Statistics for Social Workers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:325.00元

装帧:

isbn号码:9780801318269

丛书系列:

图书标签:

• 社会工作
• 统计学
• 数据分析
• 研究方法
• 定量研究
• 社会科学
• 统计方法
• SPSS
• R语言
• 实证研究

好的，这是一份关于一本名为《社会工作者统计学》（Statistics for Social Workers）的图书的详细简介，内容将专注于该书可能涵盖的社会工作领域相关的统计学应用，而不涉及任何其他领域的统计学主题。 --- 图书简介：《社会工作者统计学》 导论：量化洞察，赋能实践 《社会工作者统计学》是一本专为社会工作专业人士、学生以及致力于提升循证实践（Evidence-Based Practice, EBP）能力的领域工作者量身定制的教材。本书的核心目标在于弥合社会科学理论与严谨定量分析之间的鸿沟，使读者能够自信地理解、评估和应用统计学工具来解决复杂的社会问题。 在当今高度重视问责制和效果评估的社会服务领域，仅仅依赖直觉或经验已远远不够。社会工作实践的有效性必须通过可靠的数据来验证。本书深刻认识到社会工作研究的特殊性——关注弱势群体、伦理考量以及干预措施的实际影响——因此，它避开了抽象的数学推导，转而聚焦于统计学概念在真实社会工作情境中的实用性、伦理性和解释性。 全书结构设计遵循社会工作研究过程的逻辑顺序，从基础描述性统计入手，逐步过渡到推论性统计，最终深入探讨了评估社会干预措施效果所需的复杂分析技术。 --- 第一部分：社会工作中的数据基础与描述性统计 本部分奠定了理解所有后续统计分析的基石。我们首先探讨了社会工作研究中数据的类型（如：态度量表得分、服务使用率、家庭收入等）以及数据收集方法（如：问卷设计、访谈编码）的质量如何影响统计推断的有效性。 关键内容涵盖： 1. 社会工作研究的伦理维度： 在处理敏感人口数据（如药物滥用史、精神健康状况、虐待报告）时，统计分析如何保持隐私保护和去身份化的原则。 2. 测量水平与数据可视化： 详细解释了名义、顺序、间隔和比率数据在社会服务评估中的意义。我们将重点教授如何利用图表（如：频率分布图、并排箱线图）来直观呈现服务对象的特征分布、需求差距以及项目参与者的基线状态。 3. 集中趋势与离散度： 阐述了平均数、中位数和众数在描述服务群体人口特征时的适用性，以及标准差和四分位距如何帮助评估群体内部的异质性，这对于制定差异化干预策略至关重要。 --- 第二部分：推论统计：从样本到群体 社会工作者很少能接触到所有目标服务对象，因此，理解如何从小型样本（如接受试点项目的小组）推断出对整个目标群体（如某一城市的所有无家可归者）的结论至关重要。本部分是本书的理论核心。 推论统计的应用与解读： 1. 抽样理论在项目评估中的应用： 探讨了随机抽样、分层抽样在社会服务研究中的实际挑战与解决方案，确保评估样本的代表性。 2. 假设检验的逻辑： 详细阐述了零假设与备择假设的概念，以及P值在社会服务决策中的正确解读。本书强调，在社会工作背景下，统计显著性（Statistical Significance）必须与实践显著性（Practical Significance）相结合。一个在统计上显著的差异，如果对服务对象的生活质量影响微乎其微，则不具备实际的干预价值。 3. T检验与方差分析（ANOVA）： 这些工具被专门应用于比较不同干预组之间的效果差异。例如，比较采用认知行为疗法（CBT）的小组与采用传统支持疗法的家庭在抑郁评分上是否存在显著差异；或比较不同资助机构的绩效差异。 --- 第三部分：关联性分析：理解变量间的关系 社会工作实践本质上是探究“什么因素导致了什么结果”。本部分专注于理解变量之间如何相互关联，并初步探索因果关系的证据。 回归分析在社会工作中的实战价值： 1. 相关性分析（Correlation）： 用于衡量两个变量（如：社会支持水平与心理健康分数）之间关联的强度和方向。书中会提供大量案例，说明如何避免将相关性误解为因果性——这是社会工作研究中常见的陷阱。 2. 简单线性回归与多元回归： 这是评估影响复杂社会结果（如：减少再犯罪率、提高儿童福祉评分）的关键工具。我们将教授读者如何构建模型，以控制混淆变量（Confounding Variables），从而更清晰地分离出特定干预措施的独立贡献。例如，在预测青少年辍学风险时，如何同时考量家庭收入、学校资源和同伴影响。 3. 逻辑回归（Logistic Regression）： 当结果是二元变量时（如：服务对象是否成功稳定住房、是否复吸），逻辑回归是不可或缺的工具。本书将指导读者如何解读优势比（Odds Ratios），用以阐述特定风险因素（如：长期失业）导致不良结果的可能性。 --- 第四部分：评估干预的有效性与项目测量 社会工作机构的资金来源和持续运营高度依赖于对项目有效性的有力证明。本部分集中于准实验设计和评估统计方法。 聚焦于循证实践（EBP）的统计工具： 1. 非随机研究设计的统计考量： 认识到在真实世界中，随机对照试验（RCTs）往往难以实施，本书详细讨论了倾向得分匹配（Propensity Score Matching）等方法，用于在非随机分组的情况下，构建可比的对照组，从而增强因果推断的强度。 2. 测量干预的有效性： 深入探讨了效应量（Effect Size）的概念。一个项目可能在统计上显著，但如果效应量很小，则可能不值得投入资源。读者将学会计算和解释Cohen's d等指标，以判断干预措施带来的实际变化幅度。 3. 基线测量与纵向数据分析的初步介绍： 讨论了如何在项目开始前建立可靠的基线数据，并简要介绍如何使用统计方法追踪服务对象随时间的变化趋势，例如在处理队列数据（Cohort Data）时的基本考量。 --- 结语：统计素养——社会工作者的核心竞争力 《社会工作者统计学》的目的并非培养统计学家，而是培养具备统计素养的社会工作者。这种素养使他们能够： 1. 批判性地阅读研究文献： 识别和质疑那些声称有效但统计方法薄弱的研究报告。 2. 设计更严谨的内部评估： 为自己的微观或宏观干预措施收集可靠、可信的数据。 3. 有效地向资助方和政策制定者沟通： 使用清晰、准确的统计语言来论证服务需求、项目成果和资源分配的合理性。 本书通过丰富的社会工作案例、清晰的图表和逐步的练习，将统计学的复杂性转化为可操作的知识，确保每一位读者都能将量化思维融入到日常的专业决策和倡导工作中，最终提升对弱势群体的服务质量。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这是一本非常值得推荐的书，尤其是对于那些对统计学感到畏惧的社会工作者。它以一种温和而有效的方式，帮助我跨越了统计学的门槛。书中的内容涵盖了统计学的核心概念，从基本的数据描述到复杂的推断性统计，都进行了清晰而全面的讲解。 我特别欣赏书中对“统计显著性”和“实际显著性”的区分。很多时候，我们可能会过分关注统计上的P值，而忽略了其在实际工作中的意义。这本书提醒我，即使统计结果“显著”，也需要结合社会工作的专业知识和伦理考量，来判断其是否有实际的应用价值。此外，书中还提到了如何进行功效分析，这对于我们在设计研究项目时，如何确定所需的样本量，以达到预期的统计功效，提供了重要的指导。这本书不仅教会我如何“做”统计，更重要的是，教会我如何“用”统计，并且“负责任地”用统计。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我拿到这本书时，内心是有些忐忑的。统计学对我来说，一直是一个略显抽象且充满挑战的领域。然而，《Statistics for Social Workers》的出乎意料的易读性，大大缓解了我的担忧。作者似乎深谙读者心理，语言通俗易懂，避免了晦涩难懂的专业术语，即便有，也会在第一时间给出清晰的解释。更重要的是，书中穿插了大量的“提示”和“注意”栏目，仿佛作者本人就在身边，时时提醒读者容易出错的地方，或是提供更深入的思考角度。 我特别喜欢书中关于假设检验的章节。作者并没有直接抛出公式，而是先从一个实际的社会问题出发，比如“某个新的青少年干预项目是否真的有效？”然后层层剥茧，引入零假设和备择假设，再逐步讲解如何通过数据来判断是否拒绝零假设。这种“问题驱动”的学习方式，让我在理解理论的同时，也能够模拟解决实际问题的过程，这种学习体验远比死记硬背公式来得有效得多。书中还提供了许多实用的建议，如何避免常见的统计谬误，如何解读他人的研究结果，这些都为我未来在工作中运用统计学提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而有力，深邃的蓝色背景搭配白色的字体，给人一种专业、严谨的感觉。初步翻阅，我被其排版所吸引，字里行间清晰流畅，逻辑脉络分明，即使是初学者也能快速进入状态。作者在内容的组织上可谓匠心独运，从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者理解统计学的精髓。我尤其欣赏其中大量的案例分析，这些案例都紧密结合了社会工作的实际情境，让我能够清晰地看到统计学在解决社会问题、评估干预效果、制定政策等方面所扮演的重要角色。 例如，书中对抽样方法的一段阐述，不仅仅是枯燥的理论介绍，而是通过一个社区健康调查的例子，生动地解释了不同抽样方法的优缺点，以及如何根据研究目的和资源限制选择最合适的方法。这种“理论与实践相结合”的教学方式，极大地增强了学习的趣味性和实用性。此外，书中对数据可视化的强调也让我印象深刻，作者提供了多种工具和技巧，指导读者如何有效地将数据转化为易于理解的图表，从而更好地传达研究发现。对于我这样一个希望将理论知识转化为实际操作的社工来说，这本书无疑提供了一个宝贵的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书写风格非常独特，它不像我之前读过的任何一本统计学教材。作者似乎有意避开了学院派的严谨和死板，转而采用一种更加轻松、亲切的叙述方式，读起来如同与一位经验丰富的导师进行一对一的交流。在讲解一些复杂概念时，作者会巧妙地运用类比和比喻，将抽象的统计原理具象化，让读者能够更容易理解和接受。 我印象最深的是关于回归分析的章节。作者并没有上来就讲模型公式，而是先通过一个关于“影响青少年犯罪率的因素”的讨论，引导读者思考变量之间的关系。然后，再逐步引入简单线性回归和多元线性回归的概念，并结合实际数据进行演示。书中还提供了一些非常实用的技巧，比如如何评估回归模型的拟合优度，如何解释回归系数的含义，以及如何利用回归模型进行预测。这些内容对于我这样希望能够更深入地理解研究报告，甚至独立进行简单数据分析的社工来说，是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是它的“接地气”。作为一个在社会工作一线摸爬滚打多年的实践者，我一直觉得统计学离我的日常工作有些遥远，似乎是学术研究的专属领域。但《Statistics for Social Workers》彻底颠覆了我的认知。它以一种非常务实的方式，将统计学与社会工作的具体需求紧密结合起来，让我看到了统计学在实际工作中不可或缺的价值。 书中关于数据分析的章节，并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的真实案例，展示了如何运用统计方法来分析服务对象的反馈、评估项目成效、甚至预测未来趋势。举个例子，书中讲解如何使用SPSS等统计软件进行描述性统计分析，并通过一个关于社区居民满意度的调查为例，一步一步地演示了如何计算均值、中位数、标准差等，以及如何解读这些数值背后的意义。这种手把手的指导，让我这种对软件操作不太熟悉的人，也能轻松上手。更令我惊喜的是，书中还探讨了伦理问题，比如在收集和分析数据时需要注意哪些隐私保护的问题，这对于我们社工来说至关重要。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆