶段，是对研究的问题的本质或规律的初步猜想和推测阶段，即将研究问题转化为备择假设的阶段，它有可能初步回答上述科学问题的特点。
　　3.形成假设阶段
　　对研究问题作出初步的假设，还只是处在科学假设的初级阶段。虽然研究假设已经勾画出了理论框架，但还缺乏体系化水平。因此，在该阶段还需要进行广泛的理论论证，以确立其理论依据，并推演出各相关现象的理论性陈述，使之发展为具有严谨的系统和稳定的结构的科学假说。在研究活动中，研究假设的形成，真正体现了研究课题的理论构思，是发展科学理论的有力手段，研究假设的水平，也体现了研究课题的科学水平。
　　（二）提出研究假设的基本方法
　　1.从先前的研究与自己的经验中归纳出研究假设
　　研究者可以通过观察，由特定现象出发，提出一般的假设。例如，在体育运动中，多次观察发现排球运动员在进攻扣球、防守拦网时，都经常要连续在网前快速起跳，因而归纳出“排球运动员的连续起跳能力对完成主要进攻与防守技术至关重要”的研究假设。
　　……

前言/序言

体育科学研究方法 一、 引言 在体育科学飞速发展的今天，科学研究方法作为支撑其理论创新与实践进步的基石，其重要性不言而喻。本书旨在系统地阐述体育科学领域中常用的研究方法、设计原则、数据分析技术以及学术规范，以期帮助体育学子、科研工作者以及相关从业人员掌握严谨的科研思路，提升研究能力，为推动体育事业的科学发展贡献力量。本书内容丰富，理论与实践相结合，力求为读者提供一个全面、深入的学习平台。 二、 研究对象的界定与研究问题的提出 体育科学的研究对象： 体育科学的研究对象是广阔而多元的，它涵盖了人体在体育活动中的生理、心理、社会、教育、管理等多个维度。具体而言，包括但不限于： 人体运动表现： 运动技能的学习与发展、训练对体能（如力量、速度、耐力、柔韧性、灵敏性等）的影响、运动损伤的预防与康复、运动训练的负荷设计与监控、运动生理学基础（如心血管系统、呼吸系统、肌肉骨骼系统在运动中的响应）。 运动心理学： 运动动机、情绪、认知过程（如注意、记忆、决策）、人格特质与运动表现的关系、运动中的应激与应对、团队动力学、教练与运动员心理互动。 体育社会学： 体育与社会结构、文化、意识形态的关系、体育的社会功能与意义、体育中的社会不平等（如性别、种族、阶层）、体育产业的社会影响、体育迷文化。 体育教育学： 体育课程的设计与实施、体育教学方法与策略、学生体育兴趣与动机的培养、体育教师的专业发展、学校体育的改革与发展。 体育管理学： 体育组织与机构的运作、体育赛事管理、体育市场营销、体育场馆管理、体育政策的制定与执行、体育法。 运动生物力学： 人体运动的力学分析、运动技术的生物力学评价、运动器械的设计与优化、运动损伤的力学机制。 运动营养学： 运动中的能量代谢、营养物质的需求与补充、运动表现与饮食的关系、体重控制与运动。 其他交叉领域： 如运动康复、体育史、体育哲学等。 研究问题的提出： 一个好的研究问题是科研的起点，它应该是明确的、可研究的、具有理论或实践意义的。提出研究问题的过程涉及： 文献回顾与现有知识体系的梳理： 深入阅读相关领域的最新文献，了解当前研究的热点、难点、争议点以及存在的空白。这有助于识别尚未解决的问题或可以进一步深入探讨的议题。 理论推演与假说形成： 基于已有的理论框架，对现象进行逻辑推演，提出可能的解释或预测，形成可检验的研究假说。 实践观察与经验总结： 关注体育实践中的现象，从运动员、教练、体育教师、管理者等那里收集信息，识别潜在的问题和改进的方向。 兴趣与好奇心的驱动： 科研往往源于研究者个人的兴趣和对未知的好奇，对某个现象的深入思考和追问。 研究问题的表述应力求清晰、具体，避免模糊和宽泛。例如，一个好的研究问题可能是“不同训练周期对青少年运动员最大摄氧量的影响”，而不是“训练对运动员有什么影响”。 三、 研究设计与方法选择 研究设计是连接研究问题与研究结果的桥梁，它规划了如何收集和分析数据以回答研究问题。恰当的研究设计和方法选择是确保研究科学性和有效性的关键。 研究设计的类型： 描述性研究： 旨在描述研究对象的现状、特征或趋势，不涉及因果关系的探究。 横断面研究（Cross-sectional study）： 在某一特定时间点收集数据，用于描述不同群体之间的差异或某一特征的分布。例如，调查不同年龄段人群的运动频率。 纵向研究（Longitudinal study）： 在较长一段时间内，对同一研究对象进行多次观察和测量。例如，跟踪记录一名运动员在整个职业生涯中的体能变化。 案例研究（Case study）： 对个体、群体或事件进行深入、详细的分析，以期获得深刻的理解。例如，对一名优秀运动员成功经验的深度访谈。 调查研究（Survey research）： 通过问卷、访谈等方式收集大量数据，以了解某一群体在某个特定问题上的态度、行为或看法。例如，对大学生体育消费习惯的调查。 相关性研究（Correlational study）： 探究两个或多个变量之间是否存在统计学上的关联，以及关联的强度和方向。例如，研究学习压力与运动参与度的关系。需要注意的是，相关性不等于因果性。 因果性研究（Causal study）： 旨在确定一个或多个变量（自变量）对另一个或多个变量（因变量）的影响。 实验研究（Experimental study）： 研究者通过操纵一个或多个自变量，并控制其他可能影响因变量的因素，来观察因变量的变化。 真实验设计（True experimental design）： 具有随机分组、控制组和实验组、以及操纵自变量的特点。例如，随机将运动员分组，一组进行新的训练方法，另一组进行传统训练，然后比较两组的运动表现。 准实验设计（Quasi-experimental design）： 缺乏随机分组，但仍包含操纵自变量和比较组。例如，在一个学校实施新的体育课程，与另一所未实施的学校进行比较。 准实验研究（Causal-comparative study）： 研究者观察已经存在的群体差异，并试图确定这些差异的原因，但不能操纵自变量。例如，研究不同体育项目运动员在某些生理指标上的差异。 研究方法的选择： 定量研究方法： 侧重于数量化指标的测量和分析，以发现变量之间的数量关系，并进行统计推断。 问卷调查法： 设计结构化问卷，收集受访者的信息。适用于大样本调查，但问卷设计至关重要。 实验法： 通过控制变量来确定因果关系。是探究因果关系最有力的方法。 测量法： 使用各种仪器和设备测量身体、生理、心理等指标。如心率监测器、力量测试仪、运动分析系统等。 观察法（结构化观察）： 预设观察标准和记录表格，对特定行为或现象进行系统记录。 定性研究方法： 侧重于对现象的深入理解，通过收集非数量化的数据，探索事物的本质、意义和过程。 访谈法： 与研究对象进行深入交流，了解他们的观点、感受、经验和动机。包括结构式访谈、半结构式访谈和非结构式访谈。 焦点小组（Focus group）： 组织一群有代表性的人进行小组讨论，以了解他们对某一话题的集体看法和互动过程。 参与式观察法： 研究者作为观察者融入到研究情境中，亲身体验并记录所观察到的现象。 文献分析法： 对已有的文献、档案、历史资料等进行系统分析，从中提取信息和规律。 选择哪种研究方法取决于研究问题、研究目标、研究对象以及可用的资源。通常，定量研究和定性研究可以结合使用（混合研究方法），以获得更全面、更深入的研究结果。 四、 数据收集与处理 可靠的数据是科学研究的基础。本部分将介绍数据收集的原则和常用技术，以及对收集到的数据进行初步处理的方法。 数据收集的原则： 目的性： 收集的数据必须与研究问题直接相关。 可靠性（Reliability）： 测量工具或方法在重复测量时应能得到一致的结果。 效度（Validity）： 测量工具或方法实际测量到的是其声称要测量的东西。 客观性： 尽量减少研究者主观偏见对数据收集的影响。 系统性： 按照预设的研究方案和程序进行数据收集。 常用数据收集技术： 测量： 生理指标测量： 心率、血压、血氧饱和度、最大摄氧量（VO2max）、乳酸阈值、力量、爆发力、速度、耐力、柔韧性、反应时等。 运动学与生物力学测量： 动作速度、幅度、角度、地面反作用力、质心轨迹、能量消耗等，常借助运动捕捉系统、加速度计、测力台等设备。 心理指标测量： 动机量表、情绪状态量表、焦虑量表、注意力测试、决策能力评估等。 体格测量： 身高、体重、体脂率、骨密度等。 问卷调查： 设计严谨、有效的问卷，包括封闭式问题（选择题、评分题）和开放式问题。 访谈： 结构式、半结构式或非结构式访谈。 观察： 结构化观察、参与式观察。 记录与档案查阅： 运动成绩记录、训练日志、比赛录像、医学档案、历史文献等。 数据预处理： 数据录入与核对： 将收集到的原始数据准确无误地录入计算机，并进行反复核对，确保数据质量。 数据清洗： 识别并处理数据中的错误、异常值（outliers）或缺失值。例如，删除明显不合理的测量数据，或采用统计方法填补缺失值。 数据转换： 对原始数据进行必要的转换，如变量合并、计算派生变量（如BMI）、标准化处理等，以便于后续分析。 数据编码： 对于定性数据，需要进行编码，将其转化为便于计算机处理的数值形式。 五、 数据分析与解释 数据分析是将原始数据转化为有意义信息的关键环节，其目的是揭示数据中的模式、关系和趋势，从而回答研究问题。 描述性统计（Descriptive Statistics）： 用来总结和描述数据的基本特征。 集中趋势测量： 均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）。 离散程度测量： 方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）、极差（Range）、四分位距（Interquartile Range）。 频数与百分比： 用于描述分类变量的分布。 图表展示： 直方图（Histogram）、条形图（Bar chart）、折线图（Line chart）、饼图（Pie chart）、散点图（Scatter plot）等，直观展示数据特征。 推断性统计（Inferential Statistics）： 利用样本数据推断总体特征，并进行假设检验。 参数检验（Parametric tests）： 适用于数据符合特定分布（如正态分布）的情况。 t检验（t-test）： 比较两组均数是否有显著差异（如独立样本t检验、配对样本t检验）。 方差分析（ANOVA）： 比较三组或三组以上均数是否有显著差异。 相关分析（Correlation analysis）： 检验两个连续变量之间的线性关系强度和方向（如Pearson相关系数）。 回归分析（Regression analysis）： 建立自变量与因变量之间的数学模型，预测因变量的值，并解释自变量的效应（如线性回归、多元回归）。 非参数检验（Non-parametric tests）： 适用于数据不符合特定分布或为非数值型数据的情况。 秩和检验（Mann-Whitney U test）： 适用于两独立样本的非参数比较。 Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）： 适用于两配对样本的非参数比较。 Kruskal-Wallis检验： 适用于三组或三组以上独立样本的非参数比较。 Spearman等级相关系数（Spearman rank correlation）： 检验两个变量之间的等级关系。 定性数据分析： 内容分析（Content analysis）： 对文本、音频、视频等数据进行系统编码和分类，识别主题、模式和意义。 扎根理论（Grounded theory）： 通过归纳法，从数据中生成理论。 叙事分析（Narrative analysis）： 分析故事的结构、内容和意义。 主题分析（Thematic analysis）： 识别数据中的主要主题和模式。 数据解释： 统计显著性与实际意义： 区分p值小于0.05的统计学上的显著性，以及研究结果在实际应用中的重要性和可操作性。 结果的归纳与总结： 将分析结果与研究问题和假说联系起来，进行清晰的阐述。 与现有文献的比较： 将研究结果与前人的研究进行对比，讨论一致性、差异性及其可能的原因。 研究的局限性： 坦诚地指出研究在设计、样本、方法等方面的局限性，避免过度概括。 提出未来研究建议： 基于研究发现和局限性，为未来的研究方向提供建议。 六、 学术规范与研究伦理 严谨的学术规范和道德准则是科学研究不可或缺的组成部分，它保证了研究的诚信性和公正性，并保护了研究参与者的权益。 文献引用与学术诚信： 避免剽窃（Plagiarism）： 引用他人观点、数据、文字时，必须注明出处，否则构成剽窃。 正确引用格式： 遵循统一的学术引用规范（如APA、MLA、GB/T 7714等），确保引文的准确性。 诚实报告数据： 不伪造、篡改、选择性报告数据。 研究伦理（Research Ethics）： 知情同意（Informed Consent）： 研究参与者在充分了解研究目的、程序、潜在风险和收益后，自愿同意参与研究。 保密性（Confidentiality）： 保护研究参与者的个人信息和研究数据不被泄露。 匿名性（Anonymity）： 在可能的情况下，避免收集和记录能够直接识别研究参与者的信息。 避免伤害（Do No Harm）： 研究过程不得给研究参与者带来身体、心理或社会上的伤害。 公平公正： 研究设计和实施过程中，避免歧视和不公正对待。 动物伦理（Animal Ethics）： 如果研究涉及动物，必须遵循相关的动物福利和伦理规范。 利益冲突（Conflict of Interest）： 如实申报可能影响研究公正性的经济或其他利益关系。 七、 研究报告的撰写与成果传播 研究成果的有效传播是推动科学进步的重要途径。本部分将介绍研究报告的基本结构和撰写要点，以及成果传播的多种形式。 研究报告的结构： 标题（Title）： 简洁、准确地反映研究内容。 摘要（Abstract）： 简明扼要地概述研究的目的、方法、主要结果和结论。 关键词（Keywords）： 提取反映研究核心内容的词语，便于检索。 引言（Introduction）： 介绍研究背景，阐述研究问题，回顾相关文献，提出研究目的和假说。 方法（Methods）： 详细描述研究设计、研究对象、数据收集工具和程序、数据分析方法。 结果（Results）： 客观、清晰地呈现研究发现，可以使用图表辅助说明。 讨论（Discussion）： 解释研究结果，与现有文献进行比较，探讨研究的意义、局限性，并提出未来研究方向。 结论（Conclusion）： 总结主要研究发现，回答研究问题。 参考文献（References）： 列出所有引用的文献。 附录（Appendices）： 包含不便放入正文的补充材料，如问卷、原始数据摘要等。 成果传播途径： 学术期刊发表： 将研究成果撰写成学术论文，投稿至同行评审的学术期刊。 学术会议交流： 在学术会议上进行口头报告或张贴海报，与同行交流。 学术专著/书籍出版： 撰写学术专著，对某一领域的研究进行系统性总结。 学位论文： 完成本科、硕士、博士学位论文。 科研项目报告： 向项目资助机构提交研究进展和结题报告。 公众传播： 通过科普文章、讲座、媒体访谈等形式，向公众普及科学知识。 八、 结语 体育科学研究方法是一个系统而不断发展的领域。掌握这些研究方法，不仅是理解和评价他人研究成果的基础，更是开展独立、创新性研究的关键。本书力求全面、深入地介绍体育科学研究的各个环节，希望能够为读者提供有效的指导和帮助，激励大家在体育科学的探索之路上不断前行，用科学的方法创造价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对于工具书类的教材，最看重的是其知识体系的完整性和覆盖面的广度。这本教材在这方面做得极其出色，它就像一张精心绘制的地图，将整个学科领域的主要分支和关键路径都清晰地标识了出来。我特别欣赏它在方法论介绍上的全面性，从定性研究的田野调查技巧，到定量研究中的高级回归模型，乃至新兴的混合研究范式，都有涉猎，并且给出了足够的篇幅去详述。特别是对于一些前沿的研究方法，比如数据可视化在体育决策中的应用，它也给予了足够的关注，这让这本书不像是停留在过去某个时期的知识总结，而是一部真正与时俱进的学术指南。对于一个希望在体育科研领域深耕的人来说，这本书提供的知识框架是坚实而全面的，它为你后续的深入研究铺设了坚实的基石，避免了走弯路。

评分☆☆☆☆☆

作为一本旨在指导实践的教材，其可操作性和参考价值是衡量其价值的终极标准。这本书最令人称道的一点，就是它对于“如何做”的阐述，绝非停留在理论层面，而是真正做到了知行合一的示范。书中穿插的大量“研究实施步骤详解”和“常见问题及解决方案”部分，简直就是一本实战手册。它不仅告诉你应该用什么工具，更细致地告诉你使用这个工具时，你需要注意哪些潜在的陷阱，以及当实验数据出现异常波动时，该如何冷静地进行排查和修正。这种近乎手把手的指导，对于独立进行课题研究的新手来说，无疑是巨大的福音。它提供的不是空泛的指导方针，而是可以直接在实验台上得到验证和应用的具体策略，极大地增强了读者将所学转化为实际科研成果的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

我初次接触这类专业书籍时，往往会被那些晦涩难懂的术语和动辄上百页的理论推导吓退，但这本书在知识的组织和呈现上，展现出了一种非凡的“翻译”能力。它没有直接将高深的理论砸向读者，而是采取了一种层层递进、由浅入深的讲解策略。你会发现，作者似乎非常懂得初学者的困惑点在哪里，总能在关键时刻插入一些非常贴近实际的案例分析或者类比说明。比如，当讲解到某种统计检验方法的适用条件时，书中会立刻引入一个体育领域内真实发生过的研究场景进行剖析，这种情景化的教学方式，极大地降低了理解的门槛。更妙的是，它总能将复杂的概念拆解成若干个逻辑清晰的小模块，每个模块都有明确的学习目标，读完一个小节，你总能有一种“原来如此”的豁然开朗感，而不是一头雾水地往前赶。这种叙事节奏的把控，堪称一绝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是让人眼前一亮，那种沉稳大气的色彩搭配，加上封面上简洁有力的字体，透露出一种严谨治学的气息。我拿到手的时候，首先被它扎实的纸张手感吸引了，这对于一本需要反复翻阅的教材来说至关重要，丝毫不会有廉价感。内页的排版也做得非常考究，字号适中，行距合理，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更值得称赞的是，书中那些复杂的图表和公式，印刷得清晰锐利，线条的粗细过渡自然，使得那些原本枯燥的理论知识在视觉上得到了极大的改善，让人在学习过程中保持着一种愉悦的心情。这种对细节的打磨，体现了出版方对学术质量的尊重，也让读者在使用过程中感受到一种被重视的体验。总而言之，光是这本书的外在表现，就已经为接下来的深度阅读做好了完美的铺垫，让人充满了期待去探索其内在的知识宝藏。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验的流畅性，常常决定了一本书的“生死”。我发现，这本书的作者在语言风格上拿捏得非常到位，既保持了学术研究应有的严谨性，又避免了传统教材那种刻板、教条式的说教腔调。它的文字富有弹性，在阐述核心观点时掷地有声，而在解释易混淆的概念时，又显得格外耐心和细腻。有时候，读着读着，我感觉不像是在被动接受知识灌输，而更像是在和一位经验丰富的导师进行深入的对话。作者巧妙地运用了一些过渡性的句子和总结性的陈词，使得各个章节之间的衔接非常自然，知识点之间的内在联系清晰可见，读起来一气呵成，很少有“断裂感”。这种‘润物细无声’的文字魅力，极大地提升了我持续阅读的动力，让我愿意主动去消化那些原本可能需要花费大力气去啃读的内容。