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

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出版者:

作者:Kenneth J. Meier,Jeffrey L. Brudney

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2001-8

价格:405.00元

装帧:

isbn号码:9780155067035

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 公共管理
• 应用统计
• 数据分析
• 政策分析
• 研究方法
• 社会科学
• 量化研究
• 统计建模
• 公共政策

深入理解公共事务中的定量分析：超越基础的统计应用 本书旨在为公共管理、政策分析、城市规划及相关领域的专业人士和高级学生提供一个全面且深入的统计学应用指南。它不仅仅是另一个统计教科书的翻版，而是专注于如何将复杂的数据分析技术转化为可操作的政策见解和有效的行政决策。我们的核心目标是弥合理论统计学与实际公共部门挑战之间的鸿沟，使读者能够自信地驾驭日益数据驱动的治理环境。 第一部分：坚实的分析基础与公共部门的语境重塑 本书的开篇致力于为读者建立起一个强健的分析基础，同时明确公共管理领域特有的数据挑战与机遇。我们首先系统回顾了描述性统计学的核心概念，但不同于传统教材的机械罗列，我们着重探讨了如何使用直方图、箱线图和集中趋势的度量来快速识别公共服务交付、犯罪率趋势或资源分配中的异常模式。例如，我们将分析一个城市不同社区的平均响应时间差异，并探讨如何恰当地解释这些差异所代表的公平性问题。 随后，我们深入探讨了概率论在风险评估中的应用。在公共卫生、应急管理和环境监管中，准确的概率判断是制定前瞻性政策的关键。本书通过现实案例，如预测自然灾害的影响范围或评估新法规实施后的潜在违规概率，展示了贝叶斯定理和条件概率在实际决策中的实用性。 抽样理论被提升到战略层面。在预算受限的公共部门环境中，进行全面普查往往不切实际。因此，我们详细阐述了简单随机抽样、分层抽样和整群抽样在政府调查和绩效评估中的适用性。我们将讨论如何设计一个能够准确代表异质性市民群体的抽样方案，并量化抽样误差，从而增强政策建议的可信度。 第二部分：推断性统计：从样本到政策断言 本书的核心推断统计部分，旨在培养读者批判性地评估数据证据的能力。我们摒弃了对复杂公式的过度迷恋，转而聚焦于假设检验的逻辑结构和应用场景。 参数估计与显著性测试：我们详尽讲解了置信区间的构建及其在政策区间设定中的意义。对于假设检验，我们不仅教授“零假设”与“备择假设”的构建，更强调了I型和II型错误在公共政策制定中的实际后果——例如，错误地宣布一项新计划有效（I型错误）可能导致资源浪费，而未能发现一个真正有效的干预措施（II型错误）则可能错失改善民生的机会。我们将通过对不同行政区域的教育支出与学生成绩之间关系的检验，来演示如何进行严谨的因果推断。 方差分析（ANOVA）的应用：在评估多个不同干预措施或不同管理策略效果时，ANOVA是不可或缺的工具。本书提供了如何使用单因素和双因素方差分析来比较多个城市部门的绩效指标的详细步骤。讨论的重点将放在事后检验（Post-hoc Tests）的选择上，确保在发现整体差异后，能够精确锁定是哪两个具体的方案之间存在显著不同。 第三部分：回归分析：建模复杂关系与预测未来趋势 回归分析是理解影响公共事务的关键驱动因素的基石。本书将回归分析的讲解与公共行政的实际问题紧密结合。 多元线性回归：我们深入剖析了如何构建一个能够解释特定社会经济指标（如住房价格或失业率）的多元模型。这包括对多重共线性、异方差性以及模型设定错误的诊断和矫正。对于公共部门数据常见的非正态残差问题，本书提供了稳健回归方法的介绍和实践指导。 分类变量与交互作用：在公共政策中，政策效果往往因人群特征（如种族、性别或地理位置）而异。我们详细讲解了如何将虚拟变量（Dummy Variables）纳入回归模型，并着重探讨了交互项的构建，用以量化“特定群体在特定政策下的独特反应”这一复杂现象。 时间序列分析的初步探索：面对预算周期、季度犯罪报告或年度人口普查数据，时间序列的分析至关重要。本书介绍了基本的平稳性检验（如ADF检验）和自相关函数的概念。虽然不要求读者掌握复杂的ARIMA模型，但我们将教授如何识别趋势、季节性以及进行初步的趋势外推预测，这对于短期资源调配和预算预测具有直接指导意义。 第四部分：超越标准方法的进阶工具与伦理考量 为了应对现代公共数据源的复杂性，本书引入了一些更高级的、对政策分析师日益重要的技术。 非参数统计方法：当数据不满足正态性假设，或者样本量较小时，非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）是比参数检验更可靠的选择。本书将展示在公共服务满意度调查或非正态分布的资源消耗数据分析中，如何恰当运用这些工具。 数据可视化与沟通：统计分析的价值最终体现在其沟通效率上。本章强调了如何选择最恰当的图表类型（如热力图、散点图矩阵、时间序列图）来向非技术背景的决策者清晰地传达复杂的统计发现。有效沟通统计结果的能力，是现代公共行政人员的核心竞争力。 统计伦理与数据隐私：公共部门数据的敏感性要求分析师具备高度的伦理意识。本书专门设置章节讨论数据偏差的来源、如何识别并减轻模型中的系统性歧视，以及在处理个人身份信息（PII）时进行数据脱敏和报告的规范。我们探讨了在追求预测精度的同时，如何维护公民隐私和确保分析结果的公平性，这是所有数据驱动的公共服务必须面对的严肃议题。 总结 本书的目标是培养出能够独立、批判性地运用统计工具来解决真实世界公共管理难题的专业人才。通过大量的、贴近实际案例的练习和讨论，读者将不仅学会“如何计算”，更懂得“为何计算”以及“结果意味着什么”。最终，读者将能够自信地设计评估项目、解读复杂的评估报告，并基于强有力的数据证据来推动更有效、更公平的公共治理。

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