Quantitative Methods in Criminology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ashgate Pub Co

作者:Bushway, Shawn (EDT)/ Weisburd, David (EDT)

出品人:

页数:611

译者:

出版时间:

价格:3140.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780754624462

丛书系列:

图书标签:

• Criminology
• Quantitative Methods
• Research Methods
• Statistics
• Data Analysis
• Social Science
• Criminal Justice
• Methodology
• Regression
• Modeling

犯罪学中的量化方法 概述： 《犯罪学中的量化方法》并非一本枯燥乏味的学术论述，而是一次对犯罪现象背后隐藏的模式、趋势和因果关系的深度探索。本书旨在赋能读者，无论其背景如何，都能掌握运用量化工具和统计技术来理解、分析和应对复杂犯罪问题的能力。我们深入浅出地剖析了犯罪学研究中至关重要的量化分析框架，从基础的描述性统计到复杂的预测模型，为读者构建起一套严谨且实用的分析体系。本书并非简单地罗列公式和方法，而是将抽象的统计原理与生动的犯罪学案例紧密结合，让读者在理解理论的同时，也能感受到量化分析在解决现实世界问题时的强大力量。 核心内容与章节结构： 本书共分为 [请在此处插入书籍的实际章节数量] 个章节，每个章节都层层递进，系统地构建起读者在犯罪学量化分析领域的知识体系。 第一部分：量化分析的基石——概念、数据与基础统计 第一章：犯罪学中的量化思维：为何与如何？ 本章奠定了本书的基调，强调了在犯罪学研究中引入量化分析的必要性。我们将探讨传统定性研究的优势与局限，并阐释量化方法如何能够提供更客观、更具说服力的证据，从而推动犯罪学理论的发展和政策的制定。我们将讨论量化研究的核心目标：描述、解释、预测和控制犯罪。此外，本章还将简要介绍量化研究的整体流程，从问题的界定、假设的提出，到数据的收集、分析，再到结果的解释和结论的得出。 第二章：犯罪数据的类型、来源与质量 数据是量化分析的血液。本章将深入探讨犯罪学研究中常见的数据类型，包括官方犯罪统计数据（如警察局报告、法院记录）、调查数据（如访谈、问卷）、地理空间数据以及新兴的数字痕迹数据。我们将详细介绍这些数据的主要来源，如政府统计机构、犯罪数据库、学术研究项目以及大数据平台，并分析它们的优劣势。更重要的是，本章将聚焦于数据质量的重要性，讨论数据的有效性（validity）、可靠性（reliability）、准确性（accuracy）以及可能存在的偏见（bias），并提供一些识别和处理数据质量问题的实用技巧。 第三章：描述性统计：描绘犯罪的画像 在本章中，我们将学习如何使用描述性统计工具来呈现和总结犯罪数据的基本特征。这包括对集中趋势的衡量（均值、中位数、众数）、离散趋势的度量（方差、标准差、极差）以及数据分布的描绘（频率分布表、直方图、箱线图）。我们将通过具体的犯罪学案例，例如分析不同地区犯罪率的分布、不同社会经济群体犯罪率的差异，来展示这些统计指标的实际应用。理解描述性统计是进行更复杂分析的第一步，它帮助我们快速捕捉数据的核心信息。 第四章：抽样与推断：从样本到总体 在现实研究中，我们往往无法收集到所有个体的数据，因此抽样成为了必要手段。本章将介绍各种抽样技术，包括概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（方便抽样、配额抽样），并分析它们在犯罪学研究中的适用性。我们将重点讲解概率抽样在进行推断性统计时的重要作用，如何通过样本的统计量来推断总体的参数，以及抽样误差的概念和控制方法。 第二部分：探索犯罪的规律——推断统计与关联分析 第五章：概率论基础：理解随机性 概率是进行推断性统计的基石。本章将介绍概率论的基本概念，如事件、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等），以及中心极限定理。我们将解释这些概念如何应用于理解犯罪事件发生的随机性，例如在特定时间内某地区发生特定类型犯罪的概率。掌握概率论知识，有助于我们理解统计推断的逻辑，以及如何解释统计显著性。 第六章：假设检验：验证犯罪学理论 假设检验是检验犯罪学理论或研究假设的有力武器。本章将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平，以及解释p值。我们将学习各种常用的假设检验方法，如t检验（用于比较两组均值）、卡方检验（用于分析分类变量之间的关系）、以及方差分析（ANOVA，用于比较多组均值）。这些方法将被应用于分析不同社会因素对犯罪率的影响，例如比较不同年龄组的犯罪参与度。 第七章：相关分析：量化变量之间的关系强度 本章关注的是变量之间的线性关系。我们将学习如何计算和解释皮尔逊相关系数，它衡量了两个连续变量之间线性关系的强度和方向。我们将通过案例展示，例如分析教育水平与犯罪率之间的相关性，或者贫困程度与青少年犯罪率之间的关联。此外，本章还将简要介绍斯皮尔曼等级相关系数，适用于非参数数据或存在异常值的情况。 八章：回归分析：预测与解释犯罪行为 回归分析是犯罪学研究中最强大和最常用的工具之一。本章将系统介绍简单线性回归和多元线性回归。我们将详细讲解回归模型的构建、系数的解释（斜率、截距）、决定系数（R²）的含义，以及如何进行模型诊断（残差分析）。我们将通过丰富的犯罪学案例，例如构建模型预测入室盗窃的发生概率，或者分析影响暴力犯罪率的多种因素，来展示回归分析在解释变量之间复杂关系和进行预测方面的能力。 第三部分：超越关联——高级量化模型与应用 第九章：逻辑回归：分析二元结果的犯罪学因素 当我们的因变量是二元的（例如，是否犯罪、是否再次犯罪），线性回归就不再适用。本章将引入逻辑回归模型，讲解其原理、模型拟合（似然比检验、AIC、BIC）、以及结果的解释（优势比 Odds Ratio）。我们将通过案例，例如分析哪些因素会增加个体再次犯罪的风险，或者预测某个社区发生特定类型犯罪的可能性。 第十章：时间序列分析：理解犯罪的动态演变 犯罪现象并非静止不变，而是随时间演变。本章将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性以及自相关。我们将学习如何使用ARIMA模型来分析和预测犯罪率的时间变化模式，例如分析季节性对某些犯罪类型的影响，或预测特定时期内的犯罪趋势。 第十一章：空间计量经济学：地理位置如何影响犯罪 犯罪在空间上并非均匀分布，地理位置往往扮演着重要的角色。本章将介绍空间自相关（ Moran's I, Geary's C）的概念，以及空间回归模型（如空间滞后模型、空间误差模型）。我们将通过案例，例如分析犯罪热点地区的形成原因，或者评估警力部署的空间优化策略，来展示空间计量经济学在理解犯罪的地理聚集性和空间溢出效应方面的作用。 第十二章：中介与调节效应分析：揭示犯罪的机制 了解变量之间的直接关系固然重要，但更重要的是理解它们是如何相互作用的。本章将介绍中介效应（mediation）和调节效应（moderation）的概念，以及如何通过回归分析来检验这些效应。例如，分析收入不平等（自变量）如何通过剥夺感（中介变量）导致犯罪率（因变量）的上升，或者社会支持（调节变量）如何在贫困与犯罪之间发挥缓冲作用。 第十三章：纵向数据分析：追踪犯罪的生命周期 理解个体的犯罪轨迹需要对同一批对象进行长期追踪。本章将介绍纵向数据分析的基本方法，如面板数据分析（固定效应模型、随机效应模型）和生存分析（Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型）。我们将通过案例，例如分析个体在生命周期中犯罪行为的变化模式，或者预测个体首次犯罪或停止犯罪的时间。 第十四章：犯罪预测模型：科技与警务的融合 本章将探讨更先进的犯罪预测技术，包括机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机）在犯罪预测中的应用。我们将讨论模型的构建、评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数），以及在警务实践中的具体应用，如优化警力部署、预防性警务干预等。同时，本章也将讨论预测模型在使用中可能面临的伦理挑战。 本书的特点： 实用性强： 本书聚焦于在犯罪学研究中量化方法的实际应用，提供了丰富的案例研究和具体操作指导。 循序渐进： 从基础统计概念到高级模型，本书的结构设计符合学习规律，让读者能够逐步掌握复杂技能。 理论与实践并重： 在讲解统计理论的同时，紧密结合犯罪学研究的实际需求，帮助读者理解理论的适用性。 易于理解： 尽管涉及复杂的统计概念，本书力求用清晰的语言和直观的图表进行解释，降低学习门槛。 前沿性： 涵盖了当前犯罪学量化研究领域的前沿技术和方法，如空间计量经济学和机器学习。 目标读者： 本书适合所有对犯罪学现象感兴趣并希望深入了解其量化分析方法的读者，包括： 犯罪学专业的学生和研究者： 为他们提供扎实的量化分析基础和进阶技能。 社会学、心理学、经济学等相关学科的学生和研究者： 帮助他们将量化分析方法应用于跨学科研究。 刑事司法领域的专业人士： 如警察、检察官、法官、狱警、缓刑官等，为他们提供数据驱动的决策支持。 政策制定者和公共管理人员： 帮助他们理解犯罪数据背后的含义，并制定更有效的犯罪预防和控制政策。 任何对量化分析在理解社会现象中的作用感兴趣的读者。 结论： 《犯罪学中的量化方法》将带领您踏上一段激动人心的旅程，揭示犯罪现象背后隐藏的规律与逻辑。通过掌握本书所介绍的量化工具和分析方法，您将能够更深刻地理解犯罪的成因，更准确地评估干预措施的效果，并为构建更安全、更公正的社会贡献力量。本书不仅仅是一本教科书，更是您在犯罪学量化研究领域中不可或缺的向导。

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