Applied Statistics for Public and Nonprofit Administration pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Meier, Kenneth J./ Brudney, Jeffrey L./ Bohte, John

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2005-4

价格:1668.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780534602680

丛书系列:

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《应用统计学：公共与非营利机构管理指南》 引言 在瞬息万变的公共服务与非营利领域，决策的科学性与有效性比以往任何时候都更为重要。管理者们需要掌握能够洞察数据、指导行动的工具，以应对日益复杂的挑战，优化资源配置，并最终提升社会效益。本书正是在此背景下应运而生，旨在为公共管理、非营利组织运营以及相关领域的研究者提供一套系统、实用的统计学知识体系。它不仅仅是一本理论书籍，更是一份操作手册，帮助读者将抽象的统计概念转化为解决实际问题的强大武器。 本书内容概要 本书以公共与非营利机构管理的独特视角，深入浅出地介绍了应用统计学的基础理论与方法。全书内容结构清晰，逻辑严谨，循序渐进，覆盖了从基本统计概念到高级分析技术的广泛内容，力求让每一位读者都能在掌握核心知识的同时，理解统计学在实际管理中的应用价值。 第一部分：统计学基础与数据准备 本部分奠定了坚实的统计学基础，为后续的深入分析做好准备。 统计学在公共与非营利管理中的作用： 强调统计学在数据驱动决策、项目评估、资源分配、效果衡量以及政策制定等方面不可或缺的作用。通过具体案例，展示统计思维如何帮助管理者更精准地理解问题、识别趋势，并做出更明智的决策。 数据的类型与测量尺度： 详细阐述了不同类型的数据（如定性数据、定量数据）及其对应的测量尺度（如名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度）。理解数据类型是选择正确统计方法的关键，本书将指导读者如何准确识别和分类他们所面对的数据。 描述性统计： 介绍了用于概括和呈现数据的基本方法，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）以及数据的图形化展示（直方图、条形图、饼图、箱线图）。这些工具能够帮助管理者快速了解数据的整体特征和分布情况。 数据收集与抽样： 探讨了可靠数据收集的重要性，介绍了各种抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样），并分析了不同抽样方法在公共与非营利研究中的适用性与局限性。此外，还涉及了问卷设计、访谈技巧等数据采集的实践问题。 第二部分：概率论基础与推断统计 本部分将读者从描述数据转向推断总体，理解不确定性并进行科学的预测。 概率论基本概念： 介绍了概率的基本原理、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理等核心概念。这部分内容为理解随机性和进行统计推断提供了理论支撑，使读者能够量化不确定性。 概率分布： 重点讲解了常见的概率分布，包括离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如正态分布、t分布、卡方分布）。特别是对正态分布的深入探讨，因为它在统计推断中扮演着核心角色。 抽样分布与中心极限定理： 详细解释了抽样分布的概念以及中心极限定理的重要性。理解中心极限定理是进行统计推断的基础，它解释了为何即使总体分布非正态，样本均值的分布也趋于正态。 参数估计（点估计与区间估计）： 介绍了如何利用样本信息来估计总体参数（如总体均值、总体比例）。重点讲解了置信区间，它提供了一个数值范围，可以以一定的置信水平推断总体参数的可能取值，这对于评估项目效果或了解目标群体的特征至关重要。 假设检验： 这是推断统计的核心内容之一。本书详细介绍了假设检验的基本步骤、第一类错误与第二类错误、p值以及各种常用的假设检验方法，包括z检验、t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、方差分析（ANOVA）等。这些方法能够帮助管理者检验关于项目、政策或群体特征的假设。 第三部分：统计分析方法与模型 本部分将统计理论应用于解决更复杂的研究问题，提供更深入的分析工具。 回归分析： 详细介绍了线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。重点讲解了回归系数的解释、模型拟合优度的评估（R²）、假设检验以及预测。在公共与非营利领域，回归分析可用于分析影响服务需求的因素、评估项目成本与效益关系等。 分类数据分析（列联表与卡方检验）： 探讨了如何分析两个或多个分类变量之间的关系。重点介绍了列联表的构建、边缘频率、条件频率以及卡方检验的应用，用于判断变量之间是否存在关联。这对于分析不同社会群体在接受服务、参与活动等方面的差异非常有价值。 方差分析（ANOVA）： 进一步深入探讨了单因素和多因素方差分析。ANOVA能够比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，例如比较不同教学方法对学生成绩的影响，或评估不同宣传策略对公众认知度的影响。 非参数统计方法： 介绍了当数据不满足参数检验的假设条件时，可以使用的非参数方法。例如，Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，这些方法在处理定序数据或分布不确定的情况下非常有用。 时间序列分析基础： 针对分析随时间变化的数据（如服务需求量、捐款额度），介绍了时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机性）以及简单的预测方法。 第四部分：统计软件应用与结果解读 理论学习最终需要通过实践来巩固。本部分强调了统计软件在实际操作中的重要性。 常用统计软件介绍： 简要介绍了一些在公共与非营利领域常用的统计分析软件，如SPSS、R、Stata或Excel的统计分析工具。本书将引导读者了解这些软件的基本操作界面和常用功能。 统计分析的实际应用案例： 通过一系列精心设计的案例，展示如何运用前面学到的统计方法来解决实际的公共与非营利管理问题。例如，如何分析不同社区的贫困率差异，如何评估一项社区服务项目的有效性，如何预测未来志愿者的需求量，如何分析捐赠者的人口统计学特征与捐赠行为的关系等。这些案例将涵盖数据输入、分析过程、结果输出以及最终的解释与报告撰写。 报告撰写与结果呈现： 强调了如何清晰、准确地将统计分析结果呈现给决策者和利益相关者。包括如何撰写包含方法、结果、讨论和建议的报告，以及如何使用图表等可视化工具来增强沟通效果。 结论 《应用统计学：公共与非营利机构管理指南》并非仅仅教授一系列数学公式和统计技巧，而是致力于培养一种数据驱动的思维模式。通过掌握书中的知识和方法，管理者们将能够更自信地进行数据分析，更准确地评估项目成效，更有效地分配有限的资源，从而在公共服务和非营利事业的道路上取得更大的成功，为社会创造更大的价值。本书是每一位致力于提升管理效能、追求卓越的公共与非营利领域从业者不可或缺的宝贵资源。

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这本书的结构安排，简直就是为我们这种工作节奏极快、时间碎片化的专业人士设计的。它摒弃了那种教科书式的、线性的推进方式，反而采取了一种模块化、可定制的学习路径。我可以根据手头正在处理的具体问题，直接跳到相应的章节去寻找答案，而不用担心遗漏了前面某个我暂时不关心的理论基础。比如，当我们需要评估一个新项目是否在不同人口群体中产生了公平的影响时，我能迅速定位到关于“分组比较与交互作用”那一章，书中立刻就会给出针对非均衡样本和分类变量的实用检验方法，并且会明确指出每种方法的优缺点以及在实际报告中应如何表述其限制。这种“按需检索”的设计哲学，极大地提高了学习效率。更值得称赞的是，它对“因果推断”这一敏感话题的处理方式。在公共服务领域，我们经常面临“相关性不等于因果性”的陷阱。这本书没有回避这个难题，而是用一种非常务实的态度介绍了倾向得分匹配（PSM）等准实验方法，清晰地展示了在无法进行随机对照试验（RCT）的现实限制下，我们如何构建更具说服力的论证链条。这种对现实约束的深刻理解，让这本书的价值远超一般的理论参考手册。

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说实话，在翻开这本书之前，我对“应用统计”这个词汇总有一种敬而远之的感觉，总觉得它和那些冰冷、刻板的数字模型脱不了干系。但这本书给我的体验是，它更像是一位经验丰富、耐心细致的同行导师在手把手教你如何“讲故事”——只不过，这个故事是用数据来讲述的。我特别欣赏作者在处理“数据可视化”和“报告撰写”这两个环节上所下的功夫。很多统计书只教你怎么算出P值或者R方，却从不教你如何把这个结果清晰、有力地传达给那些不关心统计细节的市议员或者基金会董事。这本书里有专门的章节讨论如何有效地使用图表来展示趋势、突出异常值，以及如何在书面报告中，用非专业术语解释统计推断的含义和局限性。比如，如何清晰地说明一个试点项目的成功是具有统计显著性，但并不意味着它能被无缝推广到所有环境中去，这种对结果语境化和审慎解读的强调，对于维护公共部门决策的公信力至关重要。它教会我的不仅仅是计算，更是一种批判性思维，即永远不要让数字的“力量感”掩盖了数据本身的“不确定性”。这使得我对未来提交的任何量化研究报告都多了一份敬畏和责任感。

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对于那些长期在非营利组织工作的同仁们来说，这本书的价值体现在它对资源稀缺性问题的深刻洞察上。我们不像大型政府机构那样拥有充足的IT支持和专业的数据科学家团队，我们往往得靠着有限的Excel技能和零星的在线教程摸索前行。这本书的统计软件操作指南部分，就显得尤为贴心。它不是一味推崇昂贵或复杂的专业软件，而是提供了大量基于普及度高、易于上手的软件（如SPSS或甚至R的特定包）的操作步骤和输出结果解读指南。这种注重“可操作性”的细节处理，体现了作者对我们工作环境的真实关怀。我尤其喜欢它关于“非概率抽样”那部分的讨论。在现实的社区调研中，完全的随机抽样往往是奢望，我们更多依赖于方便抽样或滚雪球抽样。这本书没有简单地批判这些方法，而是深入分析了在这些非理想抽样条件下，我们应该如何修正我们的推断，以及如何更诚实地报告我们的发现的局限性。这对于依赖捐赠和外部评估的非营利部门，是构建信任、保证项目透明度的关键一课。

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这本书成功地将统计学的“硬核”技能与公共部门的“软性”目标——即提升社会公平、优化资源配置——紧密地连接起来，形成了一种非常具有驱动力的学习体验。它让我意识到，统计分析不是为了得出一些孤立的数字，而是为了更好地服务于“人”。在我看来，这本书最大的贡献在于，它培养了一种“统计的伦理观”。作者在多处提醒读者，数据的选择、模型的建立，乃至最终的解释，都蕴含着决策者的价值判断。比如，在讨论贫困线划定时，选择不同的统计指标会直接影响到多少家庭被认定为“需要帮助”。这种对统计工具背后社会影响的关注，是很多纯粹的数学或计算机统计学著作所缺乏的深度。读完后，我不再仅仅是一个数据的使用者，更像是一个数据伦理的守护者。它让我明白了，在公共领域，每一次统计决策都关乎纳税人的钱和弱势群体的福祉，因此，审慎、透明、负责任地运用统计工具，才是这本书留给我们最重要的遗产。

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这本《面向公共与非营利组织的统计学应用》读下来，我最大的感受是，它简直是为我们这类常年与数据打交道却又缺乏专业统计学背景的实务工作者量身定制的。我记得我刚接手我们城市规划部门的一个项目时，面对堆积如山的问卷调查和人口普查数据，简直一头雾水。传统的教科书动辄就是复杂的公式推导和抽象的理论模型，看得我头都大了，根本不知道如何将这些知识应用到实际的政策评估和资源分配中去。这本书则完全不同，它上来就直奔主题，用大量公共服务和非营利机构的真实案例作为引子，比如如何评估一项社区健康干预计划的效果，或者如何利用抽样数据估算出特定弱势群体的规模。作者非常巧妙地平衡了理论的严谨性和操作的简便性。他没有回避像回归分析、假设检验这样的核心概念，但每引入一个新工具，都会立刻配上一个清晰的、与公共部门决策息息相关的应用场景。举例来说，当讲到方差分析时，他没有停留在数学符号上，而是展示了如何用它来比较不同地区提供的社会救助服务的效率差异，这对于我们制定预算和优化服务网络来说，提供了立即可用的思维框架。这种“学以致用”的编写思路，极大地降低了统计学这门学科在我们这些“非科班出身”的读者心中的门槛，让人感觉统计不再是束之高阁的象牙塔里的学问，而是解决实际问题的有力武器。

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