好研究如何設計?:用量化邏輯做質化研究 - Gary King、Robert O. Keohane、 Sidney Verba/著,林宗弘/校訂

好研究如何設計?:用量化邏輯做質化研究

Gary King、Robert O. Keohane、 Sidney Verba/著, 林宗弘/校訂

出版社

群學

出版时间

2012-01-01

ISBN

9789866525636

评分

★★★★★
书籍介绍

超越量化與質化之爭

尋找「好研究」的共同原理

近二十年來最重要的社會科學方法論經典

哈佛三大重量級學者思辨結晶

◎哈佛、哥倫比亞、華盛頓、普林斯頓等大學「方法論課程」指定教材

在社會科學中,普遍存在兩種截然不同甚至對立的方法論典範:量化研究和質化研究。儘管壁壘分明,但社會科學家一直希望為兩者尋找共通準則。這種嘗試從來沒有間斷,本書是諸多嘗試中,最具影響力的一部作品。

這本由哈佛大學三大學者合著的經典,反駁了質化學者對於量化研究的種種偏見,對質化研究諸多「不科學」之處提出犀利批評,並期盼質化學者運用量化分析的嚴整邏輯,讓研究變得「更科學」。

這種觀點在社會科學界引起極大震撼,激起方法論的大論戰,自出版二十多年來與之論辯的文章與專書不斷,至今對於捍衛質化方法的研究者來說,依然構成重大挑戰。

「好研究」的共同特色

◎ 選擇對現實世界重要的問題來研究

◎ 選用可證偽的理論

◎ 有根據地選擇個案:避免只選擇符合理論假設的個案

◎ 以描述推論與解釋為目的

◎ 公開研究過程:研究者會清楚報告他們收集和分析資料的方法

◎ 報告不確定性:社會科學處理的是高度複雜的社會現象,研究者的推論出自於不完整的資料與測量,很難完美無缺,因此必須報告結論的不確定性有多少

本書特色

涵蓋研究設計的每個步驟

從提出問題、尋找理論、選取個案和觀測值、檢驗理論與資料的正確性、發現因果關係、最後到報告結論,涉及方法論所有面向

詳細討論方法論的重要概念

包括描述推論、因果推論、可觀察意涵、單位同質性、選擇性偏誤、平均因果效應、測量誤差、內生性

清楚的實例說明,拆解經典著作的研究設計

包括《使民主運轉起來》(Robert Putnam)、《抵制保護主義》(Helen Milner)、Stalinist Political Economy(Nina Halpern)、The State and Poverty in India(Atul Kohli)、Hegemony and Culture(David Laitin)

理論與實際操作兼具

本書處於抽象的哲學爭論與研究者實作技術之間的中間地帶,關注所有社會科學研究背後潛藏的基本邏輯。

適用領域

政治學、公共行政、社會學、人類學、歷史學、經濟學和心理學等其他學科,以及法律證據、教育研究和臨床論證等非學科型研究領域。

適用課程

質化研究、研究方法、社會科學方法論、研究設計、比較研究、國際關係研究、因果推論

作者簡介

Gary King

哈佛大學政府學系教授、哈佛大學量化社會科學研究所主任。主要研究興趣在於「統計理論的創新與應用」,研究涵蓋政治學方法論的重要主題,例如「遺漏資料」、「區位謬誤」與「貝式統計」等。他是同時代政治學家中,論文被引用率最高的學者,擁有三十多個「最佳」獎項和美譽。

Robert O. Keohane

普林斯頓大學伍德威爾遜學院國際關係學教授,曾擔任過美國政治學學會和美國國際研究學會主席。以「國際關係研究」聞名於世,對全球政治理論和美國對外政策有精闢見解。

Sidney Verba

在哈佛大學政府學系執教三十五年,曾任美國政治學會理事長,以及美國國際研究學會的副理事長。研究主題包括美國的政治參與、政治平等、社會輿論、政治態度與政治行為等重要民主政治議題。

譯者簡介

盛智明

香港科技大學社會科學部博士候選人,主要研究方向:社會運動與集...

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目录
中文版序
量化的逆襲?—從KKV出版二十年談起(林宗弘)
超越量化與質化研究法之爭(盛智明)
前言
1社會科學中的「科學性」

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用户评论
2014-08-10读毕,实证研究的典范,如何选择自变量、因变量(理论模型的作用),如何选择观察值(什么应该变,什么不应该变),如何控制研究偏倚。作者对于组织理论(威廉姆森)、赫希曼等著作都有引用,所用例子都是政治科学方面的。个人感觉张五常的《经济解释》四卷可以作为这本书思想在经济学领域应用的典范。
Gary King腦殘粉準備把他著作都活剝一邊。
備考計量期末報告,臨時刷了臺版,兩天時間倉促看完。P192,將Charter 77翻譯成了:七十七憲章,不應該啊!另外,這本書還是讀Polyu時在香港買的,結果那時候沒有修過計量的課,讀得不是太懂,現在一學期計量經濟學的課學下來,已經能看懂七分了!
非常棒的书~
kkv台版翻译质量比简版高太多。
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