萬捲方法：管理學問捲調查研究方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅勝強，薑嬿 著

圖書標籤:

• 管理學
• 研究方法
• 問捲調查
• 數據分析
• 社會科學
• 統計學
• 學術研究
• 方法論
• 定量研究
• 調查設計

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562482598

版次：1

商品編碼：11496919

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

開本：16開

齣版時間：2014-06-01

用紙：膠版紙

頁數：417

字數：623000

正文語種：中文

編輯推薦

　　若將研究方法比作學術武功的“劍”，那麼本書就是力求指點學子“用劍方遒”，而不浪費筆墨在“鑄劍”的原理上。
　　認識Kenneth羅勝強教授的人都知道，他不但在管理研究領域碩果纍纍，而且對研究方法有自己獨到的見解，更難得的是，他對科學研究與教學懷有神聖的、強烈的使命感，一直以來都傾其心血幫助剛開始接觸管理研究的學生和學者學習如何用國際標準進行高質量的研究。除瞭所在院校正常的課堂教學和研究生指導工作，在過去的十年間，羅勝強教授幾乎每年都利用自己的假期為內地高校的師生講授研究方法。同時，他在中人網上開設瞭一個名為“服事人的”博客圈子，作為分享自己知識經驗的平颱，不厭其煩地迴答學子們的各種問題。
　　《管理學問捲調查研究方法》作為羅勝強教授多年科研經驗和教學經驗的呈現，充分體現瞭循循善誘、深入細緻的特點，而且對於問捲調查研究方法的細節和難點的把握，非常符閤學子的實際需要。書中對於統計分析知識，進行選擇性地呈現，不同程度和需求的讀者可以各取所需。

內容簡介

　　《萬捲方法：管理學問捲調查研究方法》是一本以中文寫就的，寫給有誌做好管理研究的中國學者的書。書中假設讀者沒有太多的統計學或者是研究的基本知識。書中由淺入深。從什麼是研究開始，一步步地帶齣管理研究的基礎知識。從如何開始做研究，到什麼是研究的理論，怎樣讀文獻，然後到做基本研究的必要統計知識。從最簡單的相關分析，到中介和調節作用，然後是結構方程建模、研究的層階問題、多層階的綫性模型，到最近比較流行的中介調節和調節中介作用。作者希望通過這樣方式的介紹，讓讀者對如何做管理研究有一個全麵的理解。

作者簡介

　　羅勝強教授，Iowa大學博士，師從計量研究方法大師Frank L. Schmidt教授，現為香港中文大學管理係講座教授。他的主要研究興趣涉及研究方法、領導行為、企業公民行為和情緒智能等領域。近十多年來，他的文章不斷地在Academy of Management Journal、Academy of Management Review、Journal of Applied Psychology、Journal of International Business Studies等國際一流學術期刊上發錶。羅教授曾擔任國際頂尖期刊Academy of Management Journal的副總編以及Management and Organization Review等國際一流期刊的編委，是中國國傢自然科學基金委員會管理科學部項目評議委員。羅勝強教授多年從事管理研究方法的教學與研究，並積極推動中國內地學生提高管理研究水平。他一直緻力於推動管理學科研究發展，並曾在北京大學、復旦大學、南京大學、西安交通大學、中山大學等多所內地一流高校做過講學，引起較大的反響。薑嬿，南京大學商學院工商管理係任教，香港中文大學管理學博士，中國人民大學管理學碩士、學士。亞利桑那州立大學訪問學者。研究領域為組織行為學，研究興趣包括組織公民行為，新員工組織社會化，領導，情緒和團隊衝突等。主持國傢自然科學基金課題一項。研究論文曾發錶在Journal of Organizational Behavior, Management and Organization Review, European Journal of Work and Organizational Psychology等國際期刊上。擔任Leadership Quarterly, Journal of Organizational Behavior, Management and Organization Review,European Journal of Work and Organizational Psychology， Asia Pacific Journal of Management 等期刊評審委員會成員。

內頁插圖

目錄

第一部分 管理研究的理論部分
第1章 管理學研究背後的哲學
第2章 什麼是理論——實例解析
第3章 如何做文獻綜述

第二部分 基本的統計概念
第4章 均值、方差、協方差及相關係數
第5章 概率分布
第6章 統計假設的檢驗

第三部分 研究中的統計分析
第7章 迴歸分析
第8章 測 量
第9章 使用基本的模型來檢驗理論
第10章 因子分析
第11章 結構方程建模
第12章 研究中的層麵問題
第13章 多層綫性模型
第14章 復雜的中介效應與調節效應
第15章 元分析

精彩書摘

　　2.11 第11個例子：代理理論（管理學）
　　問題提齣：股東應該如何監察企業高層的行為？
　　現象觀察：自從美國Enron Corporation在2001年倒閉，進而暴露瞭該企業高層員工做假賬和舞弊的事件後，股東應該如何監察企業高層，在企業管理中就成為瞭熱門的話題。代理理論（agency themy）的學者把股東對企業的監察看成是一把雙刃劍。增加監察自然控製會好一點，但是監察也是有成本的。一個成功的管理可能就是要在兩者中取得一個好的平衡。
　　抽象理論的提齣：代理理論最初是由Jensen和Me&ling;於1976年提齣的。如果我們把股東或者是董事會看成是委托人（principal），而企業高層（如總經理）看成是代理人（agent）的話，公司經營便是委托人把資金交托給代理人去使用賺取利潤。這當中有兩個很重要的概念，影響瞭這個代理關係的成功與否。第一個概念是“信息的不對稱性“nformation asvmmetry）”。代理人與委托人所掌握的企業的內部運行的信息非常不對稱。代理人擁有大部分的信息，委托人相對來說擁有的信息就非常貧乏。第二個概念是“道德風險（moral hazard）”。因為代理人與委托人都是各自為瞭自己的利益而行動的，代理人就有可能做齣道德上不正確的行為，以維護自己的利益。其中，最明顯的例子就是隱瞞事實，甚至是做假賬。而這個“道德風險”的問題在“信息不對稱”的情形下越發明顯。代理理論就是利用這樣的一個理論視角來解釋為什麼企業高層會瞞騙股東，甚至做齣種種越軌行為。
　　研究結果：代理理論是一個很容易驗證的理論。如果理論是正確的話，代理人與委托人的信息越是不對稱，企業高層越軌行為的機會就越高。同樣，“違背道德”的收益越高，企業高層越軌行為的機會就越高。一般研究的結果都為代理理論提供瞭很好的支持。
　　2.12 第12個例子：自願離職的呈現模型
　　問題提齣：員工的離職和流失是企業管理人員非常重視的問題。到底是什麼原因讓一個員工有離開企業的心呢？這個現象在管理學界稱為“離職傾嚮（turnover intention）”。很多企業的老總希望知道“離職傾嚮”是如何産生的？換句話來說，企業應該做什麼，纔可以降低效率高的員工的離職傾嚮？
　　現象觀察：過去研究員工自願離職，一直都是從經濟學的推進因素（puSn factor）和引誘因素的角度建構理論模型。所謂的“推進因素”，就是指在企業內部或者是員工的心裏，有一些把員工“推離”企業的動力因素。例如，員工覺得在這個企業難展抱負，或者自己與老闆閤不來，就是個人的因素把員工推離企業。又如，企業內部已經沒有晉升的空間瞭，那就是企業的因素把員工推離企業。與此同時，企業以外的誘因就是把員工“拉離”企業的動力因素。比如，競爭對手能夠付齣的工資就是一個外在誘因。其他企業的同事關係也可能是另外一個離職的外在誘因。
　　……

前言/序言

　　這是一本寫給中國有誌做好管理研究的學者的書。我在國內教授問捲調查的研究方法，已經有很多年瞭。我一直覺得沒有一本我自己心儀的、用中文寫的管理研究方法的書。其實，管理研究方法的書，用中文寫的雖然不多，但是以我們所知道的，已經有幾本瞭。 但是我覺得這些書要麼太簡單，要麼太高深。對於剛學管理研究的人來說，確實需要有一本貫徹始終、深入淺齣地介紹的書。這本書有幾個特點：
　　第一， 我的知識和時間都有限。這本書隻談到問捲調查的研究方法。
　　第二，我希望從零開始。書中假設讀者沒有太多的統計學或者是研究的基本知識。這對於碩士生和剛進博士班的同學是很重要的。
　　第三，我希望由淺入深。書中從什麼是研究開始，一步步地帶齣管理研究的基礎知識。我們從如何開始做研究，到什麼是研究的理論，怎樣讀文獻，然後到做基本研究的必要統計知識。從最簡單的相關分析，到中介和調節作用，然後是結構方程建模、研究的層階問題、多層階的綫性模型，到最近比較流行的中介調節和調節中介作用。我希望通過這樣方式的介紹，可以讓讀者對如何做管理研究有一個全麵的理解。
　　第四，在這本書裏，我盡量避免用數學和統計學來介紹研究方法。雖然統計分析在研究方法中是不可或缺的，但是我盡量把這些統計分析工具，用概念和圖錶的方法錶現齣來。同時，我們會把一些數學的內容放在各章的附錄裏麵。這樣，就可以讓不習慣抽象統計符號的讀者，也可以掌握這些工具。而同時也可以滿足希望更深一點瞭解這些工具的讀者。
　　第五，這不是一本講統計學的書。它卻是一本引導讀者如何正確地在研究中使用統計學的書。因此，我們介紹每一個統計分析工具時都是從一個研究的問題齣發，以便讀者明白這些工具是如何應用在研究之中的。
　　最後，我在書中盡量把我在這十多年來教授管理研究方法的經驗，和同學遇到的一般問題，都提供瞭可能的介紹。希望讀者可以在看這本書時，有一種親切的感覺。
　　這本書是我們的教學經驗的總結。我在其中但求務實地嚮一些沒有研究基礎的讀者介紹什麼是管理研究。我隻盼讀者讀完本書後，可以對管理研究有一個正確和正麵的瞭解。每年在國內畢業的碩士生、博士生數以韆計。如果大傢都嚴謹地看待自己的研究，將會為管理學做就一個很大的知識寶庫。這也是我寫這本書最重要的目的瞭。

萬捲方法：管理學問捲調查研究方法 探索認知邊界，洞察管理本質 在瞬息萬變的商業世界中，深入理解組織運作、員工行為以及市場動態，是企業可持續發展的基石。而問捲調查，作為一種係統性、科學性的數據收集工具，為我們揭示這些復雜現象提供瞭不可或缺的視角。《萬捲方法：管理學問捲調查研究方法》旨在為你構建一套嚴謹而實用的問捲設計、實施與分析框架，讓你能夠精準捕捉信息，提煉洞見，從而做齣更明智的管理決策。 本書並非簡單羅列問捲條目，而是深入剖析問捲調查方法背後的理論基礎與實踐智慧。我們從管理學研究的根本問題齣發，探討如何通過精心設計的問捲，將抽象的管理概念轉化為可衡量的具體指標。從員工滿意度、組織文化、領導力風格，到客戶忠誠度、市場需求、創新能力，這些管理學中的核心議題，都可以在問捲調查的框架下得到科學的探究。 第一部分：理論基石與研究設計 在踏上問捲調查的旅程之前，理解其理論依據至關重要。本部分將帶你走進管理學研究的殿堂，闡釋科學研究的基本範式，包括實證研究、解釋性研究以及探索性研究。我們將深入探討信度與效度的概念，理解它們對於確保問捲數據質量的決定性作用。在此基礎上，我們將引導你如何從宏觀的研究目標齣發，層層遞進，最終轉化為具體的研究問題和研究假設，為問捲設計奠定堅實的基礎。 管理學研究的邊界與問捲的定位： 探討問捲調查在管理學研究中扮演的角色，以及它如何與訪談、案例研究、實驗等其他研究方法互補。 量化研究的基本原理： 闡述變量的定義、測量層次（定類、定序、定距、定比）及其對問捲設計的影響。 信度與效度：構建可信賴的測量工具： 信度： 深入解析內容效度、結構效度、準則效度等不同類型的效度，以及如何通過問捲設計和預測試來提高信度。 效度： 詳細介紹同質性信度、再測信度、評分者信度等信度評估方法，並提供實操建議。 研究問題與研究假設的提煉： 從模糊的洞察到清晰的假設，掌握將理論轉化為可檢驗命題的藝術。 研究設計的多樣性： 探討橫斷研究、縱嚮研究、相關研究、因果研究等不同研究設計，以及它們對問捲設計和數據分析提齣的不同要求。 第二部分：問捲設計的藝術與科學 問捲設計的核心在於將復雜的研究問題轉化為清晰、易懂、無歧義的問題。本部分將為你提供一套係統性的問捲設計指南，從問題的類型選擇、措辭技巧，到量錶的設計與構建，每一個環節都力求精益求精。我們將強調如何避免常見的問捲偏見，如何根據研究對象和研究目的選擇最閤適的提問方式，以及如何構建能夠有效捕捉被調查者真實想法的量錶。 問題的類型與選擇： 封閉式問題： 單選、多選、排序題、評分題等，及其適用場景。 開放式問題： 引導深入思考，挖掘潛在信息。 組閤式問題： 兼顧效率與深度。 問捲題項的構建： 清晰度與準確性： 避免模糊、含糊、專業術語過多的詞語。 中立性與客觀性： 避免引導性問題和預設答案。 簡潔性與易理解性： 確保被調查者能夠快速理解並作答。 避免雙重提問： 確保每個問題隻詢問一個概念。 量錶設計的智慧： 李剋特量錶： 熟悉的五點、七點量錶，以及其優缺點。 語義差異量錶： 探索概念的內涵與外延。 視覺模擬量錶： 捕捉連續性感受。 量錶項的順序與平衡： 避免順序效應和端點效應。 問捲結構與流程設計： 引言與說明： 建立信任，明確目的，說明保密原則。 篩選問題： 確保目標樣本的準確性。 核心問題順序： 從易到難，從一般到具體。 人口統計學信息： 放置在閤適的位置，避免過早引起反感。 結尾語： 錶達感謝，提供聯係方式。 問捲預測試與修訂： 小範圍試用，收集反饋，不斷優化問捲。 第三部分：問捲的實施與數據收集 問捲設計得再好，如果實施過程中齣現偏差，也無法保證數據的質量。本部分將詳細闡述不同問捲實施方式的優缺點，包括紙質問捲、在綫問捲、電話問捲和麵訪問捲。我們將重點關注樣本選取、數據收集的執行細節，以及如何最大化迴收率，並盡可能減少非抽樣誤差。 樣本抽樣的藝術： 概率抽樣： 簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣，以及它們的適用條件。 非概率抽樣： 便利抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣，及其局限性。 樣本量的確定： 統計學原理與實際操作建議。 問捲發放與迴收策略： 在綫問捲平颱選擇與使用： 優劣勢分析，功能詳解。 紙質問捲的設計與分發： 效率與成本的考量。 電話問捲的技巧： 剋服溝通障礙，提高應答率。 麵訪問捲的要點： 建立關係，引導迴答，控製訪談過程。 數據收集過程中的注意事項： 數據錄入與核查： 確保準確性，減少人為錯誤。 非抽樣誤差的控製： 測量誤差、無應答誤差、訪談者誤差等。 提高迴收率的策略： 激勵機製、隨訪提醒、多渠道結閤。 倫理考量與隱私保護： 確保研究的閤規性與道德性。 第四部分：數據分析與洞見提煉 收集到問捲數據隻是研究過程的起點，如何從中提取有價值的洞見，纔是問捲調查的真正價值所在。本部分將為你梳理常用的問捲數據分析方法，從描述性統計到推斷性統計，再到一些進階的分析技術。我們將強調如何選擇閤適的統計方法，如何解讀統計結果，並最終將數據轉化為 actionable insights，為管理決策提供堅實支撐。 數據預處理與清理： 缺失值處理、異常值識彆與處理。 描述性統計：描繪數據的基本特徵： 頻數分析： 瞭解變量的分布情況。 集中趨勢測量： 均值、中位數、眾數。 離散程度測量： 方差、標準差、全距。 圖錶可視化： 柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等。 推斷性統計：從樣本推斷總體： 假設檢驗的基本原理： 零假設、備擇假設、P值。 t檢驗： 比較兩組均值。 方差分析（ANOVA）： 比較多組均值。 卡方檢驗： 分析分類變量之間的關係。 相關分析： 揭示變量之間的綫性關係強度和方嚮。 迴歸分析： 預測變量之間的因果關係。 因子分析與聚類分析： 探索潛在結構，識彆群體特徵。 結構方程模型（SEM）： 檢驗復雜的理論模型。 SPSS、R、Python等統計軟件的實操指導（示例性）： 結閤常用統計軟件，演示關鍵分析步驟。 結果解釋與管理啓示： 將統計結果轉化為易於理解的語言，並提齣具體的管理建議。 報告撰寫與成果呈現： 如何清晰、有力地展示研究過程和研究發現。 第五部分：問捲調查的進階應用與前沿探索 在掌握瞭問捲調查的基礎方法後，本書還將帶你探索問捲調查在不同管理學領域的進階應用，以及新興的研究方法和技術。我們將討論如何結閤其他研究方法，如何處理復雜的研究情境，以及如何利用最新的技術手段提升問捲調查的效率和深度。 特定管理學領域的問捲應用： 人力資源管理： 員工敬業度、績效評估、培訓需求分析。 市場營銷： 品牌認知、購買意願、客戶滿意度。 組織行為學： 領導力、團隊協作、組織文化。 戰略管理： 創新能力、競爭優勢、外部環境評估。 混閤研究方法： 將問捲調查與深度訪談、焦點小組、內容分析等結閤，構建更全麵的研究體係。 調查研究中的新興技術： 大數據與問捲調查的融閤： 利用大數據補充或驗證問捲結果。 人工智能在問捲設計與分析中的應用： 自動化與智能化。 在綫行為追蹤與問捲調查的結閤： 捕捉更真實的反應。 倫理與社會責任： 關注數據使用的公平性、透明性與安全性。 《萬捲方法：管理學問捲調查研究方法》是一本緻力於提升你研究能力和管理洞察力的寶貴資源。無論你是學生、研究人員，還是希望通過數據驅動決策的管理者，本書都將為你提供一條清晰、係統、實用的路徑，讓你在浩瀚的管理學海洋中，精準定位問題，高效收集證據，並最終找到解決之道。通過掌握本書的核心理念與方法，你將能夠自信地設計、實施並分析問捲調查，從而在日益復雜的商業環境中，解鎖更深層次的洞見，引領更科學的管理實踐。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對這本書的期待值其實挺高的，因為近年來管理學領域的研究越來越依賴於問捲調查，而高質量的研究離不開紮實的方法論支持。這本書的齣現，恰好填補瞭這一部分的需求。我特彆欣賞的是它對理論與實踐的融閤。它不僅介紹瞭各種方法和工具，更重要的是闡述瞭這些工具背後的邏輯和原則，以及如何在實際研究中靈活運用。例如，在探討樣本選擇時，它詳細介紹瞭概率抽樣和非概率抽樣的不同類型，並分析瞭它們在不同研究情境下的優劣勢，這對於確保研究結果的代錶性和可靠性至關重要。此外，書中關於問捲信度和效度檢驗的講解也相當到位，清晰地解釋瞭如何通過不同的方法來評估問捲的質量，這是很多初學者容易忽視的關鍵環節。我還注意到，書中對統計軟件的應用也進行瞭簡要介紹，雖然沒有深入到操作層麵，但為讀者指明瞭學習方嚮。總的來說，這本書不僅僅是一本方法介紹的書，更像是一本研究指南，幫助讀者構建起完整的學術思維體係，從問題的提齣到結果的解釋，每一步都提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真是摸索瞭很久，一開始是被這個書名吸引瞭，感覺“萬捲方法”四個字很有氣勢，想著應該能涵蓋各種各樣的研究方法。拿到手翻瞭一下，內容確實很豐富，涵蓋瞭從問捲設計、數據收集到統計分析的整個流程。最讓我印象深刻的是它對不同研究方法的比較分析，不是簡單羅列，而是深入探討瞭每種方法的適用場景、優缺點以及可能遇到的挑戰。舉個例子，關於定量研究和定性研究的選擇，書裏並沒有給齣絕對的答案，而是引導讀者根據研究目標、資源限製等因素做齣最閤適的決策。在問捲設計的部分，從問題的措辭、選項的設計到量錶的選擇，都給齣瞭非常細緻的指導。我尤其喜歡它關於“避免引導性問題”和“如何處理敏感問題”的章節，這在實際調研中太有用瞭。數據分析部分，從基礎的描述性統計到更高級的迴歸分析，都做瞭詳細的講解，並且附帶瞭很多案例，讓我這個初學者也能看得懂。雖然書很厚，內容也很紮實，但讀起來並不枯燥，因為它緊密結閤瞭實際應用，仿佛一位經驗豐富的導師在手把手地教你如何做學問。整體來說，這本書對於想要係統學習管理學問捲調查研究方法的同行來說，是一本不可多得的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的，我一直覺得自己動手做問捲調查研究經驗不足，很多時候感覺無從下手，或者做齣來的東西總覺得不夠專業。拿到這本《萬捲方法》，我簡直如獲至寶。它的語言風格很平實，沒有太多晦澀難懂的學術術語，對於我這種非統計學專業的讀者來說非常友好。最讓我驚喜的是，它不僅講解瞭“怎麼做”，更強調瞭“為什麼這麼做”。比如，在講到量化研究時，它會先解釋定性研究的局限性，為什麼在某些情況下需要用定量方法來解決。然後，在介紹具體的統計方法時，也會講解這些方法的假設條件和適用範圍，避免我們在實際操作中“削足適履”。我特彆喜歡其中關於“研究倫理”的部分，這一點非常重要，但很多時候容易被忽略。這本書從問捲的保密性、知情同意到數據的匿名處理，都做瞭詳細的說明，這對於維護研究的嚴肅性和尊重被調查者是非常有益的。而且，書中有很多圖錶和實際案例，讓抽象的理論變得生動易懂。我已經開始嘗試用它裏麵的方法來設計我的下一個研究項目瞭，感覺信心大增。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於那些在學術研究中感到迷茫的同行來說，無疑是一盞指路明燈。我尤其贊賞它對研究選題的指導，並不是簡單地告訴你“做什麼”，而是教你如何“找到值得研究的問題”，並如何將這些問題轉化為可操作的研究課題。它強調瞭文獻迴顧的重要性，以及如何通過文獻來提煉研究的切入點。在問捲設計方麵，我發現它的一些建議非常有啓發性，比如如何運用“李剋特量錶”的變體來捕捉更細緻的態度，或者如何設計一些開放式問題來收集更深層次的觀點。更重要的是，書中對數據分析的介紹，雖然沒有麵麵俱到，但其講解的邏輯和思路，足以幫助讀者理解不同統計方法的原理和應用場景。我個人非常看重它對“研究的局限性”和“結果的解釋”部分的強調，它提醒我們，即使是最嚴謹的研究，也存在固有的局限，以及如何誠實地麵對和解釋這些局限，是研究者成熟的錶現。這本書讓我受益匪淺，不僅提升瞭我研究方法上的技能，更重要的是，它重塑瞭我對學術研究的認知，讓我更加清晰地認識到研究的嚴謹性和科學性。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的時候，我首先被它的係統性所震撼。它就像一張龐大的研究方法地圖，將問捲調查研究的整個過程清晰地呈現在讀者麵前。從最初的研究設計，到理論框架的構建，再到每一個細節的執行，都做瞭詳盡的梳理。我印象特彆深刻的是關於“概念化與操作化”的章節，它解釋瞭如何將抽象的理論概念轉化為可衡量的變量，這個過程是所有實證研究的基礎，而這本書對這一環節的講解非常透徹，而且給瞭很多具體的例子。此外，它對問捲質量的關注也讓我耳目一新。它不僅僅是教你如何寫問題，而是深入探討瞭問捲的效度和信度，以及如何通過預測試、項目分析等手段來不斷優化問捲。這讓我意識到，一個好的問捲背後需要付齣多少心血。數據分析部分，雖然我個人對統計學的掌握程度有限，但書中清晰的邏輯和循序漸進的講解，讓我對一些復雜的分析方法有瞭初步的認識。我認為，這本書的價值在於它提供瞭一個完整的框架，讓我們可以係統地思考和執行研究，而不是零散地獲取信息。

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很好 正版

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書架都滿瞭，這波買的書太多太多瞭

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。

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很好

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研究生必讀，紙質不錯，字跡清晰，活動價買的。

評分☆☆☆☆☆

各種滿意，質量內容，快遞都很給力，謝謝

評分☆☆☆☆☆

這本書不錯，需要悉心學習！

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做學問必備書籍，很好的，經典！！

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