研究方法、设计与分析（第13版） 平装

跨学科、多方法、全流程的行为科学研究方法经典教材；
“手把手”的保姆级教程；
北京大学吴艳红教授倾情推荐。

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《研究方法、设计与分析》按照基础入门水平编写，是目前不多见的适合本科生水平的方法论课程教材。本书还可以作为研究生，尤其是跨专业的应用心理专业硕士的优秀参考书。此外，不同学科的研究方法具有共通性，所以我认为本书适用于所有行为科学，可以作为管理学、经济学、教育学、社会学、政治学等学科师生的参考读物和工具书。
本书译自英文第13版。这一新版本保留了前10版（书名是Experimental Methodology）对实验法的详细介绍，以及第11版新增的非实验方法、混合方法和数据分析的内容。与中译本第11版相比，第13版新增了一个介绍非实验定量研究方法的章节。虽然心理学是一门实验性科学，但越来越多的研究将实验法和非实验法结合起来使用，研究者更为强调从多角度、多因素和多水平上探讨心理的现象和机制，因此，实验法和非实验方法的结合也是学生在学习中应该掌握的一项技能。同时，本书所涵盖的质性研究和新增的非实验定量研究方法也可以直接为研究行为的其他学科所用。
三位作者都是心理学教授和方法学专家，有着数十年讲授研究方法的教学经验和研究实践经历，所以本书能够持续更新，不断改进，成为一本公认的优秀研究方法教科书。不仅如此，《研究方法、设计与分析》从翻译到编校都经过层层把关、反复修改和编辑，真正保证中译本最大限度地忠实于原文，文字表述精炼而明晰。
我相信这是一部高质量的心理学研究方法教材。我很喜欢这本书，会将其列为心理学研究方法教学的辅助教材，并诚挚地向大家推荐本书。
吴艳红 教授、博导

北京大学心理与认知科学学院学位委员会主席
中国心理学会神经心理学专业委员会主任
中国心理学会常务理事
全国应用心理专业学位研究生教育指导委员会主任委员

1. 方法论经典教材，可作为心理学及其他行为科学领域（管理学、经济学、教育学、社会学、政治学等）师生及研究者的参考读物和工具书。
2. 三位作者都有着数十年的心理学研究方法教学经验，对各种研究方法的探讨深入浅出，生动有趣。即使是零基础的学生，通过深入学习本书，也能掌握心理学研究的基本方法，为学习更高级的方法及开展研究打好基础。
3. 注重对因果推断的探讨，以此为基础拆解各种研究设计背后的逻辑。判定因果关系的三个必要标准几乎贯穿全书。
4. 涵盖了心理学研究的主要方法，在着重探讨实验方法的同时，也详细介绍了非实验定量研究、定性研究和混合方法研究。
5. 版式安排新颖独特，易于学习。每章以概念树状图导入；页边列出重要术语和概念；正文中穿插大量思考题；章末设有本章小结、重要术语、章节测验和提高练习，便于及时总结和反馈。


 

拉里•克里斯滕森（Larry B. Christensen），南密西西比大学博士，现任美国南阿拉巴马大学心理学系主任，曾任得克萨斯A&M大学研究生部主任。研究兴趣之一是食物与心境的关系，尤其侧重于食物对抑郁的影响。克里斯滕森博士目前已发表70多篇学术论文。曾独立撰写并合著多本关于研究方法、心理统计以及食物对心境影响的专著。克里斯滕森曾担任美国西南心理学协会主席，获得过2001年Phi Kappa Phi杰出学者奖，还是美国国家科学院研究小组成员和戈登•奥尔波特群体关系奖委员会评委。
伯克•约翰逊（R. Burke Johnson），佐治亚大学博士，现任美国南阿拉巴马大学咨询与教学科学系教授。约翰逊博士曾获得心理学、社会学和公共政策三个硕士学位，这使他在研究方法上拥有多学科视角。他曾参与撰写或编辑多本研究方法类专著，包括《教育学研究：定量、定性和混合取向》《牛津多方法和混合方法研究手册》《统计学与方法学辞典》《劳特利奇混合方法研究分析评审者指南》。约翰逊是混合方法国际研究协会（MMIRA）的创始成员及前执行董事。
莉萨•特纳（Lisa A. Turner），阿拉巴马大学博士，现任美国南阿拉巴马大学心理学系教授。特纳对教授研究方法充满热情，并有着30余年的教学经验。她主要是一名定量研究者，在育儿和成年初显期等领域有丰富的研究经验。
赵迎春，本科毕业于北京大学物理系，硕士研究生时期师从中国心理学会现任理事长北京大学苏彦捷教授，研究方向为儿童发展心理学，曾发表数篇学术论文。

《研究方法、设计与分析》（第13版）通俗易懂地介绍了行为科学研究（尤其是心理学）的各种实验和非实验方法及其基本原则。每一章都围绕研究过程中的特定步骤详细描述。全书尤其注重对因果推断的探讨，以此为基础拆解各种研究设计背后的逻辑。本书为实验研究和非实验定量研究提供了手把手的教学指导。此外还介绍了质性研究方法，如个案研究和现象学研究，以及混合方法研究。全书在详细探讨各种研究方法的同时，还涵盖了数据的统计与分析方法，以及如何撰写和发表研究报告。

前言
第一编　导论
第1章　科学研究简介
第2章　研究取向与数据收集方法
第二编　研究设计
第3章　确定问题与形成假设
第4章　伦理
第三编　研究基础
第5章　变量测量与抽样
第6章　研究效度
第7章　研究中的控制技术
第8章　开展研究的程序
第四编　实验方法
第9章　实验研究设计
第10章　准实验设计
第11章　单被试研究设计
第五编　非实验、定性和混合方法研究
第12章　非实验定量研究方法
第13章　调查研究
第14章　定性和混合方法研究
第六编　分析和解释数据
第15章　描述统计
第16章　推论统计
第七编　撰写研究报告
第17章　采用 APA 格式准备研究报告
附录
参考文献

实验研究
实验研究方法是一种定量的方法，其目的是发现和证实因果关系。我们会用大量篇幅来介绍这类研究，因为它可以作为一个基准，用来比较其他研究方法在因果性问题上的表现。实验研究方法的关键特征是：刻意改变某事物（即操纵自变量）再观察其他事物会发生什么变化（即随之而来的因变量的结果）。这也是人们在日常生活中一直都在做的事情。例如，人们会尝试不同的饮食或运动方法以确定它们是否有助于减肥。其他人可能会先接受教育然后观察这能否为他们带来更好的工作。如你所见，科学家和普通人都在用实验方法来试图确定因果性。然而，科学实验不同于日常实验，因为科学家们会有意地尝试在不带偏见，并已对额外变量加以控制的情况下进行观察。因此，我们首先探讨因果性的概念，然后再讨论科学实验以及在实验中被系统检验的因果性的本质。
因果性
因果性（也称因果关系）属于人们经常使用但很少仔细思考的那类词。人们常问“是什么引起了癌症”或“是什么让一个人杀害了另一个人”这样的问题。但是，这些问题的真正含义是什么？在人们的常识中，因果性是指在某种条件下某个事件（原因）引发了另一个事件（结果）。但实际上，因果性要更为复杂。人们在讨论因果性时，常常会非常随意地使用原因和结果这两个词。但若仔细思考，你会发现操纵通常隐含在因果性的概念中。如果我们进行操纵或做点事情，我们就会期待有其他事情发生。倘若真的发生了什么，我们就会把操纵的东西或事情称为原因，把发生的事情叫作结果。例如，如果有一个家长因为自己的孩子在墙上乱涂乱画而惩罚了他，然后他发现孩子不再往墙上涂画了，那么他就会认为惩罚让孩子停止了涂画。事件之间的这种时间关系，就像惩罚与某个行为（如在墙上涂画）消失之间的关系一样，让我们直观地感受了原因与结果的含义。如用变量语言来描述，那么原因变量就是自变量，而效应或结果变量就是因变量。
原　因
原因的直观定义有些简单化了，这是因为绝大多数因果性都依赖于多种因素，包括情境因素。例如，抑郁可能在许多不同的情况下发生。不含中枢神经递质血清素前体的饮食、有了孩子、被解雇、离婚以及许多其他事情，都可能导致抑郁发作。然而，这些事件中的任何一件，其本身并不足以引发抑郁。对一些人来说，失业能导致抑郁；但另一些人则会将它视为开始另一项充满激情的事业的契机。问题的关键在于一个结果的产生通常需要许多因素，而我们很难知晓所有因素以及它们彼此间的关联方式。这意味着任何因果性都在一个包含许多因素的情境下产生，并且如果其中任何一个因素发生了变化，那么先前认定的因果性就可能改变，当然也可能不变。这也是为什么说，因果性不是完全确定性的而是概率性的（Shadish, Cook, & Campbell, 2002）。也就是说，原因事件可能不会完全导致结果出现，但它会增加结果出现的概率。尽管很难确定某一事件发生的单个原因（因为多重原因很常见），但将原因（cause）视为“引发其他事件的东西”仍然很有用。我们将在本书中一直强调，实验应该是研究因果性的首选。
效　应
效应是我们在研究中希望解释的结果。在一个实验中，效应（effect）是指某组个体接受某种处理方式以后发生的事情与同一组个体若未接受这种处理方式会发生的事情之间的差异。这里重点强调的是同一组个体。然而，要同一组人同时接受和不接受某种处理是不可能的，因此要完美地认定一个真效应也是不可能的。在实验情境下，我们能尽力做到的就是通过设置两组不同的参与者，使其中一组接受某种处理，另一组不接受处理，然后测量两组表现的差异，获得一个不甚完美的结果。用不接受处理的那组参与者的表现来估计接受了处理的那组参与者在不接受处理的情况下的表现。这里的关键是，永远不可能获得对一个效应的真实、完美的测量，因为这要求参与者既要受某事的影响，又要不受这件事的影响，而这是不可能的。