Data Analysis for Social Workers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Montcalm, Denise/ Royse, David D.

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2001-6

价格:$ 157.75

装帧:Pap

isbn号码:9780205289035

丛书系列:

图书标签:

• 社会工作
• 数据分析
• 统计学
• 研究方法
• 定量研究
• 评估
• 实证研究
• 社会科学
• 数据可视化
• SPSS
• R语言

《社会工作中的数据分析：理论、实践与伦理》 导言：洞察复杂性，赋能变革 在当代社会，社会工作的实践与决策日益依赖于对真实世界数据的理解与分析。从评估项目有效性、识别高风险人群，到倡导政策制定，数据已成为社会工作专业人士手中最有力的工具之一。然而，传统的社会工作教育往往侧重于定性的人文关怀与理论构建，使得许多一线工作者在面对海量、复杂的定量信息时感到力不从心。《社会工作中的数据分析：理论、实践与伦理》正是为弥补这一知识鸿沟而精心撰写的一本综合性著作。 本书旨在为社会工作者、项目管理者、政策制定者以及相关专业学生提供一个坚实的基础，使他们不仅能够理解数据分析的结果，更能够自信地运用这些方法来指导日常实践、优化服务交付，并推动更公平、更有效的社会变革。我们深知，社会工作的数据分析与商业或科学领域的数据分析存在本质的区别——我们的“数据”往往关乎人类的脆弱性、不平等和尊严。因此，本书将始终把伦理考量和人文关怀置于技术应用的核心位置。 第一部分：数据思维与社会工作基础 本部分为读者建立起必需的思维框架，将抽象的统计概念与具体的社会工作场景对接。 第一章：为什么社会工作需要数据分析？ 本章深入探讨了从“直觉驱动”到“循证实践”（Evidence-Based Practice, EBP）的范式转变。我们分析了数据驱动决策的优势，包括提高项目透明度、精确度量干预效果、以及有效分配有限的资源。通过多个案例研究，展示了数据如何揭示被传统叙事所掩盖的系统性不平等。本章强调，数据分析不是要取代社会工作者的共情能力，而是作为增强其专业判断力的强大辅助。 第二章：社会工作研究设计与数据类型 社会工作领域的数据来源极其多样，包括电子健康记录（EHR）、行政记录、调查问卷、焦点小组转录文本以及地理信息系统（GIS）数据。本章详细梳理了常见的社会工作研究设计，如随机对照试验（RCTs）、准实验设计、前后测对比以及描述性研究。重点解析了不同数据类型的特性（定性与定量、离散与连续、截面与纵向数据），并讨论了选择合适研究设计对后续分析方法的决定性影响。 第三章：伦理、隐私与负责任的数据使用 这是本书最为关键的一章。社会工作处理的是最敏感的个人信息。本章全面回顾了数据伦理的核心原则，包括知情同意、数据安全、去身份化（De-identification）的必要性，以及算法偏见对弱势群体的潜在危害。我们探讨了如何平衡透明度与保密性，特别是在大数据和人工智能工具日益普及的背景下，社会工作者必须扮演的“数据守门人”角色。本章提供了详细的IRB（机构审查委员会）流程指南，确保所有数据活动符合最高的专业标准。 第二部分：核心统计方法与实用操作 本部分聚焦于社会工作者最常需要掌握和理解的统计技术，从描述性统计到推论性统计。 第四章：描述性统计：描绘服务群体的全景图 本章从最基础的描述性统计入手，讲解如何使用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、四分位数）来清晰地总结数据集。我们将通过具体的社会服务指标（如家庭收入分布、药物滥用发生率、服务等待时间）来演示这些工具的应用。特别强调了数据可视化在向非技术受众传达复杂信息时的力量，包括使用直方图、箱线图和散点图来揭示数据中的模式和异常值。 第五章：推论性统计基础：从小样本到普遍结论 推论统计是社会工作评估的基础。本章系统讲解了概率、抽样误差和显著性检验（p值）的概念。我们详细介绍了最常用的推论工具： t检验：比较干预前后的差异，或不同干预组之间的效果差异。 方差分析（ANOVA）：处理多个服务模式之间的比较。 卡方检验（Chi-Square）：分析分类变量之间的关联性，例如性别与特定服务接受率的关系。 本书特别关注如何正确解释统计结果，而非仅仅报告数字，强调结果在社会工作实践中的实际意义。 第六章：探究关联：相关性与回归分析 本章深入探讨了变量之间的关系强度和方向。相关性分析（Pearson's $r$ 和 Spearman's $ ho$）被用来衡量两个变量的线性关系。随后，重点讲解了简单线性回归和多元回归分析。多元回归是社会工作者评估多因素影响的关键工具，例如，分析收入、教育程度、支持网络等多个预测变量如何共同影响心理健康评分。我们讨论了模型拟合度（$R^2$）的评估以及如何识别和处理多重共线性问题。 第七章：纵向数据分析导论：追踪生命历程 社会工作实践往往关注长期的改变和干预效果的持续性。本章介绍了处理纵向数据的基本方法，包括重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）和简单的混合效应模型（Mixed-Effects Models）的初步概念。这些方法使我们能够有效追踪个体在时间维度上的轨迹变化，从而更好地评估长期干预的累积效应。 第三部分：高级应用与未来趋势 本部分将读者的技能提升至更实用的应用层面，涵盖评估、预测和新兴技术。 第八章：项目评估中的统计应用：测量干预的有效性 有效性评估是社会工作资金和声誉的基石。本章将前述统计工具应用于经典的评估框架：需求评估、过程评估和结果评估。重点解析了如何使用统计方法来衡量效果大小（Effect Size），这比单纯的统计显著性更能说明干预的实际价值。此外，本章还探讨了如何分析定性访谈和观察数据，并将其与定量结果三角互证，形成更全面的评估报告。 第九章：预测建模与风险识别 在预防性服务中，预测模型的构建至关重要。本章介绍了逻辑回归（Logistic Regression），这是预测二元结果（如辍学、再入院、成功转介）的首选工具。我们详细演示了如何解释几率（Odds Ratios），并讨论了构建预测模型时如何平衡模型的准确性和可解释性，确保工具的公平性，避免对边缘群体产生系统性误判。 第十章：大数据、技术工具与社会工作学的未来 本章展望了数据分析在社会工作领域的最新发展。讨论了文本挖掘（Text Mining）在分析客户反馈和政策文件中的潜力，以及地理信息系统（GIS）在识别服务热点和资源盲区中的应用。同时，本章也对新兴的机器学习技术保持审慎态度，强调社会工作者必须理解这些“黑箱”模型的内在逻辑和潜在的社会后果，确保技术进步始终服务于人类福祉。 结论：从数据到行动 本书的最终目标是培养具有“数据素养”（Data Literacy）的社会工作专业人士——那些能够批判性地解读数据、诚实地报告发现、并利用数据洞察来推动有意义的社会公正实践的变革者。我们相信，当理论与实践相结合，伦理与技术并重，数据分析将成为实现更强大、更公平社会服务的强大引擎。 （附录：统计软件使用指南与常用术语表）

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