万卷方法：管理学问卷调查研究方法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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罗胜强，姜嬿著

图书标签:

管理学
研究方法
问卷调查
数据分析
社会科学
统计学
学术研究
方法论
定量研究
调查设计

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出版社：重庆大学出版社

ISBN：9787562482598

版次：1

商品编码：11496919

包装：平装

丛书名：万卷方法

开本：16开

出版时间：2014-06-01

用纸：胶版纸

页数：417

字数：623000

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

　　若将研究方法比作学术武功的“剑”，那么本书就是力求指点学子“用剑方遒”，而不浪费笔墨在“铸剑”的原理上。
　　认识Kenneth罗胜强教授的人都知道，他不但在管理研究领域硕果累累，而且对研究方法有自己独到的见解，更难得的是，他对科学研究与教学怀有神圣的、强烈的使命感，一直以来都倾其心血帮助刚开始接触管理研究的学生和学者学习如何用国际标准进行高质量的研究。除了所在院校正常的课堂教学和研究生指导工作，在过去的十年间，罗胜强教授几乎每年都利用自己的假期为内地高校的师生讲授研究方法。同时，他在中人网上开设了一个名为“服事人的”博客圈子，作为分享自己知识经验的平台，不厌其烦地回答学子们的各种问题。
　　《管理学问卷调查研究方法》作为罗胜强教授多年科研经验和教学经验的呈现，充分体现了循循善诱、深入细致的特点，而且对于问卷调查研究方法的细节和难点的把握，非常符合学子的实际需要。书中对于统计分析知识，进行选择性地呈现，不同程度和需求的读者可以各取所需。

内容简介

　　《万卷方法：管理学问卷调查研究方法》是一本以中文写就的，写给有志做好管理研究的中国学者的书。书中假设读者没有太多的统计学或者是研究的基本知识。书中由浅入深。从什么是研究开始，一步步地带出管理研究的基础知识。从如何开始做研究，到什么是研究的理论，怎样读文献，然后到做基本研究的必要统计知识。从最简单的相关分析，到中介和调节作用，然后是结构方程建模、研究的层阶问题、多层阶的线性模型，到最近比较流行的中介调节和调节中介作用。作者希望通过这样方式的介绍，让读者对如何做管理研究有一个全面的理解。

作者简介

　　罗胜强教授，Iowa大学博士，师从计量研究方法大师Frank L. Schmidt教授，现为香港中文大学管理系讲座教授。他的主要研究兴趣涉及研究方法、领导行为、企业公民行为和情绪智能等领域。近十多年来，他的文章不断地在Academy of Management Journal、Academy of Management Review、Journal of Applied Psychology、Journal of International Business Studies等国际一流学术期刊上发表。罗教授曾担任国际顶尖期刊Academy of Management Journal的副总编以及Management and Organization Review等国际一流期刊的编委，是中国国家自然科学基金委员会管理科学部项目评议委员。罗胜强教授多年从事管理研究方法的教学与研究，并积极推动中国内地学生提高管理研究水平。他一直致力于推动管理学科研究发展，并曾在北京大学、复旦大学、南京大学、西安交通大学、中山大学等多所内地一流高校做过讲学，引起较大的反响。姜嬿，南京大学商学院工商管理系任教，香港中文大学管理学博士，中国人民大学管理学硕士、学士。亚利桑那州立大学访问学者。研究领域为组织行为学，研究兴趣包括组织公民行为，新员工组织社会化，领导，情绪和团队冲突等。主持国家自然科学基金课题一项。研究论文曾发表在Journal of Organizational Behavior, Management and Organization Review, European Journal of Work and Organizational Psychology等国际期刊上。担任Leadership Quarterly, Journal of Organizational Behavior, Management and Organization Review,European Journal of Work and Organizational Psychology， Asia Pacific Journal of Management 等期刊评审委员会成员。

内页插图

第一部分管理研究的理论部分
第1章管理学研究背后的哲学
第2章什么是理论——实例解析
第3章如何做文献综述

第二部分基本的统计概念
第4章均值、方差、协方差及相关系数
第5章概率分布
第6章统计假设的检验

第三部分研究中的统计分析
第7章回归分析
第8章测量
第9章使用基本的模型来检验理论
第10章因子分析
第11章结构方程建模
第12章研究中的层面问题
第13章多层线性模型
第14章复杂的中介效应与调节效应
第15章元分析

精彩书摘

　　2.11 第11个例子：代理理论（管理学）
　　问题提出：股东应该如何监察企业高层的行为？
　　现象观察：自从美国Enron Corporation在2001年倒闭，进而暴露了该企业高层员工做假账和舞弊的事件后，股东应该如何监察企业高层，在企业管理中就成为了热门的话题。代理理论（agency themy）的学者把股东对企业的监察看成是一把双刃剑。增加监察自然控制会好一点，但是监察也是有成本的。一个成功的管理可能就是要在两者中取得一个好的平衡。
　　抽象理论的提出：代理理论最初是由Jensen和Me&ling;于1976年提出的。如果我们把股东或者是董事会看成是委托人（principal），而企业高层（如总经理）看成是代理人（agent）的话，公司经营便是委托人把资金交托给代理人去使用赚取利润。这当中有两个很重要的概念，影响了这个代理关系的成功与否。第一个概念是“信息的不对称性“nformation asvmmetry）”。代理人与委托人所掌握的企业的内部运行的信息非常不对称。代理人拥有大部分的信息，委托人相对来说拥有的信息就非常贫乏。第二个概念是“道德风险（moral hazard）”。因为代理人与委托人都是各自为了自己的利益而行动的，代理人就有可能做出道德上不正确的行为，以维护自己的利益。其中，最明显的例子就是隐瞒事实，甚至是做假账。而这个“道德风险”的问题在“信息不对称”的情形下越发明显。代理理论就是利用这样的一个理论视角来解释为什么企业高层会瞒骗股东，甚至做出种种越轨行为。
　　研究结果：代理理论是一个很容易验证的理论。如果理论是正确的话，代理人与委托人的信息越是不对称，企业高层越轨行为的机会就越高。同样，“违背道德”的收益越高，企业高层越轨行为的机会就越高。一般研究的结果都为代理理论提供了很好的支持。
　　2.12 第12个例子：自愿离职的呈现模型
　　问题提出：员工的离职和流失是企业管理人员非常重视的问题。到底是什么原因让一个员工有离开企业的心呢？这个现象在管理学界称为“离职倾向（turnover intention）”。很多企业的老总希望知道“离职倾向”是如何产生的？换句话来说，企业应该做什么，才可以降低效率高的员工的离职倾向？
　　现象观察：过去研究员工自愿离职，一直都是从经济学的推进因素（puSn factor）和引诱因素的角度建构理论模型。所谓的“推进因素”，就是指在企业内部或者是员工的心里，有一些把员工“推离”企业的动力因素。例如，员工觉得在这个企业难展抱负，或者自己与老板合不来，就是个人的因素把员工推离企业。又如，企业内部已经没有晋升的空间了，那就是企业的因素把员工推离企业。与此同时，企业以外的诱因就是把员工“拉离”企业的动力因素。比如，竞争对手能够付出的工资就是一个外在诱因。其他企业的同事关系也可能是另外一个离职的外在诱因。
　　……

前言/序言

　　这是一本写给中国有志做好管理研究的学者的书。我在国内教授问卷调查的研究方法，已经有很多年了。我一直觉得没有一本我自己心仪的、用中文写的管理研究方法的书。其实，管理研究方法的书，用中文写的虽然不多，但是以我们所知道的，已经有几本了。但是我觉得这些书要么太简单，要么太高深。对于刚学管理研究的人来说，确实需要有一本贯彻始终、深入浅出地介绍的书。这本书有几个特点：
　　第一，我的知识和时间都有限。这本书只谈到问卷调查的研究方法。
　　第二，我希望从零开始。书中假设读者没有太多的统计学或者是研究的基本知识。这对于硕士生和刚进博士班的同学是很重要的。
　　第三，我希望由浅入深。书中从什么是研究开始，一步步地带出管理研究的基础知识。我们从如何开始做研究，到什么是研究的理论，怎样读文献，然后到做基本研究的必要统计知识。从最简单的相关分析，到中介和调节作用，然后是结构方程建模、研究的层阶问题、多层阶的线性模型，到最近比较流行的中介调节和调节中介作用。我希望通过这样方式的介绍，可以让读者对如何做管理研究有一个全面的理解。
　　第四，在这本书里，我尽量避免用数学和统计学来介绍研究方法。虽然统计分析在研究方法中是不可或缺的，但是我尽量把这些统计分析工具，用概念和图表的方法表现出来。同时，我们会把一些数学的内容放在各章的附录里面。这样，就可以让不习惯抽象统计符号的读者，也可以掌握这些工具。而同时也可以满足希望更深一点了解这些工具的读者。
　　第五，这不是一本讲统计学的书。它却是一本引导读者如何正确地在研究中使用统计学的书。因此，我们介绍每一个统计分析工具时都是从一个研究的问题出发，以便读者明白这些工具是如何应用在研究之中的。
　　最后，我在书中尽量把我在这十多年来教授管理研究方法的经验，和同学遇到的一般问题，都提供了可能的介绍。希望读者可以在看这本书时，有一种亲切的感觉。
　　这本书是我们的教学经验的总结。我在其中但求务实地向一些没有研究基础的读者介绍什么是管理研究。我只盼读者读完本书后，可以对管理研究有一个正确和正面的了解。每年在国内毕业的硕士生、博士生数以千计。如果大家都严谨地看待自己的研究，将会为管理学做就一个很大的知识宝库。这也是我写这本书最重要的目的了。

万卷方法：管理学问卷调查研究方法探索认知边界，洞察管理本质在瞬息万变的商业世界中，深入理解组织运作、员工行为以及市场动态，是企业可持续发展的基石。而问卷调查，作为一种系统性、科学性的数据收集工具，为我们揭示这些复杂现象提供了不可或缺的视角。《万卷方法：管理学问卷调查研究方法》旨在为你构建一套严谨而实用的问卷设计、实施与分析框架，让你能够精准捕捉信息，提炼洞见，从而做出更明智的管理决策。本书并非简单罗列问卷条目，而是深入剖析问卷调查方法背后的理论基础与实践智慧。我们从管理学研究的根本问题出发，探讨如何通过精心设计的问卷，将抽象的管理概念转化为可衡量的具体指标。从员工满意度、组织文化、领导力风格，到客户忠诚度、市场需求、创新能力，这些管理学中的核心议题，都可以在问卷调查的框架下得到科学的探究。第一部分：理论基石与研究设计在踏上问卷调查的旅程之前，理解其理论依据至关重要。本部分将带你走进管理学研究的殿堂，阐释科学研究的基本范式，包括实证研究、解释性研究以及探索性研究。我们将深入探讨信度与效度的概念，理解它们对于确保问卷数据质量的决定性作用。在此基础上，我们将引导你如何从宏观的研究目标出发，层层递进，最终转化为具体的研究问题和研究假设，为问卷设计奠定坚实的基础。管理学研究的边界与问卷的定位：探讨问卷调查在管理学研究中扮演的角色，以及它如何与访谈、案例研究、实验等其他研究方法互补。量化研究的基本原理：阐述变量的定义、测量层次（定类、定序、定距、定比）及其对问卷设计的影响。信度与效度：构建可信赖的测量工具：信度：深入解析内容效度、结构效度、准则效度等不同类型的效度，以及如何通过问卷设计和预测试来提高信度。效度：详细介绍同质性信度、再测信度、评分者信度等信度评估方法，并提供实操建议。研究问题与研究假设的提炼：从模糊的洞察到清晰的假设，掌握将理论转化为可检验命题的艺术。研究设计的多样性：探讨横断研究、纵向研究、相关研究、因果研究等不同研究设计，以及它们对问卷设计和数据分析提出的不同要求。第二部分：问卷设计的艺术与科学问卷设计的核心在于将复杂的研究问题转化为清晰、易懂、无歧义的问题。本部分将为你提供一套系统性的问卷设计指南，从问题的类型选择、措辞技巧，到量表的设计与构建，每一个环节都力求精益求精。我们将强调如何避免常见的问卷偏见，如何根据研究对象和研究目的选择最合适的提问方式，以及如何构建能够有效捕捉被调查者真实想法的量表。问题的类型与选择：封闭式问题：单选、多选、排序题、评分题等，及其适用场景。开放式问题：引导深入思考，挖掘潜在信息。组合式问题：兼顾效率与深度。问卷题项的构建：清晰度与准确性：避免模糊、含糊、专业术语过多的词语。中立性与客观性：避免引导性问题和预设答案。简洁性与易理解性：确保被调查者能够快速理解并作答。避免双重提问：确保每个问题只询问一个概念。量表设计的智慧：李克特量表：熟悉的五点、七点量表，以及其优缺点。语义差异量表：探索概念的内涵与外延。视觉模拟量表：捕捉连续性感受。量表项的顺序与平衡：避免顺序效应和端点效应。问卷结构与流程设计：引言与说明：建立信任，明确目的，说明保密原则。筛选问题：确保目标样本的准确性。核心问题顺序：从易到难，从一般到具体。人口统计学信息：放置在合适的位置，避免过早引起反感。结尾语：表达感谢，提供联系方式。问卷预测试与修订：小范围试用，收集反馈，不断优化问卷。第三部分：问卷的实施与数据收集问卷设计得再好，如果实施过程中出现偏差，也无法保证数据的质量。本部分将详细阐述不同问卷实施方式的优缺点，包括纸质问卷、在线问卷、电话问卷和面访问卷。我们将重点关注样本选取、数据收集的执行细节，以及如何最大化回收率，并尽可能减少非抽样误差。样本抽样的艺术：概率抽样：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样，以及它们的适用条件。非概率抽样：便利抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样，及其局限性。样本量的确定：统计学原理与实际操作建议。问卷发放与回收策略：在线问卷平台选择与使用：优劣势分析，功能详解。纸质问卷的设计与分发：效率与成本的考量。电话问卷的技巧：克服沟通障碍，提高应答率。面访问卷的要点：建立关系，引导回答，控制访谈过程。数据收集过程中的注意事项：数据录入与核查：确保准确性，减少人为错误。非抽样误差的控制：测量误差、无应答误差、访谈者误差等。提高回收率的策略：激励机制、随访提醒、多渠道结合。伦理考量与隐私保护：确保研究的合规性与道德性。第四部分：数据分析与洞见提炼收集到问卷数据只是研究过程的起点，如何从中提取有价值的洞见，才是问卷调查的真正价值所在。本部分将为你梳理常用的问卷数据分析方法，从描述性统计到推断性统计，再到一些进阶的分析技术。我们将强调如何选择合适的统计方法，如何解读统计结果，并最终将数据转化为 actionable insights，为管理决策提供坚实支撑。数据预处理与清理：缺失值处理、异常值识别与处理。描述性统计：描绘数据的基本特征：频数分析：了解变量的分布情况。集中趋势测量：均值、中位数、众数。离散程度测量：方差、标准差、全距。图表可视化：柱状图、饼图、折线图、散点图等。推断性统计：从样本推断总体：假设检验的基本原理：零假设、备择假设、P值。 t检验：比较两组均值。方差分析（ANOVA）：比较多组均值。卡方检验：分析分类变量之间的关系。相关分析：揭示变量之间的线性关系强度和方向。回归分析：预测变量之间的因果关系。因子分析与聚类分析：探索潜在结构，识别群体特征。结构方程模型（SEM）：检验复杂的理论模型。 SPSS、R、Python等统计软件的实操指导（示例性）：结合常用统计软件，演示关键分析步骤。结果解释与管理启示：将统计结果转化为易于理解的语言，并提出具体的管理建议。报告撰写与成果呈现：如何清晰、有力地展示研究过程和研究发现。第五部分：问卷调查的进阶应用与前沿探索在掌握了问卷调查的基础方法后，本书还将带你探索问卷调查在不同管理学领域的进阶应用，以及新兴的研究方法和技术。我们将讨论如何结合其他研究方法，如何处理复杂的研究情境，以及如何利用最新的技术手段提升问卷调查的效率和深度。特定管理学领域的问卷应用：人力资源管理：员工敬业度、绩效评估、培训需求分析。市场营销：品牌认知、购买意愿、客户满意度。组织行为学：领导力、团队协作、组织文化。战略管理：创新能力、竞争优势、外部环境评估。混合研究方法：将问卷调查与深度访谈、焦点小组、内容分析等结合，构建更全面的研究体系。调查研究中的新兴技术：大数据与问卷调查的融合：利用大数据补充或验证问卷结果。人工智能在问卷设计与分析中的应用：自动化与智能化。在线行为追踪与问卷调查的结合：捕捉更真实的反应。伦理与社会责任：关注数据使用的公平性、透明性与安全性。《万卷方法：管理学问卷调查研究方法》是一本致力于提升你研究能力和管理洞察力的宝贵资源。无论你是学生、研究人员，还是希望通过数据驱动决策的管理者，本书都将为你提供一条清晰、系统、实用的路径，让你在浩瀚的管理学海洋中，精准定位问题，高效收集证据，并最终找到解决之道。通过掌握本书的核心理念与方法，你将能够自信地设计、实施并分析问卷调查，从而在日益复杂的商业环境中，解锁更深层次的洞见，引领更科学的管理实践。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的时候，我首先被它的系统性所震撼。它就像一张庞大的研究方法地图，将问卷调查研究的整个过程清晰地呈现在读者面前。从最初的研究设计，到理论框架的构建，再到每一个细节的执行，都做了详尽的梳理。我印象特别深刻的是关于“概念化与操作化”的章节，它解释了如何将抽象的理论概念转化为可衡量的变量，这个过程是所有实证研究的基础，而这本书对这一环节的讲解非常透彻，而且给了很多具体的例子。此外，它对问卷质量的关注也让我耳目一新。它不仅仅是教你如何写问题，而是深入探讨了问卷的效度和信度，以及如何通过预测试、项目分析等手段来不断优化问卷。这让我意识到，一个好的问卷背后需要付出多少心血。数据分析部分，虽然我个人对统计学的掌握程度有限，但书中清晰的逻辑和循序渐进的讲解，让我对一些复杂的分析方法有了初步的认识。我认为，这本书的价值在于它提供了一个完整的框架，让我们可以系统地思考和执行研究，而不是零散地获取信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真是摸索了很久，一开始是被这个书名吸引了，感觉“万卷方法”四个字很有气势，想着应该能涵盖各种各样的研究方法。拿到手翻了一下，内容确实很丰富，涵盖了从问卷设计、数据收集到统计分析的整个流程。最让我印象深刻的是它对不同研究方法的比较分析，不是简单罗列，而是深入探讨了每种方法的适用场景、优缺点以及可能遇到的挑战。举个例子，关于定量研究和定性研究的选择，书里并没有给出绝对的答案，而是引导读者根据研究目标、资源限制等因素做出最合适的决策。在问卷设计的部分，从问题的措辞、选项的设计到量表的选择，都给出了非常细致的指导。我尤其喜欢它关于“避免引导性问题”和“如何处理敏感问题”的章节，这在实际调研中太有用了。数据分析部分，从基础的描述性统计到更高级的回归分析，都做了详细的讲解，并且附带了很多案例，让我这个初学者也能看得懂。虽然书很厚，内容也很扎实，但读起来并不枯燥，因为它紧密结合了实际应用，仿佛一位经验丰富的导师在手把手地教你如何做学问。整体来说，这本书对于想要系统学习管理学问卷调查研究方法的同行来说，是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于那些在学术研究中感到迷茫的同行来说，无疑是一盏指路明灯。我尤其赞赏它对研究选题的指导，并不是简单地告诉你“做什么”，而是教你如何“找到值得研究的问题”，并如何将这些问题转化为可操作的研究课题。它强调了文献回顾的重要性，以及如何通过文献来提炼研究的切入点。在问卷设计方面，我发现它的一些建议非常有启发性，比如如何运用“李克特量表”的变体来捕捉更细致的态度，或者如何设计一些开放式问题来收集更深层次的观点。更重要的是，书中对数据分析的介绍，虽然没有面面俱到，但其讲解的逻辑和思路，足以帮助读者理解不同统计方法的原理和应用场景。我个人非常看重它对“研究的局限性”和“结果的解释”部分的强调，它提醒我们，即使是最严谨的研究，也存在固有的局限，以及如何诚实地面对和解释这些局限，是研究者成熟的表现。这本书让我受益匪浅，不仅提升了我研究方法上的技能，更重要的是，它重塑了我对学术研究的认知，让我更加清晰地认识到研究的严谨性和科学性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这本书的期待值其实挺高的，因为近年来管理学领域的研究越来越依赖于问卷调查，而高质量的研究离不开扎实的方法论支持。这本书的出现，恰好填补了这一部分的需求。我特别欣赏的是它对理论与实践的融合。它不仅介绍了各种方法和工具，更重要的是阐述了这些工具背后的逻辑和原则，以及如何在实际研究中灵活运用。例如，在探讨样本选择时，它详细介绍了概率抽样和非概率抽样的不同类型，并分析了它们在不同研究情境下的优劣势，这对于确保研究结果的代表性和可靠性至关重要。此外，书中关于问卷信度和效度检验的讲解也相当到位，清晰地解释了如何通过不同的方法来评估问卷的质量，这是很多初学者容易忽视的关键环节。我还注意到，书中对统计软件的应用也进行了简要介绍，虽然没有深入到操作层面，但为读者指明了学习方向。总的来说，这本书不仅仅是一本方法介绍的书，更像是一本研究指南，帮助读者构建起完整的学术思维体系，从问题的提出到结果的解释，每一步都提供了坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，我一直觉得自己动手做问卷调查研究经验不足，很多时候感觉无从下手，或者做出来的东西总觉得不够专业。拿到这本《万卷方法》，我简直如获至宝。它的语言风格很平实，没有太多晦涩难懂的学术术语，对于我这种非统计学专业的读者来说非常友好。最让我惊喜的是，它不仅讲解了“怎么做”，更强调了“为什么这么做”。比如，在讲到量化研究时，它会先解释定性研究的局限性，为什么在某些情况下需要用定量方法来解决。然后，在介绍具体的统计方法时，也会讲解这些方法的假设条件和适用范围，避免我们在实际操作中“削足适履”。我特别喜欢其中关于“研究伦理”的部分，这一点非常重要，但很多时候容易被忽略。这本书从问卷的保密性、知情同意到数据的匿名处理，都做了详细的说明，这对于维护研究的严肃性和尊重被调查者是非常有益的。而且，书中有很多图表和实际案例，让抽象的理论变得生动易懂。我已经开始尝试用它里面的方法来设计我的下一个研究项目了，感觉信心大增。

评分☆☆☆☆☆

蛮好

评分☆☆☆☆☆

商品给力。快递服务好

评分☆☆☆☆☆

一次性买了很多书籍，学起来，印刷质量很棒

评分☆☆☆☆☆

“万卷”的书，方法论类的基本都全了！

评分☆☆☆☆☆

书很好，还没有什么错误

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，深入浅出，万卷方法这个系列的书都不错。