Elementary Statistics in Criminal Justice Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fox, James Alan/ Levin, Jack/ Forde, David R.

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 138.54

装帧:

isbn号码:9780205594399

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 犯罪学
• 刑事司法
• 研究方法
• 数据分析
• 量化研究
• 社会科学
• 统计推断
• 犯罪数据
• 研究设计

犯罪学研究中的基础统计学：探索与洞察 一本旨在为犯罪学、刑事司法及相关领域研究者提供坚实统计学基础的教材 本书深入浅出地介绍了犯罪学研究中必不可少的统计学原理与方法。在日益依赖数据驱动决策的现代刑事司法体系中，理解和应用统计学工具已成为研究人员、政策制定者和执业专业人士的核心能力。本书旨在弥合理论统计学与实际犯罪数据分析之间的鸿沟，使读者不仅能够掌握统计技术的“如何操作”，更能理解其背后的“为何如此”以及“如何解释”。 核心理念：统计学作为理解犯罪现象的透镜 犯罪行为、司法程序、矫正效果以及公众安全政策的评估，无一不依赖于对复杂数据的系统性分析。本书的核心理念在于将统计学视为一种批判性思维的工具，帮助读者从看似混乱的犯罪数据中提取有意义的见解，并对其进行严谨的论证。我们坚信，只有通过扎实的统计基础，研究者才能避免得出误导性的结论，确保研究的科学性和政策建议的有效性。 内容结构与特色：从描述到推断的完整旅程 本书的结构设计旨在引导初学者循序渐进地建立统计学知识体系，同时为有一定基础的读者提供深入的专业应用指导。 第一部分：基础概念与描述性统计 本部分首先奠定了统计学在犯罪学背景下的重要性，并详细介绍了数据收集的原则、测量层次（名义、顺序、间隔、比率）在刑事司法数据中的具体体现（例如，罪名分类、量刑等级、犯罪率指标）。 数据类型与测量： 探讨了如何将具体的犯罪现象（如暴力程度、街区社会经济状况、警察部署密度）量化，并讨论不同数据来源（如UCR、NIBRS、自我报告调查）的局限性与适用性。 集中趋势与变异性： 详细讲解了均值、中位数、众数在描述犯罪群体特征时的异同，以及标准差、方差和范围如何揭示犯罪率或判决结果的离散程度。重点分析了在处理高度偏态的犯罪数据（如盗窃频率）时，选择合适集中趋势测量的必要性。 数据可视化： 强调了有效图表在向非专业人士传达复杂研究发现（如特定犯罪的时间序列变化、不同群体间的犯罪率差异）中的关键作用。涵盖了直方图、箱线图、散点图等在犯罪数据可视化中的应用。 第二部分：概率、抽样与分布 理解推断统计的基础在于对概率和抽样分布的掌握。本部分将理论概率概念与现实中的司法抽样情境相结合。 概率基础： 引入条件概率和贝叶斯定理，这些在评估警报系统准确性、预测再犯风险（风险评估工具）时至关重要。 抽样技术： 讨论了针对特定犯罪群体（如瘾君子、帮派成员）进行抽样时的挑战与策略，包括简单随机抽样、分层抽样在评估特定亚群体犯罪率时的应用。 抽样分布与中心极限定理： 阐明了为什么我们可以从样本推断总体，并为后续的假设检验建立理论框架。 第三部分：统计推断：估计与假设检验 这是本书的核心部分，专注于如何基于样本数据对总体特征做出科学推断。 参数估计： 详细介绍了置信区间在估计特定地区失窃率或特定干预措施成功率时的应用，强调区间估计比单一的“点估计”更具信息量。 单样本与双样本检验： 深入讲解了Z检验、T检验在比较不同司法管辖区犯罪率、评估两组罪犯（如接受过某种矫正计划的与未接受的）差异时的应用。特别关注了配对样本T检验在“前后测量”研究设计中的使用。 方差分析（ANOVA）： 拓展了多组均值比较的方法，例如，比较三种不同巡逻策略对特定犯罪类型影响的差异，或分析不同社会经济背景对判决结果的多个维度影响。 第四部分：关系测量与回归分析 犯罪学研究的核心目标之一是探究变量间的关联和预测因子。本部分侧重于揭示“是什么导致了什么”或“哪些因素最能预测未来行为”。 关联测量： 讲解了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关，以及针对分类变量的列联分析（Chi-Square Test），后者在检验性别、种族与特定犯罪类型关联时极为常用。 简单线性回归： 将回归模型引入犯罪学语境，例如，预测犯罪率与失业率之间的关系。重点在于解释回归系数的含义、拟合优度（R方）以及模型假设的检验。 多元线性回归： 这是进行多因素分析的关键工具。我们将展示如何构建一个包含多个预测变量（如贫困率、教育水平、社区稳定性）的模型，以综合预测特定街区财产犯罪的发生率。同时，探讨多重共线性、交互作用项的引入和模型选择的策略。 第五部分：分类数据分析与更高级的主题 考虑到刑事司法数据中大量存在分类和比例数据，本部分专门讨论了处理这类数据的强大工具。 逻辑回归（Logistic Regression）： 这是预测二元结果（如“再犯/不返回监狱”，“定罪/无罪”）的基石。本书将详细解释如何解释Log Odds和几率比（Odds Ratios），这对理解风险因素的相对影响力至关重要。 非参数统计方法： 讨论了在数据不满足正态性或样本量过小的情况下，如何使用曼-惠特尼U检验、威尔科克森秩和检验等替代方案。 准实验设计中的统计考量： 探讨了如何使用统计方法来评估干预措施的有效性，特别是倾向得分匹配（Propensity Score Matching, 仅概念介绍）等方法在模拟随机分配环境中的应用。 面向读者与学习体验 本书专为刑事司法专业本科生、研究生以及在政府机构、非营利组织中从事犯罪数据分析的专业人士设计。我们采用了“少公式，多应用”的教学方法。每章均包含： 1. 真实案例引入： 使用来自全国性的犯罪统计数据、特定的司法案例分析作为引入，激发学习兴趣。 2. 操作步骤指导： 提供使用主流统计软件（如SPSS, R基础命令示例）进行数据分析的清晰、逐步的说明（软件输出结果的解读是重点，而非复杂的编程本身）。 3. “统计警示”专栏： 突出统计陷阱、常见误解（如相关性等同于因果性、P值滥用）以及研究伦理的讨论。 通过对本书的学习，读者将能够独立设计实证研究，批判性地评估同行或政策文件中的统计报告，并将数据转化为支持公正、有效刑事司法的坚实证据。本书不是对抽象数学的练习，而是对现实世界复杂性进行清晰、可量化理解的实操指南。

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