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旅游研究方法（学术硕士）

吴凯

考试样题
- ● R软件下载
- ● 考试样题2021
- ● Rstudio软件下载
- ● 2022-3-12quiz1reality
- ● 2022-3-13quiz2paradigm
- ● 2022-3-18quiz3zotero
- ● 2022-4-07quiz4bibliometrics
- ● 2022-4-24quiz5qualitative_coding
- ● 2022-4-28quiz6questionnaire
- ● 2022-5-10quiz7analysis_using_excel
- ● 2022-5-8课程结构调整调查
- ● 2022-7-2期末考核
  - ● data2022-7-2期末考核
  - ● video2022-7-2期末考核
旅游研究方法导论
- ● TED：下一次爆发？我们并没准备好(8:36)
- ● TED：网络课程带给我们什么？（7:27）
- ● 1.1 教师简介
  - ● 教师工作室：师学斋212
  - ● 个人网站：kaiwu.city
  - ● 联系方式
  - ● 主要经历
- ● 1.2 课程简介
  - ● 课程结构
  - ● 考核方式
  - ● 参考书籍
  - ● 学习方式
- ● 1.3 方法论与摄影技法
  - ● 自然摄影奖2019：瞬间
  - ● 80 Best Award Winning Wildlife Photography
- ● A ten-minute break：最好的未来(4:21)
- ● 1.4 柏拉图的岩洞寓言(4:00)
- ● 1.5 AI与未来工作
- ● tools01：搜索引擎
- ● 2023第1讲课件
研究方法的范式基础
- ● 关于真实
  - ● 真实与梦境的电影：盗梦空间
  - ● 人类简史：从动物到上帝
  - ● 《人类简史》第2章摘抄
  - ● 想象的真实（fictional reality）（17:20）
  - ● 旅游体验的本真性
- ● 范式（patadigm）
- ● 范式的三个支点：本体论、认识论、方法论
- ● 盲人摸象(3: 30)
- ● 旅游现象的复杂性
- ● TED 照片记录时间流逝(12:40)
- ● 人文科学的主要范式
- ● 人类学研究的典型成果: 3本书
- ● L02讲授视频
  - ● L02S1上次课回顾（25:00）
  - ● L02S2关于真实（25:00）
  - ● L02S3范式（34:00）
  - ● Excel的序列填充功能（2:28）
  - ● Excel单变量求解功能(3:00)
  - ● Excel呈现70法则(6:00)
  - ● 70法则
  - ● tools02：论文、电子书的下载
  - ● sci-hub简介
- ● 范式1：实证主义
  - ● 理念主义
  - ● 经验主义
  - ● 实证主义
  - ● 研究的两个基石: 逻辑与证据
  - ● L03S1回顾（23:50）
  - ● L03S2哲学领域的实证主义（17:40）
  - ● L03S3社会学领域的实证主义（12:50）
- ● 范式2：后现代主义
  - ● （后）现代主义 vs. 后（现代主义）
  - ● 后现代主义 vs. 现代主义
  - ● 后现代大旗下的多副面孔
  - ● 文本的多重解读性
  - ● TED: why the buildings of the future will be shaped by you
  - ● booklist: postmodernism
  - ● 三个后现代主义书系
  - ● L03S4后现代主义1（13:50）
  - ● L03S5后现代主义2（12：30）
  - ● L03S6后现代主义3（17:30）
- ● 范式3：解释社会学
  - ● 解释社会学范式Interpretivism
  - ● 马克斯.韦伯Max Weber
  - ● L04S1实证主义与后现代主义回顾（14:13）
- ● 范式4: 现象学
  - ● 现象学运动（The Phenomenological Movement ）
  - ● 十字路口: 现象学的位置
  - ● 现象学的承诺与风险
  - ● 我眼中的现象学
  - ● booklist: phenomenology
  - ● 专念: 现象学的钥匙
  - ● 当下的力量
  - ● 亲人对视3分钟
  - ● L04S3范式：现象学（33:22）
  - ● 2023第2讲课件-范式选讲
文献检索、管理、阅读和综述
- ● 旅游文献管理（zotero）
  - ● zotero_installation
  - ● zotero_setting
  - ● zotero使用指南
  - ● zotero获取文献被引用次数
- ● 旅游文献检索
  - ● 旅游接待领域的6个主要期刊
  - ● 文献期刊数据库
  - ● SSCI期刊：旅游、休闲、运动、接待领域
  - ● Google Scholar排名前20的旅游、接待期刊
  - ● CiteScore期刊排名：Tourism, Leisure and Hospitality Management
  - ● 查看web of knowledge数据库JCR报告的方法
  - ● 查找Journal Citation Report的期刊全名及网址
  - ● 百度学术
  - ● L05S1现象学-解释社会学范式回顾
  - ● L05S2旅游文献处理的流程
  - ● 2023第3讲课件-文献管理
文献计量分析
- ● 引文格式
- ● 分析工具：histcite
- ● 分析工具：citespace
- ● 分析工具：bibliometrix
- ● citation analysis数据源的比较
- ● R和Rstudio的安装
- ● 2022-3-24课上使用文件
- ● 放大引文编年图的方法
- ● 2022-3-24L04课件-文献计量分析
研究计划书的编写
- ● 6.1研究计划书（proposal）的价值
- ● 6.2开题报告的结构
- ● 6.3开题报告写作
- ● 课件L06文献综述与研究计划书
- ● L06S1文献管理回顾
- ● L06S2文献阅读
- ● L06S3文献综述
- ● L06S4研究计划书
- ● tools：非暴力沟通
- ● tools：云笔记
- ● tools：calibre
- ● 2022-3-31L05课件-开题报告
质性研究导论
- ● 课件：质性分析导论
- ● 视频：质性研究导论
- ● 质性分析软件CAQDAS
- ● 选择质性分析软件包 CAQDAS
- ● 质性研究英文期刊
- ● 扎根理论
  - ● 扎根理论1：主要流派
  - ● 扎根理论2：几个术语
  - ● 扎根理论3：补充说明
  - ● 扎根理论课件
  - ● 扎根理论参考书籍
  - ● 案例研究参考书籍
  - ● 扎根理论论文
- ● 2022-4-7课件-质性研究导论
质性编码：以MAXQDA为工具
- ● MAXQDA：分析材料下载
- ● MAXQDA：各阶段maxqda文件
- ● MAXQDA01获得maxqda的授权
- ● MAXQDA02新建一个项目
- ● MAXQDA03编辑文本资料
- ● MAXQDA04文本编码
- ● MAXQDA05图片和视频编码
- ● MAXQDA06概念图
- ● MAXQDA07补充说明
- ● MAXQDA08论文汇报
- ● word软件用于coding
- ● maxqda官方使用简介——中文
- ● 质性分析软件参考书籍
- ● 20款最流行的免费定性数据分析工具
- ● Qualitative Data Analysis Software: Free Software
- ● 获得atlas.ti授权
- ● Atlas.ti操作指南
- ● MAXQDA英文操作指南
一篇作为案例的质性论文
- ● 英文质性论文：Experiencing Film Tourism: Authenticity & Fellowship
- ● 作为案例的质性研究论文
- ● map of film locations
- ● 中文质性论文：工业旅游具身体验模型
数量研究基础
- ● L07S01文献综述回顾
- ● L07S02数量研究导论
- ● L07S03数量分析导论
- ● 论文：宏观的旅游数量研究
- ● 脑科学揭示男女差异
- ● L07课件：数量研究导论
- ● mini-habit
- ● about SPSS
- ● about R
- ● about python
问卷调查的设计与实施
- ● 问卷与量表设计书籍
- ● tools：在线调查表单平台
- ● 问卷设计相关的几本英文书的章节
- ● L08课件：问卷设计
- ● L08S1回顾
- ● L08S2问卷设计基础
- ● L08S3问卷设计的细节
数量分析：以Excel为工具
- ● L9S1问卷设计补充：量表的开发与使用
- ● L9S2from 问卷to在线表单
- ● L9S3data clean数据清洗
- ● L9S4excel数据分析加载宏
- ● L9S5excel数据透视表1
- ● L9S6excel数据透视表2列联表crosstable
- ● L9S7excel的函数（公式）分析数据
- ● 示例数据 for excel
  - ● 示例数据对应的问卷
  - ● 示例数据的调查表单
  - ● 示例数据（Excel分析版）
数量分析：以SPSS为工具
- ● SPSS1基础
- ● SPSS2数据准备
- ● SPSS3描述性统计分析
- ● SPSS4独立样本T检验
- ● SPSS5配伍T检验
- ● SPSS6单因素方差分析ANOVA
- ● SPSS7相关分析
- ● SPSS8卡方检验
- ● SPSS9逻辑回归分析
- ● SPSS10聚类分析
- ● SPSS11探索性因子分析
- ● SPSS12信度分析
- ● 关于绘图
- ● 示例数据for spss
  - ● 示例数据（通用版）
  - ● spss数据表（sav）
  - ● spss数据准备的程序（sps）
  - ● SPSS分析程度(syntax)
- ● spss软件、PSPP软件下载
- ● SPSS电子书下载
数量分析：以R为工具
- ● 本科答辩感想
- ● R软件简介
- ● R软件显示英文界面
- ● 数据分析：R为工具
- ● R操作指南01
一篇作为案例的数量研究论文
- ● 英文论文：数量研究举例
- ● 中文翻译：数量研究举例
- ● 如何制作科技论文中的Tables
- ● 课件：数量研究论文阅读
- ● 讨论1：现实与虚拟
- ● 讨论2：不要输在起跑线上
学术写作：信息图与可视化
- ● ppt常用功能
- ● word常用功能
- ● CDC的infographic
- ● ppt制作infographics
- ● data science相关的infographic
- ● covid-19相关的infographic
- ● 专业的infographic网站：visual.ly
- ● 国内的infographic网站
- ● books on academic writing
- ● 豆瓣列表：infographic信息图
- ● 豆瓣列表：data visualization数据可视化
- ● flowingdata.com
- ● 用数据讲故事
- ● How to Lie with Statistics
- ● 写作软件：scivener
研究方法的未来
- ● 实验设计相关书籍
- ● 数据科学相关书籍
- ● 科技与研究
- ● python入门
- ● 模仿是最好的入门学习
- ● 编程语言的历史
- ● 测网速工具
- ● 旅游管理专业相关的6个译丛

数据科学相关书籍

1数据科学的书籍非常多

同学可以自己通过http://gen.lib.rus.ec/、https://www.amazon.cn/、https://www.amazon.com/检索一下

使用的工具也很多样，R、Python、Jupter、Java、Scratch等等。

还是有很多名为machine learning、deep learning，机器学习、深度学习的书籍也是数据科学相关

很多名为Analytics、Predictive、Business Intelligence的书籍也是

2数据科学书籍推荐的博文

27本	https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/01/27-amazing-data-science-books-every-data-scientist-should-read/
14本	https://www.datapine.com/blog/best-data-science-books/
11本	https://towardsdatascience.com/data-science-books-you-should-read-in-2020-358f70e1d9b2
10本	https://hackr.io/blog/data-science-books
14本	https://builtin.com/data-science/data-science-books
很多	https://www.goodreads.com/shelf/show/data-science

3个人推荐的几本书

Bruce, P., Bruce, A., & Gedeck, P. (2020). Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python (2nd.). O’Reilly Media. http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=1CDB0825A5B4F1107352859F311A55AB

彼得·布鲁斯, 安德鲁·布鲁斯 (2018). 面向数据科学家的实用统计学 (第1版). 人民邮电出版社.https://www.amazon.cn/dp/B07MNV5MSN

-------

Zumel, N., Mount, J., Howard, J., & Thomas, R. (2020). Practical Data Science With R (2nd ). Manning Publications. http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=b38a8a278350970f30ccc163e98e3ed9

朱梅尔, 芒特, & 于戈等. (2016). 数据科学：理论、方法与R语言实践 (第1版). 机械工业出版社.

Downey, A. B. (2018). Think Stats. O’Reilly Media, Inc. http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=51B6ED53748EF4B311D4D04D6BE7F270

Mcelreath, R. (2020). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and STAN (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) (2.). Taylor & Francis Ltd. http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=0248FB4ED1C61EA56AA4A5872E196A85

1数据科学的书籍非常多

2数据科学书籍推荐的博文

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