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本書是原「社會科學研究方法：如何做好量化研究」一書經過修改與增訂內容之後的第二版。重要特色如下：第一，利用日常生活的例子詮釋量化研究流程的各個步驟。除了原版本內容之外，第二版補充並修訂效度與信度的內容，同時也新加入了兩種經常使用的樣本代表性不足之補救方法，包括事後分層加權法與事後反覆多重加權法。第二，使用最淺顯易懂的語言解說基礎統計分析方法。除了原版本內容之外，第二版內容增加了兩章，一章講解如何處理線性迴歸分析最常面臨的變異數不齊一性（heteroscedasticity）以及自我相關（autocorrelation）的問題；另一章則講解當依變數是二分類別變數的邏輯斯迴歸模型（logistic regression）。第三，透過具體有趣的實例告訴讀者，在不同研究問題的脈絡下，如何建構理論架構，如何處理研究設計，如何選擇合適的統計方法，如何解釋統計分析結果，如何歸納研究發現並深入討論。第四，本書也提供量化研究學位論文或是學術期刊論文的寫作技巧。





本書屬於社會科學量化研究方法的實作指南，不僅適合初學者使用，同時也適合已經具備量化研究基礎的研究者參考之用。本書最終目的在於提供量化研究方法的訓練，以協助讀者深刻地分析複雜的社會現象與人類行為。

作者介紹



羅清俊





學歷：



東吳大專業成人英文推薦 台南學政治學系學士



國立中興大學公共政策研究所碩士



美國伊利諾大學芝加哥校區政策分析博士





現職：



國立臺北大學公共行政暨政策學系專任教授





學術專長：



分配政策與政治



官僚政治



政策分析理論與方法



量化研究設計與方法





重要著作：



United States Distributive Politics in the 1980s



公共政策新論（合譯）



政策分析（合著）



台灣分配政治



社會科學研究與SPSS資料分析（合著）



重新檢視台灣分配政策與政治



譯者介紹

專業英文家教 龜山

CHAPTER 1 量化的社會科學研究與研究流程概述



第一節我們為什麼要做研究？



第二節 社會科學研究是什麼？量化的社會科學研究又是什麼？



第三節量化研究的研究流程



第四節 量化研究的期刊論文與碩博士論文的內容骨幹





CHAPTER 2 選擇研究主題並提出具體的研究問題



第一節選擇研究主題



第二節提出具體的研究問題





CHAPTER 3 建構理論與發展假設



第一節理論的建構



第二節發展研究假設

專業英語家教班 泰山



CHAPTER 4 理論與概念的操作化與測量



第一節理論及概念的操作化與測量：基本意涵



第二節理論及概念操作化與測量的正式方法



第三節變數



第四節測量的效度與信度



第五節測量層次或尺度





CHAPTER 5 選擇合適的資料蒐集方法：調查法（ 1 ）



第一節問卷調查法的使用時機與類型



第二節 問卷設計的基本觀念以及相關方法與技巧





CHAPTER 6 選擇合適的資料蒐集方法：調查法（ 2 ）



第一節抽樣



第二節訓練訪員、前測與實際問卷調查施測



第三節編碼





CHAPTER 7 選擇合適的資料蒐集方法：既存資料分析法



第一節既存資料分析法的內涵與使用時機



第二節資料特質、來源以及使用上必須注意的地方



第三節實例說明



第四節小結





CHAPTER 8 統計資料分析：敘述統計（ 1 ）



第一節單一變數分析



第二節常態曲線與常態分配



第三節標準分數或Z分數





CHAPTER 9 統計資料分析：敘述統計（ 2 ）



第一節 類別變數與類別變數以及順序變數與順序變數的關聯分析



第二節 等距與等距變數之間雙變數關係：相關與簡單迴歸分析





CHAPTER 10 統計資料分析：推論統計（ 1 ）



第一節抽樣與推論統計



第二節信賴區間





CHAPTER 11 統計資料分析：推論統計（ 2 ）



第一節假設檢定的實例說明



第二節假設檢定的正式程序





CHAPTER 12 統計資料分析：推論統計（ 3 ）



第一節 單一變數的檢定：大樣本或小樣本平均值的檢定



第二節 單一變數的檢定：大樣本或小樣本比例的檢定





CHAPTER 13 統計資料分析：推論統計（ 4 ）



第一節 類別變數與等距變數之間關係的檢定：類別變數區分為兩個團體



第二節 檢定類別變數與等距變數之間的關係：類別變數區分為 個（含）以上團體



第三節檢定類別變數與類別變數之間的關係



第四節檢定兩個等距以上變數之間的相關係數





CHAPTER 14 統計資料分析：推論統計（ 5 ）



第一節多元迴歸分析模型與多變數關係的檢定



第二節當多元迴歸模型含有虛擬變數（dummy var a le）



第三節多元迴歸模型相關重要概念



第四節小結





CHAPTER 15 統計資料分析：推論統計（ 6 ）──變異數不齊一與自我相關的問題...

本書在 2007 年 8 月初版至今已經三年，感謝學術界的先進以及許多好朋友採用這本書做為社會科學研究方法或是量化研究方法課程的教科書，也感謝許多大學部與研究所同學對於這本書的支持。也因為有了大家的鼓勵，所以讓我有足夠的動力來修改與補充原版本的內容，進而推出這本書的第二版。我也稍微修改了書名，原書名是「社會科學研究方法：如何做好量化研究」，新版本的書名是「社會科學研究方法：打開天窗說量化」。因為我始終認為量化的社會科學研究方法是相當有趣的一個學門，既然有趣，那麼書名是不是也應該要有趣一點呢？修改的書名是我指導的碩士生廖健良先生所想出來的，謝謝他的巧思。





回想當年我撰寫這本書的目的是希望能夠將社會科學研究方法以及量化研究設計用最簡單的方式表達出來，用最生活化的用語將一般人認為艱澀的內容呈現出來。第二版的修改與補充內容也是依循這樣的基本原則來撰寫，希望能夠實現我寫這本書的初衷，讓大家對於量化的社會科學研究有深刻的理解，同時也因此有了從事實證研究的能力。





就研究來說，「方法」很重要。當我們觀察真實世界形形色色的現象與行為時，如果我們沒有受過「方法」的訓練，我們是絕對無法將這些複雜的現象與行為做細膩深刻的描述，也無法提出令人信服的分析。在這種情況之下，我們真的很難累積有用的知識。既然缺乏有用知識的累積，那麼我們又如何期待這些有限知識能夠改善我們的生活品質呢？當然，有人認為我是賣瓜說瓜甜，可是我覺得並不盡然。這麼多年的學術生涯當中，我讀過不算少數的研究論文，有些論文讀完之後令人興奮無比，這包括提出有趣的研究問題以及作者有能力使用合適的研究方法，所以呈現出來的分析讓人拍案叫絕。可是，有些論文的內容讀完之後卻索然無味，讓人有不痛不癢的感覺，大部分的情況是研究者費了很多心力蒐集資料，但是卻因為缺乏方法的訓練而讓研究內容有氣無力。當然，我這裡所指的「方法」並不只是侷限在量化的方法而已，質化的研究途徑同樣也非常強調嚴謹的「方法」。說了那麼多，我只是希望讀者能夠瞭解，具備完整的研究方法訓練之後，我們才有能力與機會做出高品質的研究。





本書的內容仍然沿用初版的撰寫架構，但是補充了幾項重要的內容：第一，重新改寫第四章第四節的信度與效度內容，目前的內容應該算是非常完整，其中也放入日常生活的例子。第二，樣本代表性不足的補救方法，包括事後分層加權法（ Post-Stratiecation Weighting ）以及事後反覆多重加權法（ Raking ）的原理，補充內容安排在第六章第一節。第三，增列一個專章討論 OLS 線性迴歸分析如果面臨自我相關（ autocorrelation ）以及變異數不齊一（ heteroscedasticity ）的問題時，應該如何處理。補充內容放在第十五章。第四，增列一個專章討論依變數是二分類別變數的邏輯斯迴歸模型（ logistic regression ），內容放在第十六章。第五，第十八章既存資料統計結果分析增加兩個案例，一個是中央政府在民國 91-95 年期間分配給縣市補助預算影響因素的分析，另一個是有關立法委員記名表決影響因素的分析。前者是用來補充說明矯正自我相關以及變異數不齊一的案例，後者則是補充說明如何詮釋邏輯斯迴歸模型的真實案例。第六，其餘的修正內容比較細微，包括增列一些生活上的實例或是修正原版本文字詮釋上的錯誤等等。





◎第二版章節安排





本書的第一章到第七章涵蓋量化研究設計的相關內容，我們依照量化研究的流程一一為讀者討論重要內