体育学研究方法 [英] 克里斯·格拉顿,伊恩·琼斯；花勇民, 9787564418441 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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出版社： 北京体育大学出版社

ISBN：9787564418441

商品编码：29371317588

包装：平装

出版时间：2014-12-01

图书基本信息
图书名称	体育学研究方法
作者	克里斯·格拉顿,伊恩·琼斯；花勇民,
定价	38.00元
出版社	北京体育大学出版社
ISBN	9787564418441
出版日期	2014-12-01
字数
页码	268
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《体育学研究方法（第2版）》内容丰富、易于理解，并且是一本非常实用的教科书，旨在为体育学专业的学生在质性研究和量化研究方法方面提供一个完整的基础。从研究项目的设计、数据收集和数据分析到报告研究结果，《体育学研究方法（第2版）》就研究过程对读者进行逐步的指导，并利用世界各地丰富的、与体育相关的案例对其进行详实的阐述。与版相比，全面修订的新版书包括以下重要专题：选择恰当的研究设计文献综述重要研究技术：问卷法、访谈法、内容分析法和民族志研究数据分析，包括SPsS软件介绍，以及描述性和推论性统计撰写研究报告体育研究中的伦理问题《体育学研究方法（第2版）》的编写旨在成为一本完整、独立，并且可以作为任何研究方法课程补充读物的图书，具有丰富而有价值的写作特征，包括突出重要术语的定义、修订问题、实用的研究练习，以及相关网络链接、多选问题、幻灯片和其他学习资源。《体育学研究方法（第2版）》对所有正在撰写学位论文或进行研究项目的学生都具有重要的参考价值。

作者简介

克里斯·格拉顿（Chris Gratton），是英国谢菲尔德哈勒姆大学体育经济学教授，并担任体育产业研究中心主任。 　　 　　伊恩·琼斯（IaJones），是英国伯恩茅斯大学体育学院副院长，并担任大型活动和体育研究中心主任。

目录

编辑推荐

《体育学研究方法（第2版）》的目标读者主要是学习体育相关学科的学生，包括体育管理、体育社会学、体育营销学、体育旅游、体育教育、娱乐管理和其他类似学位的学生。但《体育学研究方法（第2版）》并不针对那些从事体育科学中的自然科学研究，或兴趣在于运动生理学和运动解剖学的研究者。《体育学研究方法（第2版）》的目标读者还包括体育产业的相关从业人员，其中有的岗位需要进行研究工作。

文摘

序言

探索运动科学前沿：系统性研究方法指南 运动科学作为一门交叉性学科，日益受到全球学界的关注。它融合了生物学、心理学、社会学、医学等多个领域的知识，旨在深入理解人体在运动过程中的生理、心理及行为变化，并在此基础上探索如何优化运动表现、预防运动损伤、促进大众健康以及推动体育事业发展。要在这个日新月异的领域取得突破，严谨、科学的研究方法是基石。 本书旨在为广大运动科学研究者，包括本科生、研究生、研究助理以及资深学者，提供一套全面、系统的研究方法论框架。我们深入剖析了从研究设计到数据分析，再到成果发表的全过程，旨在帮助读者掌握开展高质量运动科学研究必备的理论知识和实践技能。本书的撰写，汲取了国际上运动科学研究的最新进展和成功经验，力求以清晰的逻辑、翔实的案例和实用的指导，成为读者在运动科学研究道路上的得力助手。 第一章：运动科学研究的基石——理论与问题的确立 任何一项有价值的研究都始于对现有知识的深刻理解和对未知领域的敏锐洞察。本章我们将带领您回顾运动科学的核心理论体系，探讨如何从浩瀚的文献海洋中识别出具有研究价值的科学问题。我们强调，好的研究问题应具备新颖性、可行性和重要性。我们将深入讲解文献检索与阅读的技巧，如何构建清晰的研究假设，以及如何将抽象的理论概念转化为可操作的研究变量。理解并掌握这一环节，将为后续的严谨研究奠定坚实的基础。 第二章：研究设计的艺术——构建严谨的探索框架 研究设计是连接研究问题与数据收集的关键桥梁。本章将详细阐述运动科学研究中常用的几种基本研究设计类型，包括描述性研究、相关性研究、实验性研究和准实验性研究。我们将逐一分析每种设计的优势、劣势以及适用场景。特别地，我们将重点讲解实验性研究的核心要素——控制组、干预组、随机分组以及对照，并深入探讨如何有效控制外部变量，确保研究结果的内部效度。对于不同研究目的，如探索因果关系、评估干预效果或描述群体特征，我们将提供相应的研究设计思路和范例。 第三章：测量与量化的智慧——获取可靠的数据 数据是运动科学研究的生命线，而可靠的测量是获取高质量数据的保证。本章将深入探讨运动科学研究中常用的测量工具与技术。从生理指标的测量，如心率、血压、最大摄氧量、肌电信号，到心理指标的测量，如运动动机、疲劳感、情绪状态，再到行为指标的测量，如运动频率、运动强度、运动技能表现，我们将详细介绍各种测量方法的原理、操作规程、优缺点以及信效度评估。此外，我们还将讨论如何选择合适的测量工具，以及如何进行标准化操作以减少测量误差。 第四章：抽样的科学——代表性的关键 研究的结论往往需要推广到更广泛的群体，因此，抽样的代表性至关重要。本章将为您系统介绍概率抽样和非概率抽样的各种方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、方便抽样和滚雪球抽样等。我们将分析不同抽样方法的适用条件和潜在偏差。同时，我们还将讨论样本量确定的原则和常用方法，以及如何根据研究目的和资源限制，做出最优的抽样决策，以确保研究结果具有良好的外部效度。 第五章：数据收集的实践——现场的挑战与策略 理论与实践之间存在鸿沟，数据收集过程中的实际操作至关重要。本章将聚焦于运动科学研究数据收集的各个环节。我们将探讨如何制定详细的数据收集计划，如何培训数据收集人员，以及如何在现场执行标准化操作规程。从实验室的精确测量到田野调查的现场记录，我们将提供一系列实用的建议，帮助研究者应对可能遇到的各种挑战，例如受试者的依从性、设备的维护、数据记录的准确性等。我们还将强调伦理原则在数据收集过程中的重要性，确保研究的合规性与受试者的权益。 第六章：数据的整理与编码——为分析铺平道路 原始数据往往杂乱无章，需要经过细致的整理和编码才能进行有效的分析。本章将指导您如何对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。我们将讲解不同类型变量（如分类变量、连续变量）的编码方法，以及如何建立规范的数据集。我们还将介绍常用的数据管理软件，如Excel、SPSS、R等，并示范如何利用这些工具进行基本的数据整理工作，为后续的统计分析打下坚实的基础。 第七章：描述性统计——概览数据的初步探索 描述性统计是数据分析的第一步，旨在通过概括性的指标来描述数据的基本特征。本章将深入讲解常用的描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差）、位置的度量（百分位数、四分位数）以及分布形状的度量（偏度、峰度）。我们将结合运动科学的实际案例，演示如何计算和解释这些统计量，并介绍常用的图表可视化方法，如直方图、箱线图、散点图等，帮助您直观地理解数据的分布和模式。 第八章：推断性统计——从样本到总体的智慧 推断性统计是运动科学研究的核心，它使我们能够根据样本数据对总体做出推断。本章将系统介绍统计推断的基本原理，包括参数估计（点估计与区间估计）和假设检验。我们将重点讲解不同类型的假设检验，如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等，并深入分析它们的应用场景和检验逻辑。我们还将详细解释p值、显著性水平（α）以及置信区间的意义，并指导您如何根据研究问题选择恰当的统计检验方法，并正确解读检验结果。 第九章：回归分析——探索变量间的关系 回归分析是一种强大的统计技术，用于探索一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，并预测因变量的值。本章将从最简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归、逻辑回归等更复杂的模型。我们将讲解回归系数的含义、模型拟合优度（R²）的解释、假设检验以及模型诊断。通过丰富的运动科学案例，我们将展示如何利用回归分析来探究运动强度与心率的关系、训练量与运动表现的关联，以及预测运动员受伤风险的因素等。 第十章：方差分析的进阶——多因素与重复测量 方差分析（ANOVA）是比较多组均值差异的有力工具。本章将在基础ANOVA的基础上，进一步深入探讨其进阶应用。我们将详细讲解双因素方差分析、三因素及以上方差分析，以及如何解释交互效应。此外，我们还将重点介绍重复测量方差分析，它适用于同一受试者在不同条件下接受测量的情况，这在运动科学中尤为常见，例如评估不同训练计划对运动员表现的影响，或跟踪运动员在赛季中的生理变化。我们将讲解其设计原理、数据结构和统计分析方法。 第十一章：非参数统计——另辟蹊径的分析之道 在某些情况下，数据可能不满足参数统计方法所要求的正态性或方差齐性等假设。此时，非参数统计方法便成为重要的补充。本章将介绍常用的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等。我们将阐述非参数统计的适用范围，并结合运动科学的研究场景，展示如何运用这些方法来分析有序变量或处理偏态分布的数据，确保研究的普适性。 第十二章：定性研究方法——深入理解运动的内在逻辑 除了量化数据，运动科学研究也需要深入理解现象背后的原因、动机和意义，这时定性研究方法就显得尤为重要。本章将介绍几种主流的定性研究方法，包括访谈法、焦点小组、观察法和内容分析。我们将详细讲解每种方法的实施步骤、数据收集技巧以及数据分析策略。通过案例分析，我们将展示如何通过访谈运动员的训练感受、观察教练的教学过程，来发掘影响运动表现的关键因素，并理解运动参与者的内在体验。 第十三章：混合研究方法——量化与定性的融合 现代运动科学研究越来越倾向于采用混合研究方法，即结合定量和定性研究的优势，以获得更全面、更深入的理解。本章将介绍几种常见的混合研究设计模式，如解释型顺序设计、探索型顺序设计、聚合型设计等。我们将分析不同设计模式的应用场景，并提供具体的案例，展示如何将定量数据分析的结果与定性访谈的发现相结合，从而揭示运动现象的复杂性。 第十四章：科研伦理与学术诚信——负责任的研究者 任何科学研究都必须建立在伦理原则之上。本章将重点探讨运动科学研究中的伦理问题，包括知情同意、受试者保护、数据保密、利益冲突等。我们将详细讲解相关的伦理规范和法律法规，并提供实际操作的指导，帮助研究者规避潜在的伦理风险。同时，我们还将强调学术诚信的重要性，包括避免剽窃、伪造数据等不端行为，培养严谨治学、诚实守信的学术品格。 第十五章：论文撰写与成果发表——让研究走向世界 辛勤的研究成果最终需要通过论文的形式进行传播。本章将指导您如何撰写一篇符合学术规范的运动科学研究论文，包括引言、方法、结果、讨论、结论等各个部分的写作要点。我们将提供结构化的写作框架和实用的写作技巧。此外，我们还将讨论如何选择合适的学术期刊，如何进行投稿，以及如何应对审稿意见，最终成功地将您的研究成果发表在国际学术舞台上，为推动运动科学的发展贡献力量。 本书的编写，始终坚持以读者为中心，力求语言通俗易懂，结构清晰，逻辑严密。我们相信，通过本书的学习，您将能够掌握一套科学的研究方法体系，从而在未来的运动科学研究中，能够更加自信、更加高效地开展工作，探索未知，挑战极限，最终为人类的健康与体育事业做出卓越的贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让人眼前一亮，虽然我才刚开始翻阅，但里面的内容已经深深吸引了我。它以一种非常体系化的方式，将体育学研究的方方面面都梳理得井井有条。从最基础的研究伦理和设计，到各种具体的量化和质性研究方法，再到数据分析和结果呈现，这本书都给了我一个清晰的框架。我特别欣赏作者在讲解统计方法时，并没有过于枯燥的公式堆砌，而是结合了大量的体育学实例，让我能更直观地理解这些概念是如何应用于实际研究中的。例如，关于抽样方法的介绍，书中就详细分析了不同抽样技术在体育比赛数据收集、运动员表现评估等场景下的适用性，这对我来说非常实用。此外，书中对研究论文的写作规范和学术诚信的强调，也让我意识到严谨的研究态度是多么重要。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，一步步地引导我进入体育学研究的殿堂，让我对接下来的学习充满了期待。我正在尝试将书中的一些研究思路应用到我自己的一个小型课题中，希望能够有所收获。

评分☆☆☆☆☆

我一直对体育项目中的各种技术动作和训练方法背后的科学原理感到好奇，这本书给了我很好的解答。它以一种非常系统和全面的方式，讲解了体育学研究中常用的方法论。我特别喜欢书中对“研究伦理”的阐述，它让我深刻认识到在进行任何研究时，保护研究对象和维护学术诚信的重要性。我正在学习如何运用书中提到的“观察法”来分析运动员的比赛技术，以及如何通过“问卷调查”来收集运动员的训练反馈。这本书的结构清晰，语言流畅，即使是对研究方法不太熟悉的人，也能很快上手。我正在尝试将书中的研究方法应用到我对某一运动队（比如一支足球队）的训练过程的分析中，希望能够发现一些可以改进的科学训练方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直对运动科学充满好奇，尤其是那些能解释运动表现背后奥秘的研究。这本书无疑满足了我对这方面的好奇心，并且提供了坚实的理论基础。它不仅仅是罗列各种研究方法，更重要的是教会读者如何“思考”和“提问”。我印象深刻的是关于“文献回顾”的部分，作者强调了批判性阅读的重要性，以及如何从大量的文献中提炼出关键信息，构建自己的研究框架。这让我明白了，优秀的研究不是凭空产生的，而是建立在对前人研究成果的深入理解和批判性反思之上。书中对不同研究设计（如描述性研究、相关性研究、实验研究）的优劣分析，也让我对如何选择最适合自己研究目标的方法有了更清晰的认识。我正在学习如何运用书中提到的定性研究方法，比如访谈和焦点小组，来探索运动员在比赛中的心理体验，我认为这将为我的研究带来更深层次的洞察。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注体育赛事和运动员表现的爱好者，这本书为我打开了一个全新的视角。我过去更多地关注比赛结果和运动员的个人表现，但这本书让我了解到，这些表象背后，是无数严谨的科学研究在支撑。书中关于“数据分析”的章节，虽然我还在啃，但作者用通俗易懂的语言解释了各种统计检验的原理和应用，比如t检验、方差分析等等。我开始意识到，那些看似神奇的分析结果，其实都是有科学依据的。我还在尝试理解书中关于“研究报告的撰写”的内容，它详细介绍了如何清晰、准确地呈现研究过程和结果，这对于任何想要分享自己研究成果的人来说都至关重要。我正在学习如何将书中的研究理念应用到我对某个特定运动项目（比如篮球）的分析中，希望能够更深入地理解这项运动的科学维度。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一直觉得体育学研究方法这个领域听起来就有些枯燥乏味，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者们巧妙地将理论知识与生动的案例结合，让原本晦涩难懂的统计学和研究设计变得鲜活起来。我尤其喜欢其中关于“研究问题构建”的章节，它不仅教你如何提出一个好的研究问题，还指导你如何将模糊的想法转化为可操作的研究假设，这对于我这样初学者来说，简直是福音。书中列举的很多研究案例，都来自我熟悉的体育领域，比如运动损伤的预防、运动员心理素质的培养、团队协作模式的优化等等，这些都让我觉得研究离我并不遥远。我还在学习如何设计一个有效的实验，书中对对照组、干预组的设置，以及如何控制无关变量的讲解，都非常细致，让我能够避免一些常见的陷阱。我打算在读完这本书后，尝试自己设计一个小型的调查研究，验证一下我在课堂上学到的理论。