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

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出版者:

作者:Bachman, Ronet/ Paternoster, Raymond

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 235.61

装帧:

isbn号码:9780073129242

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
• 定量研究
• 犯罪统计
• 计量分析
• 社会科学
• 犯罪分析

探索犯罪现象的内在逻辑：一本关于犯罪学与刑事司法中数据驱动分析的入门指南 本书并非一本艰涩难懂的统计学教科书，而是一本旨在赋能犯罪学和刑事司法领域研究者与实践者，让他们能够运用严谨的数据分析方法来理解和解决复杂犯罪现象的实用指南。在充斥着海量数据的现代社会，仅仅依靠直觉和经验来制定政策、评估干预措施是远远不够的。本书强调，掌握恰当的统计工具，能够让我们更深入地洞察犯罪的根源、模式以及刑事司法体系的运作效率。 我们生活的世界充满了不确定性，犯罪现象更是如此。从个体的犯罪行为到群体性的犯罪趋势，从司法系统的公正性到犯罪预防的有效性，每一个环节都依赖于数据的支撑。本书将带领读者一步步走进数据分析的世界，教会他们如何从原始数据中提取有价值的信息，如何识别变量之间的关系，以及如何基于数据证据做出明智的决策。 本书的核心关注点包括： 犯罪数据的收集与组织： 在进行任何分析之前，理解不同类型犯罪数据的来源、特点以及收集过程中可能存在的偏见至关重要。本书将探讨警方报告、人口普查数据、调查研究等多种数据来源，并提供关于数据清洗、编码和管理的实用建议，以确保数据的准确性和可靠性。 描述性统计在犯罪学中的应用： 哪些类型的犯罪最普遍？犯罪在不同地理区域的分布如何？犯罪分子的人口统计学特征是什么？本书将介绍如何运用均值、中位数、标准差、百分比等基本统计指标来清晰地描述犯罪现象的现状，为后续的深入分析奠定基础。可视化手段，如直方图、散点图和地图，也将被介绍，帮助读者直观地理解数据分布和模式。 推断性统计：超越表面现象的探究： 仅仅描述现象是不够的，我们还需要理解现象背后的原因。本书将深入介绍推断性统计的核心概念，例如假设检验和置信区间。我们将学习如何通过抽样来推断总体特征，如何检验一个干预措施是否真的有效，或者两个群体之间是否存在显著差异。 回归分析：揭示变量间的因果联系： 犯罪的发生往往是多种因素共同作用的结果。回归分析是本书的重点内容之一，它能够帮助我们量化不同因素（如贫困、教育水平、失业率）对犯罪率的影响程度，并预测犯罪率的变化趋势。我们将学习简单线性回归和多元线性回归，理解自变量、因变量、回归系数以及模型拟合度的含义，从而构建能够解释犯罪现象的统计模型。 分类与预测：识别高风险人群与区域： 哪些个体更容易再次犯罪？哪些社区更容易发生犯罪？本书将介绍逻辑回归等分类模型，以及决策树、随机森林等机器学习方法，用于识别高风险人群或犯罪热点地区。这将为有针对性的犯罪预防和干预策略的制定提供重要依据。 事件历史分析：理解时间序列中的犯罪动态： 犯罪的发生和终结往往是一个动态的过程。本书将介绍事件历史分析（又称生存分析），它能够帮助我们分析个体进入或退出犯罪状态的时间，以及影响这些时间的因素。例如，我们可以研究一个囚犯何时可能获得假释，或者是什么因素导致一个人停止犯罪。 空间统计：犯罪地理学的深入探索： 犯罪并非随机分布，它往往呈现出空间聚集性。本书将介绍空间自相关、空间回归等空间统计技术，帮助我们识别犯罪聚集区域，理解犯罪的空间扩散机制，并评估空间干预措施（如增加警力部署）的效果。 评估与研究设计：量化刑事司法干预的成效： 刑事司法系统不断尝试各种新的干预措施，以期减少犯罪、提高公正性。本书将强调科学研究设计的重要性，例如随机对照试验（RCT）和准实验设计，并介绍如何运用统计方法来评估这些干预措施的真实效果。我们将学习如何分析实验数据，如何避免混淆变量，以及如何得出有说服力的研究结论。 本书的独特之处： 以犯罪学和刑事司法为导向： 本书的所有统计方法都将围绕犯罪学和刑事司法领域的实际问题展开，避免了纯理论的讲解。案例研究和数据集均来源于真实的犯罪学和刑事司法研究，具有高度的实践意义。 循序渐进的教学方法： 从基础的描述性统计到复杂的建模技术，本书力求循序渐进，即使是没有统计学背景的读者也能逐步掌握。 强调数据的解释与应用： 统计分析的最终目的是为了理解和解决问题。本书不仅教你如何进行计算，更重要的是如何解释统计结果，并将其转化为有用的见解，为政策制定和实践改进提供支持。 鼓励批判性思维： 本书将引导读者认识到数据分析的局限性，鼓励他们批判性地评估统计结果，并认识到统计方法在理解复杂社会现象时所扮演的角色。 无论您是一名希望提升研究能力的犯罪学学生，一名寻求数据驱动决策的刑事司法从业者，还是一名对犯罪现象的内在规律充满好奇的研究者，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。它将帮助您掌握运用统计学这把强有力的工具，更深刻地理解、更有效地应对犯罪挑战。

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坦白说，我对很多统计学的教材都抱持着一种敬而远之的态度，总觉得它们要么太偏重理论推导而忽略了实际操作软件（比如R或Stata）的应用，要么就是反过来，只教敲代码而对背后的统计原理轻描淡写。然而，这本书在这方面达到了一个令人赞叹的平衡点。它不仅详尽地解释了多层级线性模型背后的假设和局限性，还紧接着提供了清晰的、分步骤的软件操作指南，甚至连输出结果的解读都给出了非常细致的注释。对于我这种需要在工作中快速将理论转化为可执行分析的人来说，这种“双栖”能力简直是救命稻草。我甚至发现，作者在处理缺失数据和异常值检测的部分，提供了一些非常新颖的、针对犯罪学数据的处理策略，这显然是基于多年一线研究经验的总结，绝非泛泛之谈。

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这本书的封面设计简直是抓人眼球，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，一看就知道内容不是那种肤泛的入门读物。我拿到手的时候，首先被它的厚度惊到了，拿在手里沉甸甸的，感觉像是在捧着一本学术宝藏。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，图表排版得一丝不苟，即便是那些复杂的统计公式，看起来也赏心悦目，不至于让人望而生畏。光是翻阅的过程，就让我对作者的专业态度有了极高的期待。我特别欣赏它在绪论部分对研究伦理和数据敏感性问题的强调，这体现了作者深厚的行业洞察力，远超一般教科书的范畴，让人感觉这不仅仅是一本教授“如何计算”的书，更是一本引导如何“负责任地研究”的指南。我已经迫不及待地想钻进那些关于贝叶斯推断和时间序列分析的具体章节里去，相信它能为我未来在犯罪学数据分析中的应用提供坚实的理论基石和实用的操作技巧。

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这本书的叙事节奏掌控得非常巧妙，不像有些统计学著作那样上来就用一连串晦涩难懂的数学符号轰炸读者。作者似乎非常理解初学者在面对复杂统计模型时的那种焦虑感，所以每一章的引入都像是老朋友间的娓娓道来，先是用一个引人入胜的刑事司法案例来抛出问题，然后再逐步引入所需的统计工具。我尤其喜欢它在讲解回归分析时所使用的那些真实世界的犯罪数据案例，那些关于毒品交易网络密度和再犯率影响因素的讨论，让人感觉统计学不再是抽象的数字游戏，而是与社会现实紧密相连的有力武器。读到关于模型选择与假设检验的那一章时，我甚至停下来喝了杯咖啡，不是因为内容太难，而是因为那种豁然开朗的感觉让人忍不住想放慢脚步，细细品味作者构建逻辑链条的精妙之处。这种循序渐进、理论与实践完美结合的写作风格，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。

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如果说有什么地方让我感到一丝挑战，那可能就是关于高级计量经济学模型在犯罪分析中应用的章节。这部分内容无疑是全书的精华所在，它探讨了如何利用工具变量法来解决内生性问题，这对于研究某些敏感的政策干预效果至关重要。然而，这部分内容的数学严谨性是毋庸置疑的，要求读者对微积分和线性代数有扎实的基础。我不得不承认，我花了比预期多两倍的时间来消化这些章节，甚至需要查阅一些额外的补充材料来巩固背景知识。但话又说回来，正是这种挑战性，才使得这本书的价值得以凸显。它没有回避领域内的硬骨头问题，而是直面它们，并为有志于深入研究的读者铺平了道路。这种不妥协的学术深度，是其区别于市场上其他“水货”教材的关键所在。

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这本书的参考书目和附录部分的设计，简直是为研究者量身定制的“工具箱”。我发现它不仅仅是一个学习的载体，更是一个持续的研究伙伴。在附录中，作者提供了一套精心挑选的、用于复现书中所有案例的公共数据集链接和代码片段，这极大地便利了自我检验和学习。更让我印象深刻的是，在讨论到前沿研究方向时，作者引用了大量近五年的顶尖期刊论文，并对这些研究的统计创新点进行了简要点评。这表明作者不仅是知识的传授者，更是学术潮流的引领者，他鼓励读者跳出书本的限制，去关注领域内正在发生什么。总而言之，这本书的结构完整、内容扎实，无论你是准备撰写硕士论文的研究生，还是希望提升分析技能的资深从业人员，它都提供了超越预期的深度和广度。

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