Research Methods and Statistics in Criminal Justice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fitzgerald, Jack D

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2002-1

价格:$ 126.50

装帧:

isbn号码:9780534534370

丛书系列:

图书标签:

• Criminal Justice
• Research Methods
• Statistics
• Quantitative Research
• Qualitative Research
• Data Analysis
• Criminology
• Social Science
• Research Design
• Methodology

犯罪学研究方法与统计学：理论、实践与前沿应用 图书简介 本书深入剖析了犯罪学领域中用于获取、分析和解释经验证据的核心方法论与统计技术。它旨在为学生、研究人员和政策制定者提供一个全面而严谨的知识框架，使其能够理解、评估并独立开展高质量的犯罪学研究。本书的重点在于架起理论概念与可操作性研究设计之间的桥梁，强调在真实的司法和矫正环境中应用这些工具的实际挑战与伦理考量。 第一部分：犯罪学研究的基础与伦理 本部分奠定了犯罪学研究的哲学基础和操作规范。 1. 犯罪学研究的范式与知识获取 本章首先探讨了犯罪学知识产生的历史演变，区分了本体论（Ontology）和认识论（Epistemology）在犯罪学研究中的不同立场，如实证主义（Positivism）、解释主义（Interpretivism）和社会建构主义（Social Constructionism）。详细讨论了演绎推理（Deductive）和归纳推理（Inductive）在构建理论和检验假设中的作用。此外，探讨了定量研究、定性研究以及混合方法（Mixed Methods）各自的优势、局限性及其在回答不同类型犯罪学问题时的适用性。 2. 研究设计：从问题到蓝图 本章侧重于研究设计的规划与实施。内容涵盖了探索性研究、描述性研究和解释性研究的设计选择。重点解析了横断面设计（Cross-sectional）与纵向设计（Longitudinal，包括趋势研究、同期群研究和面板数据分析）的区别及其在跟踪犯罪现象变化中的应用。对于实验设计，详细阐述了随机对照试验（RCTs）在评估干预措施有效性中的关键要素，包括控制组、实验组的设置、干预的“纯度”以及潜在的内部和外部效度威胁。 3. 抽样理论与代表性构建 本章深入探讨了如何从目标总体中选取具有代表性的样本。内容包括概率抽样方法（如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样）的数学原理和实际操作。同时，详细讨论了非概率抽样方法（如便利抽样、目的性抽样和滚雪球抽样）在特定犯罪学情境下的使用，以及如何评估和报告抽样误差。本章特别关注了在弱势群体（如吸毒者、无家可归者或特定少数族裔群体）中进行抽样的挑战和策略。 4. 犯罪学研究的伦理考量与合法性 本部分是研究过程的基石。详细分析了保护研究对象权益的原则，包括知情同意、保密性、匿名性以及避免伤害的原则。深入讨论了在敏感主题（如暴力犯罪、性侵犯）研究中，研究者与被试之间权力的不平衡性。同时，探讨了机构审查委员会（IRB）的角色、数据安全协议的制定，以及在研究成果报告中对弱势群体标签化风险的规避。 第二部分：数据收集与测量：构建可靠的证据 本部分专注于犯罪学变量的识别、操作化和收集过程的质量控制。 5. 测量理论与操作化 本章关注抽象的犯罪学概念（如“犯罪意图”、“社会脱节”、“执法信任度”）如何转化为可测量的指标。详述了测量的四个层次：定类（Nominal）、定序（Ordinal）、定距（Interval）和定比（Ratio）及其对后续统计分析的限制。重点介绍了效度（Validity，包括内容效度、构念效度和标准关联效度）和信度（Reliability，如重测信度、内部一致性）的评估技术，特别是克隆巴赫α系数（Cronbach's Alpha）的应用。 6. 传统数据源的批判性评估 详细考察了犯罪学研究中常见的数据来源的优缺点。 官方统计数据： 深入分析了警察记录数据（如UCR/NIBRS）的“黑暗数字”问题、报告偏误和行政记录的局限性。 受害调查数据： 探讨了全国犯罪受害调查（NCVS）等工具在捕捉未报告犯罪方面的优势，以及记忆偏差和访谈技巧对数据质量的影响。 自我报告调查（Self-Report Surveys）： 分析了此类数据在研究初犯率和轻微犯罪中的作用，以及社会赞许性（Social Desirability Bias）的处理方法。 7. 定性数据收集技术 本章专注于定性研究中信息的获取。详细介绍了深度访谈的技巧、访谈指南的构建、焦点小组的组织与引导，以及观察法（参与式与非参与式）的运用。探讨了田野工作日志的记录标准，以及如何在高风险或封闭环境中建立信任关系。 第三部分：描述性与推论性统计分析 本部分是本书的统计核心，侧重于犯罪学数据的实际分析。 8. 描述性统计：数据概览与可视化 本章教授如何对原始数据进行初步的整理和总结。内容包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、四分位距），以及数据分布的形态（偏度与峰度）。重点讲解了如何利用合适的图表（如直方图、箱线图、散点图）来清晰地传达犯罪现象的分布特征，并介绍如何处理缺失值（Missing Data）。 9. 推论性统计基础：从样本到总体 本章介绍统计推断的原理，包括抽样分布的概念、标准误的计算。详细解释了概率值（P-value）的含义、I型和II型错误，以及功效（Power）分析在研究设计阶段的重要性。重点讲解了参数检验（如Z检验、T检验）的基本假设和适用条件。 10. 差异性检验：比较群体间的犯罪差异 本章侧重于比较不同群体之间在特定变量上的差异。内容涵盖了针对两个独立或配对样本的T检验，以及多于两个群体比较的单因素方差分析（One-Way ANOVA）。在犯罪学案例中，例如比较不同社区的犯罪率、不同矫正项目参与者的复发率等。同时，引入了非参数检验（如卡方检验、Kruskal-Wallis H检验）作为违反正态性假设时的替代方案。 11. 关联性分析：变量间的关系探究 本章关注变量之间关联的强度和方向。讨论了衡量两个定类变量关联性的卡方检验（Chi-square Test of Independence）及其效应量（如Cramer's V）。对于连续或有序变量，详细阐述了皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）和斯皮尔曼相关系数（Spearman's $ ho$）的计算与解释。强调区分相关性与因果性。 12. 线性回归分析：预测犯罪行为 本章是多变量分析的核心。详细介绍了简单线性回归，用于预测一个因变量（如再犯率）如何被一个自变量所解释。重点讲解了多元线性回归模型的构建、系数的解释（回归权重、截距）、模型的拟合优度（$R^2$）以及多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理。特别关注了在解释回归结果时，如何控制混淆变量（Confounding Variables）的影响。 第四部分：高级建模与特殊方法 本部分介绍了适用于复杂犯罪学数据的专门统计模型。 13. 逻辑回归与事件发生概率 当因变量是二分的（如“是否复发”、“是否被逮捕”）时，本章介绍逻辑回归模型。详细解释了优势比（Odds Ratio, OR）的计算及其在解释风险差异中的应用，并讨论了模型拟合的评估（如Hosmer-Lemeshow检验）。 14. 纵向数据分析：生存与事件发生时间 本章处理时间依赖性数据，这是分析刑罚持续时间、假释后生存时间或暴力事件间隔的关键。系统介绍生存分析（Survival Analysis）的基本概念，包括生存函数和风险函数。重点讲解了Kaplan-Meier估计法和Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model），用于评估协变量对事件发生时间的影响，同时控制审查数据（Censored Data）的影响。 15. 层次线性模型（HLM）：嵌套数据的分析 犯罪学数据往往具有嵌套结构（例如，个体嵌套在社区、学校或监狱单元内）。本章介绍了层次线性模型（也称多层模型）的必要性，用以处理这种数据结构，避免传统回归模型产生的独立性假设违背。详细阐述了如何分解和解释水平1（个体层面）和水平2（群体层面）的变异性。 16. 定性数据分析的系统化 本部分回归定性研究的分析阶段。提供了系统化的编码技术，包括开放式编码、主轴编码和选择性编码的流程，以构建理论。详细讨论了主题分析（Thematic Analysis）、扎根理论（Grounded Theory）和现象学分析的差异与应用。强调了成员核查（Member Checking）和三角互证（Triangulation）在增强定性研究可信度中的作用。 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，通过丰富的犯罪学实例（如帮派动态、毒品使用模式、警察行为分析）来阐释复杂的统计概念，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为何要这样做”以及“结果意味着什么”。

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这本书的封面设计相当朴实，甚至可以说有些老派，金属质感的字体配上深邃的蓝色背景，传递出一种严谨、不花哨的信息。我拿到这本书时，就对它寄予了厚望，希望它能为我在理解犯罪学研究背后严谨的科学方法论上提供坚实的支撑。想象中，它会像一位经验丰富的导师，带领我一步步拆解那些错综复杂的统计模型，并清晰地解释它们在解释犯罪现象时扮演的角色。我特别期待书中能够深入探讨各种研究设计的优劣，比如什么情况下适合采用纵向研究，何时又需要依赖横断面研究来捕捉不同时间点的犯罪趋势。同时，对于统计学部分，我希望它能不仅仅是罗列公式和计算方法，更重要的是能够教会我如何解读和应用这些统计结果，让数据说话，为刑事司法政策的制定提供科学依据。比如，当看到犯罪率的上升时，我希望这本书能帮助我区分是真实的增长，还是统计方法的偏差，或者是社会因素的复杂交织。我对书中关于因果关系推断的讨论也充满了好奇，如何在一个充斥着多重变量的社会现象中，准确地识别出导致犯罪的关键因素，这无疑是一个巨大的挑战。这本书能否提供切实可行的方法论指导，是我最为关注的。

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我之所以选择这本书，很大程度上是被它标题中“Criminal Justice”这个词所吸引。作为一名对刑事司法系统运作和发展有着浓厚兴趣的学生，我一直渴望更深入地理解其背后是如何通过科学研究来驱动进步的。我曾设想，这本书会像一个放大镜，帮助我看清那些隐藏在犯罪数据背后的社会肌理，揭示犯罪行为的深层动因。我期待书中能够提供一些经典的案例研究，通过对这些案例的剖析，让我领略到研究方法在解决实际刑事司法问题时的力量。比如，如何通过科学的研究来评估一项新的犯罪预防措施是否有效，或者如何量化不同司法干预手段对减少再犯率的影响。我希望这本书能教会我如何批判性地审视现有的研究结论，辨别其中的逻辑漏洞和方法局限。同时，我也希望它能激发我自主进行研究的勇气和能力，让我能够带着问题去发现，带着数据去思考，从而为刑事司法领域贡献自己的微薄之力。我对书中关于定性研究和定量研究结合的探讨也抱有很大期待，因为现实中的犯罪问题往往是复杂且多维度的，单一的研究方法可能难以全面捕捉其精髓。

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这本书的排版布局给我一种整洁有序的感觉，每一章节的划分清晰明了，让我对内容有一个初步的预判。我当初选择这本书，是希望它能够帮助我理解研究方法如何在刑事司法领域发挥作用，尤其是在理论建构和实证检验方面。我期待书中能够解释不同研究设计（如实验研究、准实验研究、调查研究等）的适用范围，以及它们各自的优势和局限性。对于统计学部分，我希望它能提供关于数据分析工具的介绍，以及如何选择和运用合适的统计方法来回答研究问题。例如，如何使用统计学来识别犯罪的社会经济因素，或者如何评估不同刑罚措施的威慑效果。我希望能从书中学习到如何构建一个完整的研究框架，从提出问题、文献回顾，到设计研究、收集数据、分析结果，最终得出结论。我也对书中关于如何进行文献研究的指导充满兴趣，因为我深知，扎实的文献基础是所有科学研究的起点。这本书能否为我提供一个清晰的研究路径图，是我最为看重的。

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当我翻开这本书的扉页，扑面而来的是一种知识的厚重感。我期望这本书能够成为我探索刑事司法研究奥秘的指南针。我希望它能清晰地阐述不同研究范式，比如实证主义、解释主义等，在刑事司法研究中的应用和价值。同时，对于统计方法，我更希望看到的是它们如何被用来检验理论、发现规律，而不是仅仅停留在概念层面。比如，如何利用统计学来分析犯罪模式，预测高危人群，或者评估社区警务策略的效果。我特别期待书中能够包含一些关于抽样方法的讨论，因为我明白，一个具有代表性的样本是得出可靠结论的基础。如何进行科学的抽样，避免样本偏差，这对我来说是至关重要的。此外，我还希望书中能够涉及一些关于研究伦理的探讨，毕竟在刑事司法领域，涉及人权和隐私的问题尤为敏感，如何进行负责任的研究，是我非常关心的问题。这本书能否在我心中播下科学研究的种子，并浇灌它茁壮成长，是我最为期待的。

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这本书的装帧风格给我一种沉稳厚重的感觉，厚度适中，但书脊上的文字清晰可见，即使放在书架上也能一眼认出。我最初的想法是，这本书应该能够为我提供一个扎实的理论基础，让我能够理解那些在刑事司法领域广泛使用的研究方法是如何被设计和执行的。我特别看重它在统计学部分是否能够做到通俗易懂，避免过多的专业术语和抽象的概念，而是能够用更具象化的例子来解释复杂的统计原理。比如，如何理解相关性和因果性的区别，以及在刑事司法研究中避免混淆这两者的重要性。我希望书中能够详细介绍一些常用的统计分析技术，例如回归分析、方差分析等，并且说明它们在分析犯罪数据时能够解决哪些具体的问题。同时，我也期待书中能够提供一些关于数据收集和处理的实用建议，因为我深知，高质量的研究离不开高质量的数据。一个好的研究方法不仅在于其理论的严谨性，更在于其实践的可行性和有效性。我希望这本书能够帮助我建立起对研究方法论的信心，让我敢于去设计和执行自己的研究项目。

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