Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology

Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Williams III, Frank P.
出品人:
页数:224
译者:
出版时间:2008-2
价格:$ 44.52
装帧:
isbn号码:9780135130469
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
  • 犯罪统计
  • 计量分析
  • 社会科学
  • 犯罪原因
  • 统计推断
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具体描述

For criminology and criminal justice undergraduate statistics courses. This book is concept-based and focuses on the building blocks of statistical ideas. Covering the essential techniques-univariate tools, Chi-square, t-test, analysis of variance, and Pearson,s r-in a simple conversational style, the text explains the concepts behind each technique and how results are interpreted. Its emphasis is on understanding over mathematical calculations, and its goal is to give students a grasp of the role of variance and error. A chapter on graphical statistics complements the normal quantitative approaches and each technique is set in the context of how it is used to answer research questions.

《统计概念在刑事司法与犯罪学中的应用》是一本专为刑事司法和犯罪学领域学生及从业者设计的统计学入门教材。本书旨在帮助读者掌握理解和分析犯罪相关数据所需的关键统计概念和方法,从而更深入地理解犯罪现象、评估犯罪控制政策的有效性,并进行严谨的学术研究。 本书并非一本纯粹的统计学理论书籍,而是紧密围绕刑事司法和犯罪学的具体应用场景展开。从最基础的数据类型和描述性统计开始,逐步深入到推断性统计的各个方面。每一章都以清晰的理论讲解为基础,并通过大量的真实案例和研究实例来阐释统计概念在刑事司法和犯罪学中的实际应用。 核心内容概述: 第一部分:统计学基础与描述性统计 数据与变量: 本部分首先介绍了在刑事司法和犯罪学研究中常见的数据类型,包括定性数据(如犯罪类型、种族、性别)和定量数据(如犯罪率、监禁率、年龄)。读者将学习如何识别和分类不同类型的变量,以及它们在数据收集和分析中的重要性。 数据收集与抽样: 详细阐述了在刑事司法和犯罪学研究中常用的数据收集方法,例如警方记录、调查问卷、访谈、观察研究等。同时,也介绍了抽样技术,包括随机抽样和非随机抽样,以及如何通过抽样来推断总体特征,为后续的推断性统计打下基础。 集中趋势与离散趋势: 深入讲解了描述性统计的核心指标,包括均值、中位数、众数等集中趋势的度量,以及方差、标准差、极差等离散趋势的度量。读者将学习如何运用这些指标来概括犯罪数据的核心特征,例如平均犯罪率、犯罪年龄分布等。 图表展示: 强调了数据可视化在沟通研究发现中的重要性。本书将介绍如何使用频率分布表、直方图、条形图、饼图、散点图等多种图表形式,有效地展示犯罪数据的分布特征、变量之间的关系,帮助读者更直观地理解复杂的数据信息。 第二部分:概率与推断性统计 概率论基础: 介绍概率的基本概念,包括随机事件、概率的计算以及条件概率等。这为理解抽样分布和假设检验奠定了基础。 抽样分布: 详细解释了抽样分布的概念,特别是均值抽样分布。读者将理解为什么从同一总体中抽取不同的样本会得到不同的样本统计量,以及这些统计量是如何分布的。 置信区间: 学习如何构建置信区间来估计总体参数。例如,如何根据样本数据估计出某个特定地区犯罪率的置信区间,从而对真实犯罪率有一个更精确的估计。 假设检验: 这是本书的核心部分之一。读者将系统学习假设检验的基本原理和步骤,包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的解释以及如何根据统计结果得出结论。将重点介绍在刑事司法和犯罪学中常用的假设检验方法,如: t检验: 用于比较两个样本均值是否有显著差异,例如比较不同社区的犯罪率是否不同,或比较接受某种干预措施前后的犯罪率变化。 卡方检验: 用于分析两个分类变量之间的关系,例如检查犯罪类型与犯罪人性别之间是否存在关联,或分析不同教育程度与再犯罪率的关系。 方差分析(ANOVA): 用于比较三个或更多组的均值是否有显著差异,例如比较不同社区矫正项目对减少轻罪率的影响。 相关与回归分析: 相关分析: 讲解了如何度量两个定量变量之间的线性关系强度和方向,例如考察犯罪率与失业率之间的相关性。 回归分析: 重点介绍了简单线性回归和多元线性回归。读者将学习如何建立预测模型,预测犯罪行为的发生,或评估影响犯罪率的关键因素。例如,使用回归模型来预测特定区域的财产犯罪率,考虑收入水平、人口密度、警力部署等因素。 第三部分:高级统计方法与专题 方差分析的扩展: 介绍双因素方差分析等更高级的方差分析技术,用于分析多个因素及其交互作用对犯罪现象的影响。 分类数据分析: 深入探讨更复杂的分类数据分析方法,如逻辑回归,这在预测二元结果(如是否再犯)方面非常有用。 时间序列分析: 介绍如何分析犯罪数据随时间变化的趋势和模式,例如识别犯罪季节性或周期性,并用于预测未来的犯罪趋势。 统计软件的应用: 虽然本书不侧重于特定软件的操作,但会介绍常用的统计软件(如SPSS, R, Stata)在实现这些统计分析中的作用,并提供概念性的指导,帮助读者理解软件输出结果的含义。 本书的特点: 贴近实际: 所有理论讲解都与刑事司法和犯罪学的研究问题紧密结合,案例丰富且具有代表性。 循序渐进: 从基础概念到复杂模型,难度逐步提升,适合初学者。 强调理解: 注重帮助读者理解统计原理及其在实际应用中的意义,而非 rote learning(死记硬背)。 批判性思维: 鼓励读者批判性地评估研究中的统计信息,识别潜在的偏差和局限性。 通过学习《统计概念在刑事司法与犯罪学中的应用》,读者将能够更自信地阅读、理解和评价该领域的学术文献,设计和执行自己的研究项目,并为制定更科学、更有效的刑事司法政策提供数据支持。无论是希望深入研究犯罪成因的学者,还是致力于提升执法和矫正效率的实践者,本书都将是宝贵的资源。

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读后感

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我一直认为,对于一个研究领域来说,如果缺乏扎实的统计学基础,那么其研究成果的科学性和可信度将会大打折扣。尤其是在刑事司法和犯罪学这样涉及复杂社会问题和敏感议题的领域,任何基于直觉或零散观察的判断都显得苍白无力。因此,我对于“Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology”这本书的到来感到非常期待。我设想这本书会深入浅出地讲解统计学的基本概念,例如描述性统计(均值、中位数、标准差等)如何帮助我们概括犯罪数据的分布特征,而推论性统计(假设检验、置信区间等)又如何帮助我们对样本数据进行推断,从而得出关于犯罪群体或司法政策的普遍结论。我更期待它能探讨一些在犯罪学研究中常见的统计模型,比如回归分析如何用来识别影响犯罪率的因素,或者聚类分析如何帮助我们发现不同犯罪类型的模式。同时,我也希望这本书能够强调统计学在数据可视化方面的作用,因为清晰的图表和图形能够让复杂的统计结果变得易于理解,从而更好地向非专业人士传达研究发现。

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这本书的出现,对于我这样正在努力提升自身研究能力的学生来说,无疑是一个振奋人心的消息。我深信,在学术研究的道路上,掌握有效的分析工具是不可或缺的。对于犯罪学和刑事司法领域而言,统计学的重要性更是毋庸置疑。我希望“Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology”能够帮助我建立起坚实的统计学理论基础,并进一步学习如何在我的研究中有效运用这些理论。我期待书中能够清晰地解释诸如概率分布、抽样理论等基础概念,这些都是理解更复杂统计方法的基石。同时,我也希望书中能够涵盖一些在实证研究中常用的统计软件的应用指导,例如SPSS、R或Stata,毕竟理论的学习最终要落实到实践操作。我更希望能看到书中通过丰富的实例,展示如何从研究设计、数据收集到最终的统计分析和结果解释的全过程,这将大大帮助我理解如何在实际研究中避免常见的统计陷阱,并提高研究的严谨性。

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我一直认为,犯罪学和刑事司法研究的进步,很大程度上依赖于我们能否准确地理解和解释数据。因此,“Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology”这样一本专注于统计概念的书籍,其潜在价值是巨大的。我设想这本书会循序渐进地引导读者掌握一系列强大的分析工具,这些工具能够帮助我们超越表面的现象,深入挖掘犯罪行为的本质和司法系统的运作规律。我期待书中能够详细阐述诸如方差分析、卡方检验等用于比较不同群体或变量之间关系的统计方法。同时,我也希望书中能对多重回归分析进行深入的讲解,因为这种方法在控制多个变量的影响,从而更准确地识别关键因素方面至关重要。此外,我非常希望书中能够包含关于统计建模和模型选择的讨论,这对于构建和验证犯罪学理论模型至关重要。如果这本书能够提供这些深入的内容,我相信它将成为犯罪学和刑事司法领域研究者不可或缺的参考书。

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作为一名长期关注刑事司法改革的社会评论员,我深知数据分析在推动政策制定和评估干预措施有效性方面所扮演的关键角色。因此,“Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology”这本书的书名本身就极具吸引力。我推测,这本书不仅仅是一本枯燥的统计学教科书,而更会是一本结合了具体案例的实用指南。我非常好奇它会如何将抽象的统计概念与现实世界中的犯罪学问题联系起来。例如,它是否会讨论如何使用统计方法来评估不同刑罚措施的威慑效果?是否会解释如何通过统计分析来识别高风险人群,以便进行有针对性的预防?我尤其关心书中是否会涉及一些更高级的统计技术,例如时间序列分析,用来研究犯罪趋势的变化,或者生存分析,用来评估刑满释放人员的再犯风险。如果这本书能够提供这样的内容,那将极大地增强读者在实际工作中运用统计学解决问题的能力,从而为构建更公平、更有效的刑事司法体系提供坚实的数据基础。

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这本书的出版,无疑填补了犯罪学和刑事司法领域在统计方法应用方面的一个重要空白。虽然我尚未有机会深入研读其具体内容,但从书名“Statistical Concepts for Criminal Justice and Criminology”本身,我便可以预见到其重要的学术价值和实践意义。在当今数据驱动的时代,任何一个严谨的学科都离不开统计学的支撑。对于犯罪学和刑事司法研究而言,理解并运用统计学原理,不仅是分析犯罪现象、评估司法干预效果的必备技能,更是推动理论创新和政策制定的基石。我相信这本书将为读者提供一套系统、清晰的统计学框架,帮助大家理解如何从海量的数据中提取有价值的信息,如何科学地检验理论假设,以及如何以令人信服的方式呈现研究结果。对于那些希望在这一领域深造的学生、进行前沿研究的学者,或是需要依靠数据分析来做出决策的从业者来说,这本书的出现无疑是一份宝贵的资源。它将为我们揭示隐藏在犯罪行为和司法系统背后的复杂模式,从而更有效地应对社会挑战。

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