具体描述
定量分析方法是公共管理硕士(MPA)专业学位教育的核心课程之一。本书是根据多年从事公共管理专业定量分析方法教学和科研的经验总结，结合MPA教学需要编写而成的。本书根据新世纪MPA人才培养的新要求，反映近年来定量分析方法在公共管理应用的新成果，将公共管理与定量分析方法有机结合、将计算机Excel和SPSS等软件工具与公共管理实务操作有机结合、将内容安排与公共管理定量思维逻辑有机结合、将案例分析和理论阐述有机结合，较为系统地介绍了公共管理中定量分析方法的基本概念、理论和方法。
本书将公共管理与定量分析方法有机结合、将Excel和SPSS等软件与公共管理实务操作有机结合、将内容安排与公共管理定量思维逻辑有机结合、将案例分析和理论阐述有机结合，较为系统地介绍了公共管理中定量分析方法的基本概念、理论和方法。
本书首先介绍了公共管理定量分析的科学含义；其次，主要讲述了定量分析数据收集方法，进行社会科学概念化、操作化测量的过程；第三，介绍了公共管理中定量分析基本方法，确立定量分析逻辑起点和逻辑思维过程；再次，较为系统地讲述了目前数学上较为完备，应用于公共管理领域较为深入的统计分析方法在公共管理中的应用；最后，简要介绍了应用于公共管理领域的其他方法，诸如决策分析、对策分析(博弈论)和应用于政治学领域的势力分析方法等，以及社会科学统计软件包SPSS软件工具分析公共管理问题的概要操作。
本书既可以作为公共管理硕士(MPA)的核心课程教材，也可以作为高等院校公共管理、行政管理、文化管理等专业研究生和高年级本科生的教材和参考书，以及公务员、行政管理干部等的培训教材和自学参考材料。
作者简介
陈永国：男，管理学博士，副教授，1971年4月生，安徽安庆人。美国卡耐基·梅隆大学、美国巴尔的摩大学访问学者。
曾任上海市杨浦区政府研究室副主任（挂职），现任上海交通大学民意与舆情调查研究中心副主任、国际与公共事务学院公共行政系副主任。
社会学社会网与社会资本专业委员会理事，上海紫德公共战略科技研究院高级研究员。
主要兴趣在于利用数据挖掘工具：SPSS、STATA、Ucinet、MATLAB、R、Nvivo和数据可视化仿真工具：Tableau、Visio、Netlogo进行定性定量数据挖掘、大数据驱动决策支持、大数据可视化。
目前主要研究领域有:政府信任研究,民意、民主与民调研究,体制风险研究,公共管理量化研究方法论研究等。
目录信息
1.1公共管理定量分析的科学含义
1.2数学模型化
1.3定量分析计算机辅助工具
第2章 测量与调查
2.1分析过程设计
2.2测量
2.3调查
2.4抽样
2.5调查报告
第3章 定量分析基本方法
3.1成本效益分析
3.2比较分析
3.3层次分析
第4章 统计分析初步
4.1概述
4.2统计分析基本概念
4.3概率与抽样分布
4.4统计分析原理
第5章 统计推断
5.1统计推断基础
5.2参数估计
第6章 假设检验
6.1假设检验原理
6.2参数检验
6.3非参数检验
第7章 相关分析与回归分析
7.1相关分析
7.2回归分析基础
7.3回归过程
第8章 定量决策分析
8.1统计预测
8.2决策分析
8.3对策分析
第9章 SPSS在公共管理中的应用
9.1概述
9.2基本统计分析
9.3相关分析与回归分析
9.4均值检验
9.5非参数检验
9.6因子分析
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书给我最直接的感受是，它将复杂的定量分析方法，以一种极其友好的姿态呈现给了读者。作者在开篇就强调，定量分析的目的是为了更好地理解和解决公共问题，而不是为了炫技。因此，书中对各种统计方法的讲解，都紧密围绕着公共管理的实际需求展开。我尤其喜欢书中关于“政策评价”的章节，它系统性地介绍了如何运用定量方法来评估政策的效益、效率和公平性。例如，在讲解“成本效益分析”时，作者不仅介绍了如何识别和量化成本与收益，还探讨了如何处理非市场化收益的评估问题，例如环境改善、健康水平提升等。这让我意识到，在公共管理领域，定量分析需要与价值判断和伦理考量相结合。书中对“模型诊断与修正”的强调，也让我学到了很多实用的技巧。作者详细介绍了如何通过残差分析、多重共线性检验、异方差检验等方法来诊断模型存在的问题，并提供了相应的修正建议，例如变量变换、加入虚拟变量、使用稳健标准误等。这使得我在构建和解释模型时，能够更加谨慎和细致。书中还提及了“贝叶斯统计”在公共管理中的应用，虽然篇幅不长，但已经足以让我窥见这一分析方法的强大之处，尤其是在处理不确定性信息和进行模型更新方面。这本书的阅读过程，让我对公共管理领域的定量研究有了更为宏观和深入的认识，也激发了我运用这些方法去解决实际问题的强烈愿望。它让我相信，通过科学的分析，我们可以更有效地推动社会进步。
评分这本书带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变。在阅读过程中，我逐渐意识到，很多看似复杂和难以解决的公共问题，其实都可以通过系统性的定量分析来找到突破口。作者在讲解“统计推断”时，并没有停留在点估计和区间估计的层面，而是深入阐述了如何通过假设检验来做出决策，以及如何理解p值、统计显著性等概念的真正含义。他通过大量案例，例如评估某项公共卫生干预措施的有效性，或者判断不同地区在经济发展水平上是否存在显著差异，让我理解了统计推断在现实决策中的重要作用。我特别欣赏书中关于“面板数据分析”的专题。在公共管理领域，我们经常面临追踪同一主体（如城市、学校、个人）在不同时间点上的数据。面板数据模型能够有效地处理这种数据的结构特点，捕捉个体固定效应和时间固定效应，从而更准确地估计变量之间的关系。作者对模型设定、假设检验以及结果解释都进行了详细的讲解，这为我理解和运用面板数据分析提供了坚实的基础。书中也提及了“网络分析”在公共管理中的应用，例如分析权力结构、信息传播路径等，这让我看到了定量分析方法的多样性和前沿性。此外，作者在讨论“预测模型”时，强调了模型选择、特征工程以及模型验证的重要性。他指出，一个好的预测模型，不仅要预测准确，还要能够解释其预测逻辑，并具备一定的泛化能力。这本书让我深刻体会到，定量分析是理解和改造世界的强大工具，而掌握这些工具，能够让我们在公共管理领域做出更明智、更有效的决策。
评分这本《公共管理定量分析方法》简直是给我在公共管理领域探索的“导航仪”。我一直觉得，很多时候我们对公共问题的认知往往停留在感性层面，缺乏足够的数据支撑和严谨的分析。这本书恰恰弥补了这一不足。作者用非常平实的语言，讲解了诸如描述性统计、推断性统计等基础知识，但关键在于，他没有让这些知识孤立存在，而是将其与实际的公共管理决策过程紧密结合。比如，在讲解如何评估一项公共政策的有效性时，书中详细介绍了对照组和实验组的设计，以及如何通过t检验、方差分析等方法来检验政策干预的效果。这些方法的讲解，都配以非常贴近现实的例子，例如某个城市的禁烟令对肺癌发病率的影响，或者一项新的福利政策对低收入家庭生活水平的改善程度。我特别喜欢书中关于“多层次模型”的介绍，这对于理解存在嵌套结构的数据非常有用，例如学生在班级里，班级在学校里，学校在区域里，这种层层递进的数据关系，如何通过模型来捕捉其影响。书中对模型假设的检验以及模型选择的原则也进行了清晰的说明，这对于避免模型误用至关重要。此外，作者在讨论模型鲁棒性（robustness）时，强调了对结果的敏感性分析，即通过改变模型设定或数据子集来检验结果是否依然稳定，这对于提升研究的可信度非常有帮助。书中也提及了一些高级模型，如时间序列分析和面板数据模型，虽然我目前还没有深入研究，但这些内容的出现，预示着这本书的深度和广度，足以满足不同层次读者的需求。这本书的学习过程，就像是在建造一座分析的“工具箱”，而我正在逐渐学会如何使用其中的每一个工具，去更精准地诊断和解决公共领域的问题。
评分这本书最让我惊喜的地方在于，它将看似枯燥的数学统计方法，巧妙地融入到了公共管理的情境中，使其变得生动有趣，并且充满实际操作指导意义。作者在开篇就点明了定量分析在公共部门决策中的核心价值——提高效率、增强公平、促进问责。随后，书中对各种常用的统计学概念，如概率分布、置信区间、抽样误差等，都进行了非常细致的解释，并且通过案例说明它们是如何影响我们对社会现象的判断的。我尤其喜欢书中关于“因果识别策略”的专题，详细介绍了随机对照试验（RCT）的优势，以及在无法进行RCT时，如何运用断点回归设计（RDD）和差分中的差分（DID）等方法来近似实现因果推断。这些方法的讲解，不仅仅是理论上的阐述，更包含了详细的操作步骤和注意事项，甚至包括如何进行效果的异质性分析，即政策效果在不同人群中的差异。这让我深刻体会到，进行严谨的科学研究，需要细致入微的思考和严密的逻辑推理。书中对“二手数据分析”的重视，也让我受益匪浅。作者指出，在公共管理领域，我们往往能够获取大量的政府统计数据，但如何有效地利用这些数据，就需要在数据清洗、数据整合、数据转换等方面具备一定的技能。书中提供了一些关于处理缺失值、异常值以及进行变量构建的实用建议，这对于节约研究时间和提高研究质量大有裨益。总的来说，这本书让我对公共管理领域的定量研究有了系统性的认知，也让我看到了通过科学分析来推动社会进步的巨大潜力。
评分翻阅这本《公共管理定量分析方法》，我最大的感受是其逻辑的严谨与内容的扎实。作者并非仅仅罗列各种分析技术，而是将这些技术置于公共管理实践的大背景下进行审视和阐述。从问题的界定、研究假设的提出，到研究设计的选择，再到数据的收集与分析，直至最终的结论解读和政策建议，整个过程被清晰地串联起来。其中，对“因果推断”的深入探讨，让我对如何避免混淆相关性与因果性有了更深刻的理解。书中关于匹配方法（如倾向得分匹配）和工具变量法的讲解，虽然技术性较强，但作者通过生动的比喻和经典的经济学、社会学案例，将其化繁为简，使得即便对统计学背景不深厚的读者也能领略其精髓。我尤其欣赏书中对“测量误差”的警惕和控制方法的介绍，这在很多现实研究中常常被忽视，但其对研究结果的准确性却至关重要。作者通过对不同测量工具的优劣势分析，以及如何进行信度（reliability）和效度（validity）检验，为读者提供了切实可行的指导。另外，书中对“空间计量经济学”的初步介绍，虽然篇幅不长，但让我意识到了地理因素在公共管理问题中的重要性，比如区域经济发展差异、环境污染的空间扩散等，以及如何通过模型来刻画这些空间依赖性，这无疑为我打开了新的研究视角。书中的参考文献也十分丰富，为我后续进一步的文献检索和深入研究提供了宝贵的线索。这本书的出版，无疑为从事公共管理研究和实践的专业人士提供了一套系统而富有洞察力的分析框架，能够帮助我们更科学、更客观地认识和解决现实世界中的各种公共挑战。
评分这本书给我带来了非常深刻的启发，虽然我此前并非公共管理领域的专业人士，但其对定量分析方法的阐述却以一种极其易于理解的方式展开，打破了我对这类方法“高冷”的刻板印象。作者在开篇就旗帜鲜明地指出了定量分析在理解和解决复杂公共问题中的核心作用，这一点就足以让我对后续内容充满期待。书中涉及的统计学原理，比如回归分析、假设检验等，并非是枯燥的公式堆砌，而是通过大量的实际案例，比如城市交通拥堵的成因分析、教育资源分配的公平性评估、医疗卫生服务效率的提升策略等，将抽象的概念具象化。我尤其喜欢书中对数据收集、清洗和可视化的详细讲解，这部分内容让我意识到，即便拥有先进的分析工具，如果没有可靠的数据基础和清晰的数据呈现，一切都将是空中楼阁。作者在论述中反复强调了“数据驱动决策”的理念，并通过一系列研究方法，如问卷调查设计、访谈提纲编制，乃至对已有统计数据的挖掘和解读，指导我们如何系统性地获取有价值的信息。即便是一些初步接触统计学的读者，也能通过书中的引导，逐步建立起对数据敏感度，理解数据背后隐藏的规律和趋势。此外，书中对不同定量分析方法的适用场景进行了细致的区分，例如在解释因果关系时，何时应该采用实验设计，何时又需要依赖准实验方法，都给出了清晰的界限和建议。这使得我在面对实际问题时，能够更加审慎地选择最适合的分析工具，避免盲目套用，从而提高研究的有效性和可靠性。总而言之，这本书不仅仅是一本关于方法的教科书，更像是一位经验丰富的导师，引领着我一步步走进公共管理的定量分析世界，让我对如何运用科学的方法来解读和改善社会现象有了全新的认识，也激发了我进一步深入学习和实践的强烈愿望。
评分这本书所带来的启发，远不止于方法论层面。它让我深刻认识到，在公共管理领域，数据不再是冰冷的数字，而是连接政策制定者与民众需求、理解社会运行规律的“语言”。作者在书中对“因果推断”的强调，让我对如何科学地评估一项政策的真实效果有了更清晰的认识。他通过对各种因果识别方法的介绍，比如工具变量法、差分中的差分法，以及自然实验的运用，引导我思考如何在现实世界中，找到近似随机化的“实验条件”，从而更准确地捕捉政策的因果效应。我特别喜欢书中对“测量工具的开发与验证”的讲解。在公共管理研究中，很多重要的概念，如社会资本、公民满意度、治理能力等，往往难以直接测量。作者提供了如何通过构建多维度指标，并进行信度和效度检验的方法，这对于提升研究的科学性和严谨性非常有价值。书中对“模型解释力”的关注，也让我印象深刻。很多时候，我们可能构建了一个统计上“优越”的模型，但如果无法清晰地解释模型中各变量的含义及其对结果的影响，那么这个模型就失去了其在公共管理实践中的意义。作者指导读者如何用简洁明了的语言来解读模型结果，并将其转化为有意义的政策建议。此外，书中还涉及了“大数据分析”在公共管理中的前沿应用，比如利用社交媒体数据分析公众情绪，利用GIS数据优化城市规划等。虽然这些内容介绍的相对初步，但已经足够让我感受到定量分析在未来公共管理中的巨大潜力。这本书的学习过程，就像是为我打开了一扇认识世界的“新窗口”，让我能够以一种更理性、更科学的视角，去观察和思考我们身边的公共事务。
评分读完《公共管理定量分析方法》，我最大的感触是，这本书真正做到了“授人以渔”。它没有直接给出问题的答案，而是教会了我如何通过科学的方法去寻找答案。作者在讲解每一种定量分析方法时，都不仅仅停留在概念层面，而是深入剖析其背后的逻辑原理，以及在公共管理实践中的应用场景。我特别喜欢书中关于“项目评估”的章节，详细介绍了成本效益分析、成本效用分析等方法，以及如何运用统计工具来衡量项目的产出和成果，并将其与投入进行比较。这对于公共部门如何合理分配有限的资源，提高财政支出的效率，具有非常重要的指导意义。书中对“问卷设计”的细致讲解，也让我受益匪浅。作者不仅提供了如何设计清晰、无偏见的问卷条目，还指导了如何进行预测试，以及如何处理问卷回收过程中的各种问题。这让我意识到，高质量的数据是进行有效定量分析的前提。此外，书中还对“抽样方法”进行了详细的介绍，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析了各种方法的优缺点以及适用条件。这对于确保样本的代表性，从而将样本分析结果推广到总体，至关重要。作者在书中也强调了“伦理道德”在定量研究中的重要性，例如数据保密、避免歧视性分析等，这让我认识到，科学研究的进行，必须建立在道德和法律的框架之内。这本书让我真正理解了，定量分析不仅仅是数学和统计的运用，更是对社会现象进行理性、客观、深入探索的科学精神的体现。
评分不得不说，这本书的内容设计非常有匠心。它不是那种“一上来就上大菜”的教材，而是循序渐进，从最基础的逻辑思维和数据素养开始，逐步引导读者进入定量分析的殿堂。我特别欣赏书中关于“数据可视化”的章节，这部分内容非常实用，作者不仅介绍了各种图表类型（柱状图、折线图、散点图、箱线图等）的适用场景，还强调了如何通过清晰、简洁、准确的可视化来有效地传达分析结果，避免信息失真或误导。这对于向非专业人士解释复杂的分析结果至关重要。书中对“定性与定量研究的结合”这一话题的讨论，也给我留下了深刻印象。作者并没有将两者对立起来，而是强调了它们之间的互补性，以及如何在实际研究中将两者有机地结合起来，以获得更全面、更深入的认识。例如，在进行一项政策评估时，可以通过定性访谈来深入了解受访者的真实感受和体验，再结合定量数据来验证这些感受是否具有普遍性，或者定量分析结果是否能得到定性证据的支持。书中对“模型拟合优度”的讲解也非常到位，比如R方、调整R方、AIC、BIC等指标的含义和应用，让我明白了如何评价一个模型的“好坏”，以及如何进行模型选择。同时，书中也反复强调，模型仅仅是工具，最终的目标是理解现实，而不是追求一个“最优”的模型。作者的这种务实态度，让我觉得这本书的学习过程充满了实际意义。这本书让我意识到，定量分析并非冷冰冰的数字游戏，而是与我们生活息息相关的、解决现实问题的有力武器。
评分作为一名对公共管理领域充满好奇的读者，这本书给了我一个非常清晰的学习路径。作者在内容编排上，充分考虑到了读者可能存在的知识背景差异，因此从最基础的逻辑推理和数据素养开始，逐步深入。我尤其欣赏书中对“数据挖掘”和“机器学习”在公共管理中的应用的初步介绍。虽然篇幅有限，但作者描绘了如何利用这些新兴技术来预测犯罪率、识别欺诈行为、优化城市资源配置等，这让我看到了定量分析的未来发展方向。书中对“模型诊断”的强调，也让我印象深刻。很多时候，我们容易陷入对模型结果的过度解读，而忽略了对模型本身合理性的检验。作者详细介绍了残差分析、多重共线性检验、异方差检验等方法，指导读者如何发现模型中的潜在问题，并进行相应的修正。这使得我在运用模型时，能够更加审慎和负责。书中对“敏感性分析”的讨论，也为提高研究结果的可信度提供了重要思路。通过改变模型的关键参数或假设，来观察研究结果的变化幅度，从而判断结论的稳健性。这种对研究过程严谨性的追求，让我觉得这本书是一本值得反复研读的“工具书”。此外，书中还涉及到一些关于“政策模拟”的探讨，即如何利用定量模型来预测不同政策方案可能产生的效果，从而为政策制定者提供科学依据。这让我看到了定量分析在政策制定和评估环节中的巨大价值。这本书的阅读体验，就像是在一位经验丰富的向导的带领下，探索一个充满奥秘的科学世界，让我对未来的学习和实践充满信心。
评分奇怪，这种定量分析的书应该很受欢迎呀，怎么没人看？在我们SUN图书馆，最后竟然是从二线书库中翻出来的。有点地方，没有数学基础，根本看不懂。
评分奇怪，这种定量分析的书应该很受欢迎呀，怎么没人看？在我们SUN图书馆，最后竟然是从二线书库中翻出来的。有点地方，没有数学基础，根本看不懂。
评分奇怪，这种定量分析的书应该很受欢迎呀，怎么没人看？在我们SUN图书馆，最后竟然是从二线书库中翻出来的。有点地方，没有数学基础，根本看不懂。
评分奇怪，这种定量分析的书应该很受欢迎呀，怎么没人看？在我们SUN图书馆，最后竟然是从二线书库中翻出来的。有点地方，没有数学基础，根本看不懂。
评分奇怪，这种定量分析的书应该很受欢迎呀，怎么没人看？在我们SUN图书馆，最后竟然是从二线书库中翻出来的。有点地方，没有数学基础，根本看不懂。
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