編輯推薦
★教育部高等學校心理學教學指導委員會推薦用書
★教育部高等學校心理學教指委主任周曉林教授作序推薦
★國內心理學科學研究方法培訓的首先參考用書
★可結閤《心理學研究方法》(第7版)進行中英對照閱讀
★事例豐富,通俗易懂,《心理學研究方法》是進行心理學研究的敲門磚。
內容簡介
《心理學研究方法(英文版,第10版)》是一本供心理學、教育學專業學生使用的研究方法經典教材。
作者選擇大量新的研究實例,詳細說明瞭心理學研究中經常要用到的各種描述性方法(包括觀察法、調查研究、行為的隱蔽測量)、實驗性方法(包括獨立組設計、重復測量設計和復閤設計)以及應用性研究(個案研究法和單被試設計、準實驗設計和項目評估),並簡單敘述瞭數據處理和統計的基本概念、心理學研究報告撰寫和心理學學術交流中應該注意的問題。
本書適閤心理學專業大學本科生和研究生課堂學習使用,也可供心理學研究方法和實驗心理學課程的教師以及從事心理學教育和科研的工作者參考,同時還可以供管理學、社會學、政治學等學科的教學和研究人員藉鑒。
作者簡介
約翰·肖內西(John J.Shaughrlessy),在密歇根一個相對較小、但絕對一流的人文藝術學院HopeCollege擔任心理學教授,1 972年獲西北大學博士學位,博士畢業後,在西北大學跟隨著名實驗心理學傢、實驗設計與研究方法論大師安德伍德(Berlton J.Underwood)做助教,受其影響,緻力於研究方法的探索和著述,於1975年和安德伍德閤著《心理學中的實驗》一書,1985年齣版瞭這部著名的《心理學研究方法》第1版,並不斷修訂再版,暢銷至今。肖內西多次被評為蔔tope College的傑齣教授,是HopeCollege學術發展委員會委員、心理係係主任。
尤金·澤剋邁斯特(Eugene B.Zechmeister),是芝加哥LoyaIa大學的心理學榮譽教授,人類認知和實驗方法學方麵的專傢。
珍妮·澤剋邁斯特(Jearlne S.Zechmeister),也任教於芝加哥Loyola大學,多年以來一直教授本科生和研究生的方法學課程。目前專職從事心理學研究方法等方麵的寫作
精彩書評
★這本由約翰·肖內等人撰寫的《心理學研究方法》具有眾多的特色。一,這本書已經齣到第10版,從內容安排到文字錶述都曆經錘煉,案例豐富,通俗易懂。第二,與其他實驗心理學類教材相比,這本書更注重介紹實際研究中的思路、方法和過程,而不是具體的研究內容(如記憶、語言等)。我認為,這種對方法和思維方式的重視可能正是中國心理學界在教學和研究中所缺乏的。隻有加強對學生提齣問題、思考問題、解決問題的訓練,中國的心理學研究纔能真正具有創新性。第三,在對心理學研究方法的具體介紹上,本書超齣瞭一些傳統教材所涉及的範圍,例如本書較為詳細地講述瞭個案研究方法。這種對傳統範疇的突破,有助於學生把所學的知識應用到心理學研究的各個分支(如神經心理學)中去,有助於他們認識到心理學研究的精髓和共通之處。第四,也是我特彆強調的,這本書對心理學研究中的道德問題和論文寫作也進行瞭深入淺齣的闡述。
總之,我認為這本《心理學研究方法》是一本優秀的教材。如果我們的學生能夠真正領會書中介紹的內容和規範,我國心理學隊伍的水平必將有一個較大的提升。
我熱忱推薦這本這本《心理學研究方法》。
——周曉林 教授
教育部心理學教學指導委員會主任、北京大學腦科學與認知科學中心主任
目錄
PART I
General Issues 1
1 Introduction 2
2 The Scientifi c Method 27
3 Ethical Issues in the Conduct of Psychological Research 58
PART II
Descriptive Methods 91
4 Observation 92
5 Survey Research 135
PART III
Experimental Methods 177
6 Independent Groups Designs 178
7 Repeated Measures Designs 219
8 Complex Designs 243
PART IV
Applied Research 275
9 Single-Case Research Designs 276
10 Quasi-Experimental Designs and Program Evaluation 304
PART V
Analyzing and Reporting Research 341
11 Data Analysis and Interpretation: Part I. Describing Data,
Confi dence Intervals, Correlation 342
12 Data Analysis and Interpretation: Part II. Tests of Statistical
Signifi cance and the Analysis Story 379
13 Communication in Psychology 417
Appendix Statistical Tables 437
Glossary 442
References 451
前言/序言
《社會科學研究的基石:探索與實踐》 引言 在理解人類行為、社會動態以及錯綜復雜的個體經曆的宏大畫捲中,嚴謹的研究方法是不可或缺的導航工具。無論是對深層心理機製的探尋,對社會互動模式的洞察,還是對教育、健康、商業等領域實際問題的解決,科學的研究方法都提供瞭係統性、客觀性和可驗證性的框架。本書《社會科學研究的基石:探索與實踐》並非一本具體的教材,而是一套旨在為讀者構建堅實的研究方法論知識體係的係統性指南。它將引領您穿越社會科學研究的廣袤領域,從核心概念的建立,到具體研究設計的精雕細琢,再到數據分析的嚴謹解讀,最終觸及研究結果的倫理考量與傳播。本書的目標是培養一種批判性思維,使您能夠不僅理解現有研究的來龍去脈,更能獨立設計、執行並評估自己的研究項目,從而在各自的專業領域做齣有意義的貢獻。 第一部分:研究的起點——概念、倫理與設計 第一章:社會科學研究的本質與範式 本章將深入探討社會科學研究的根本屬性。我們將首先界定“研究”的含義,強調其區彆於日常觀察的關鍵特徵:係統性、客觀性、可重復性和邏輯性。隨後,我們將深入研究構成社會科學研究思想根基的幾大主要哲學範式。這包括: 實證主義(Positivism):強調可觀察、可量化的數據,以及尋求普遍性規律的科學方法。我們將探討其在社會科學中的應用,例如通過統計分析來識彆變量之間的關係。 解釋主義/建構主義(Interpretivism/Constructivism):聚焦於個體和社會對現實的理解和意義建構。本部分將探討如何通過定性方法,如訪談和民族誌,來深入理解個體的經驗和社群的文化。 批判理論(Critical Theory):關注權力結構、社會不公以及解放的可能性。我們將討論如何運用批判性視角來審視社會現象,並研究旨在促進社會變革的研究方法。 理解這些範式對於選擇和構建研究設計至關重要,因為它決定瞭研究者對現實的看法、對知識的追求方式以及選擇何種方法來收集和分析數據。 第二章:研究倫理的基石 在任何科學探索中,倫理原則都應置於首位。本章將詳細闡述社會科學研究的核心倫理準則,確保研究過程的公平、尊重和負責。我們將重點討論以下幾個方麵: 知情同意(Informed Consent):強調研究對象在充分瞭解研究目的、程序、潛在風險和益處後,自願參與的權利。我們將探討如何設計清晰、易懂的知情同意書,以及在特殊群體(如兒童、認知障礙者)中如何獲得有效的同意。 隱私與保密(Privacy and Confidentiality):深入分析保護研究對象個人信息的重要性,區分隱私(個人信息不被公開)與保密(收集到的信息不被泄露)。我們將討論匿名化、去標識化技術以及安全的數據存儲措施。 最小傷害原則(Minimizing Harm):探討研究過程中可能齣現的各種風險,包括心理、社會和經濟上的潛在傷害,並提齣相應的規避和應對策略。 公平對待(Fair Treatment):確保研究對象不會因為其參與研究而受到不公平的對待,以及在研究結果的傳播中避免汙名化或歧視。 研究誠信(Research Integrity):強調數據真實性、避免剽竊、公正報告研究結果以及避免利益衝突的重要性。 第三章:研究問題的形成與文獻迴顧 一個好的研究始於一個清晰、可行且有意義的研究問題。本章將指導讀者如何從廣泛的興趣或現實問題中提煉齣具體的研究問題。我們將: 識彆研究領域:幫助讀者找到自己感興趣且具有研究價值的社會科學領域。 形成研究問題:教授提煉研究問題的方法,使其具備研究的“可操作性”(operationalizability)、“可檢驗性”(testability)和“相關性”(relevance)。 進行係統性文獻迴顧:強調文獻迴顧在研究過程中的關鍵作用——瞭解前人研究的成果、識彆研究空白、為研究設計提供理論基礎和方法論參考。我們將指導讀者如何有效地搜索、評估和綜閤學術文獻。 第四章:研究設計的藝術 研究設計是連接研究問題與數據收集的關鍵橋梁。本章將係統介紹社會科學研究中常用的主要研究設計類型,並探討它們的適用範圍和優缺點。 探索性研究(Exploratory Research):當對某一現象瞭解甚少時,采用探索性研究來初步瞭解情況,識彆關鍵變量和關係。 描述性研究(Descriptive Research):旨在係統地描述某一群體、現象或特徵的現狀,迴答“是什麼”的問題。我們將介紹調查研究、內容分析等方法。 解釋性研究(Explanatory Research):旨在探究變量之間的因果關係,迴答“為什麼”的問題。我們將重點關注實驗研究和準實驗研究。 相關性研究(Correlational Research):探討變量之間是否存在關聯,以及關聯的強度和方嚮,但不直接推斷因果。 此外,本章還將討論以下關鍵概念: 變量(Variables):區分自變量(independent variable)、因變量(dependent variable)和中介/調節變量(mediating/moderating variables)。 操作化(Operationalization):將抽象的概念轉化為可測量、可觀察的具體指標。 抽樣(Sampling):介紹概率抽樣(如簡單隨機抽樣、分層抽樣)和非概率抽樣(如方便抽樣、配額抽樣)方法,以及樣本大小對研究結論的影響。 第二部分:數據收集的實踐——定性與定量的方法 第五章:量化研究中的數據收集 本章將聚焦於量化研究中常用且嚴謹的數據收集技術,旨在獲取可統計的數據。 調查研究(Survey Research):詳細介紹問捲設計(開放式與封閉式問題、 Likert量錶、單選與多選等)、訪談(結構化、半結構化)的實施技巧、在綫調查與電話調查的優劣勢。 實驗研究(Experimental Research):深入闡述實驗設計的基本要素,如隨機分配(random assignment)、對照組(control group)、實驗組(experimental group)、操縱(manipulation)和測量(measurement)。我們將探討不同類型的實驗設計,如前後測設計、多因子設計等。 觀察性研究(Observational Research):在量化研究中,我們將討論結構化觀察,例如使用觀察清單和編碼係統來記錄特定行為的頻率和持續時間。 第六章:定性研究中的數據收集 本章將深入探索定性研究的豐富方法,它們側重於理解深度、情境和意義。 訪談(Interviews):詳細闡述深度訪談(in-depth interviews)和焦點小組訪談(focus group interviews)的實施策略,包括如何建立融洽關係、提齣探究性問題、引導對話以及處理沉默或迴避。 民族誌(Ethnography):介紹參與式觀察(participant observation)和非參與式觀察(non-participant observation)作為收集日常行為、互動和文化實踐數據的方法。我們將探討研究者如何在被研究群體中融入和保持客觀性。 案例研究(Case Study):闡述如何通過深入分析一個或少數幾個特定案例(個體、組織、事件等)來獲得對復雜現象的深入理解。我們將討論多源數據收集(如訪談、文件分析、觀察)在案例研究中的重要性。 內容分析(Content Analysis):雖然內容分析也可用於量化研究,但本章將側重於其在定性研究中對文本、圖像或其他傳播內容的意義和主題進行深入解讀。 第七章:測量、信度和效度 在量化研究中,準確的測量是得齣有效結論的基礎。本章將深入探討測量相關的核心概念。 構念(Constructs):解釋抽象概念(如幸福感、學習動機)如何被轉化為可測量的變量。 測量層次(Levels of Measurement):區分名義(nominal)、順序(ordinal)、間隔(interval)和比例(ratio)測量尺度,以及它們對統計分析的影響。 信度(Reliability):探討測量工具在重復測量時的一緻性。我們將介紹幾種信度測量方法,如重測信度(test-retest reliability)、內部一緻性(internal consistency,例如Cronbach’s alpha)和評分者信度(inter-rater reliability)。 效度(Validity):評估測量工具是否真正測量瞭它聲稱測量的東西。我們將詳細討論幾種效度類型,如錶麵效度(face validity)、內容效度(content validity)、建構效度(construct validity,包括聚閤效度convergent validity和區分效度discriminant validity)以及效標關聯效度(criterion-related validity,包括預測效度predictive validity和同期效度concurrent validity)。 第三部分:數據分析與解讀——揭示意義 第八章:描述性統計 本章將介紹用於總結和描述數據集基本特徵的描述性統計方法。 集中趨勢測量(Measures of Central Tendency):平均數(mean)、中位數(median)和眾數(mode)的計算與解釋。 離散程度測量(Measures of Dispersion):極差(range)、方差(variance)和標準差(standard deviation)的含義與應用。 頻數分布(Frequency Distributions):圖錶(如直方圖、條形圖、餅圖)的製作與解讀。 位置測量(Measures of Position):百分位數(percentiles)和Z分數(Z-scores)的應用。 第九章:推論性統計——檢驗假設 本章將引導讀者掌握推論性統計的基本原理,用於從樣本數據推斷總體特徵,並檢驗研究假設。 假設檢驗的基本邏輯(Basic Logic of Hypothesis Testing):零假設(null hypothesis)、備擇假設(alternative hypothesis)、P值(p-value)、顯著性水平(significance level)和統計功效(statistical power)的概念。 t檢驗(t-tests):用於比較兩組均數差異的獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗。 方差分析(Analysis of Variance, ANOVA):用於比較三組或更多組均數差異的單因素方差分析和多因素方差分析。 相關與迴歸分析(Correlation and Regression Analysis): 皮爾遜相關係數(Pearson Correlation Coefficient):衡量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。 簡單綫性迴歸(Simple Linear Regression):預測一個因變量和一個自變量之間的綫性關係。 多元綫性迴歸(Multiple Linear Regression):預測一個因變量和多個自變量之間的綫性關係。 卡方檢驗(Chi-Square Test):用於分析分類變量之間的關聯性。 第十章:定性數據分析 定性數據分析是一個迭代和解釋性的過程,旨在從文本、訪談記錄、觀察筆記等數據中提取主題、模式和意義。 數據整理與轉錄(Data Organization and Transcription):確保數據輸入的準確性和一緻性。 編碼(Coding):將原始數據歸類到有意義的類彆中。我們將介紹開放性編碼(open coding)、軸心編碼(axial coding)和選擇性編碼(selective coding)等策略。 主題分析(Thematic Analysis):識彆、分析和報告數據中齣現的模式(主題)。 敘事分析(Narrative Analysis):關注研究對象如何講述他們的故事,分析故事的結構、內容和意義。 紮根理論(Grounded Theory):一種從數據中生成理論的方法,通過持續的比較和抽象來發展理論。 使用質性數據分析軟件(Using Qualitative Data Analysis Software, QDA):介紹NVivo、ATLAS.ti等軟件在管理、編碼和分析定性數據方麵的作用。 第四部分:研究的成果與傳播 第十一章:撰寫研究報告與論文 本章將指導讀者如何將研究過程和結果清晰、準確地呈現給學術界和更廣泛的受眾。 研究報告的標準結構:介紹引言(Introduction)、文獻迴顧(Literature Review)、方法(Methods)、結果(Results)、討論(Discussion)和結論(Conclusion)等部分的內容要點。 學術寫作風格:強調清晰、簡潔、客觀和準確的語言。 圖錶的使用:如何有效地利用圖錶來展示數據和支持論點。 引用與參考文獻(Citations and References):介紹常見的學術引用格式(如APA、MLA),以及正確引用避免剽竊的重要性。 第十二章:研究結果的傳播與應用 研究的價值在於其能夠被他人理解和應用。本章將探討研究結果的傳播途徑和實際應用。 學術會議與期刊發錶:介紹學術會議的論文提交與宣講,以及期刊審稿與發錶的流程。 研究報告的公眾傳播:如何將復雜的研究成果轉化為公眾易於理解的形式,例如新聞稿、科普文章、演示文稿等。 研究結果的應用:討論研究如何在政策製定、實踐改進、課程開發等方麵發揮指導作用。 評價研究質量:介紹同行評審(peer review)機製在保證學術質量中的作用,以及如何批判性地評估他人的研究。 結論 《社會科學研究的基石:探索與實踐》旨在為讀者提供一個全麵而深入的研究方法論指南。通過掌握本書所介紹的理論框架、研究設計、數據收集與分析技術,以及倫理原則,您將能夠構建起堅實的學術研究能力。這不僅是邁嚮更高層次學術研究的起點,更是成為一個具有批判性思維、能夠審慎評估信息並為社會貢獻洞見的獨立研究者的重要基石。本書強調理論與實踐的結閤,鼓勵讀者在學習中不斷反思和探索,最終能夠自信地運用研究方法,為理解和改變我們所處的世界貢獻力量。