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法統計學 版權信息
- ISBN：9787513666879
- 條形碼：9787513666879 ; 978-7-5136-6687-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
法統計學 本書特色
? ★內容全面、完整，有新意，包括描述統計、列聯分析、方差分析、一元與多元線性回歸、Logistic回歸、主成分與因子分析等法律定量研究常用方法 ? ★選取中國裁判文書網數據，每章開篇案例、案例分析等都圍繞該數據展開有針對性分析 ? ★章后附有SPSS操作詳細講解，方便沒有學過高等數學的法律專業讀者在短時間內學會軟件應用 ? ★經過三年課堂教學實踐，學生學習感受良好，教學效果顯著 ? ★國家*一流本科專業建設點 ? ★北京市教改項目法商大數據分析創新型人才培養模式研究 ? ★中國政法大學新興學科培育與建設計劃項目 ? ★中國政法大學校級精品課程建設成果 ? ★中國政法大學法商精品建設教材
法統計學 內容簡介
本書主要講述定量研究方法及其軟件的運用，以及定量研究方法在法學中的運用。主要圍繞研究方法（樣本觀察、關系分析、假設檢驗）與研究對象（立法問題、違法問題、司法問題）兩條線索交互展開。主要內容包括法學定量數據的收集與整理、法學定量數據的統計分析、定量研究實例以及何為高質量的法學定量研究等主題。
法統計學 目錄
**章 導論 / 001
**節 法統計學的形成與發展 / 002
一、定量研究在法律領域中的運用 / 002
二、統計學及其應用領域 / 004
三、法統計學提出的背景及含義 / 005
第二節 統計數據類型與研究過程 / 007
一、數據與統計數據 / 007
二、統計數據類型 / 007
三、法律數據研究過程 / 010
第三節 基本概念與統計分析軟件 / 011
一、總體與樣本 / 012
二、參數和統計量 / 013
三、變量 / 013
四、統計指標與標志 / 014
五、常用的統計分析軟件 / 015
第二章 數據的收集 / 017
**節 統計數據收集的基本流程 / 017
一、統計數據收集的基本流程 / 017
二、數據收集需要注意的問題 / 018
第二節 數據的來源 / 019
一、間接來源數據 / 019
二、直接來源數據 / 020
第三節 數據的質量和誤差控制 / 026
一、數據的誤差 / 026
二、誤差的控制 / 027
第三章 數據的圖表展示 / 028
**節 數據的預處理 / 028
一、數據篩選 / 029
二、數據排序 / 030
三、數據透視表 / 030
第二節 品質數據的整理與展示 / 031
一、分類數據的整理與圖示 / 031
二、順序數據的整理與圖示 / 033
第三節 數值型數據的整理與展示 / 034
一、數據分組 / 034
二、數據分組方法 / 035
三、數值型數據的圖示 / 038
第四節 圖表顯示的SPSS分析 / 040
一、條形圖 / 040
二、直方圖、莖葉圖、箱線圖 / 041
三、散點圖 / 044
第四章 數據的描述性提煉 / 046
**節 數據的集中趨勢 / 047
一、定類數據：眾數 / 047
二、定序數據：中位數和分位數 / 049
三、數值型數據：平均數 / 053
四、眾數、中位數與平均數比較 / 057
第二節 數據的離散程度 / 059
一、定類數據：異眾比率 / 059
二、定序數據：四分位差 / 060
三、數值型數據：極差 / 060
四、數值型數據：平均差 / 060
五、數值型數據：方差、標準差 / 061
六、相對離散程度：離散系數 / 062
七、相對位置的度量：標準分數、經驗法則、切比雪夫不等式 / 063
第三節 偏態和峰度 / 064
一、偏態及其測度 / 065
二、峰度及其測度 / 065
第四節 用SPSS軟件進行描述統計分析 / 066
一、用SPSS軟件確定發生搶奪罪*多的地區 / 066
二、用SPSS軟件確定刑期的中位數 / 066
三、用SPSS軟件計算刑期的四分位數 / 067
四、用SPSS軟件計算刑期的簡單算術平均數 / 068
五、用SPSS軟件計算刑期的極差 / 068
六、用SPSS軟件計算刑期的方差 / 069
七、用SPSS軟件計算刑期的標準差 / 069
八、用SPSS軟件計算刑期的偏態系數 / 070
九、用SPSS軟件計算刑期的峰度系數 / 070
第五章 統計量及其抽樣分布 / 072
**節 統計量 / 073
一、統計量的概念 / 073
二、常用統計量 / 073
第二節 抽樣分布的基本問題 / 074
一、總體分布、樣本分布和抽樣分布 / 074
二、由正態分布導出的幾個重要分布 / 076
第三節 中心極限定理 / 079
一、獨立同分布的中心極限定理 / 080
二、棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理 / 080
三、不同分布的中心極限定理 / 081
第四節 樣本均值的抽樣分布 / 082
一、大樣本場合下的樣本均值抽樣分布 / 082
二、小樣本場合下的樣本均值抽樣分布 / 083
第五節 樣本比例和樣本方差的抽樣分布 / 084
一、樣本比例的抽樣分布 / 084
二、樣本方差的抽樣分布 / 084
第六章 參數估計 / 085
**節 參數估計的基本原理 / 085
一、估計量的評價標準 / 086
二、參數估計方法 / 087
第二節 一個總體參數的區間估計 / 089
一、總體均值μ的區間估計 / 089
二、總體比例π區間估計 / 091
三、總體方差σ2的區間估計 / 092
第三節 兩個總體參數的區間估計 / 092
一、兩個總體均值之差的區間估計 / 093
二、兩個總體比例之差的區間估計 / 094
三、兩個總體方差之比的區間估計 / 095
第七章 假設檢驗 / 097
**節 假設檢驗的基本問題 / 097
一、小概率原理 / 097
二、假設檢驗的一般步驟 / 098
三、假設檢驗的兩類錯誤 / 100
四、單側檢驗和雙側檢驗 / 101
五、利用P值進行決策 / 103
第二節 一個總體參數的假設檢驗 / 105
一、總體均值的假設檢驗 / 105
二、總體比例的假設檢驗 / 106
三、總體方差的假設檢驗 / 107
第三節 兩個總體參數的假設檢驗 / 108
一、兩個總體均值之差的假設檢驗 / 108
二、兩個總體比例之差的假設檢驗 / 111
三、兩個總體方差比的假設檢驗 / 112
第八章 列聯分析 / 114
**節 基本內容概述 / 115
一、列聯表 / 115
二、列聯表分析 / 115
三、適用場景 / 115
第二節 列聯分析思路：獨立性檢驗 / 117
一、提出假設 / 117
二、計算檢驗統計量 / 117
三、計算χ2統計量 / 118
四、假設檢驗 / 118
第三節 列聯分析的相關程度測量 / 119
一、φ系數 / 119
二、列聯系數 / 120
三、V系數 / 120
第四節 χ2分布的期望值準則 / 120
第五節 用SPSS軟件進行列聯分析 / 121
第九章 方差分析 / 124
**節 基本內容概述 / 125
一、方差分析引論 / 125
二、方差分析的基本假定 / 125
三、方差分析的分類 / 126
第二節 單因素方差分析 / 126
一、提出假設 / 126
二、構造檢驗統計量 / 126
三、方差分析表與統計決策 / 128
四、關系強度的檢測與多重比較 / 129
第三節 雙因素方差分析 / 131
一、剖析觀測值的方差 / 132
二、無交互作用的雙因素方差分析 / 133
三、有交互作用的雙因素方差分析 / 134
第四節 用SPSS軟件進行方差分析 / 136
一、用SPSS軟件進行單因素分析的操作步驟 / 136
二、用SPSS軟件進行無交互項的雙因素方差分析的操作步驟 / 139
三、用SPSS軟件進行有交互項的雙因素方差分析的操作步驟 / 143
第十章 一元線性回歸分析 / 146
**節 相關分析 / 146
一、簡單相關關系 / 146
二、散點圖 / 147
三、相關系數的計算 / 148
第二節 一元線性回歸分析 / 150
一、線性回歸模型假設條件 / 150
二、一元線性回歸模型 / 151
三、一元線性回歸方程的擬合優度檢驗 / 152
四、回歸參數的顯著性檢驗及其置信區間 / 153
五、y的點預測及其區間預測 / 155
第三節 用SPSS軟件進行線性相關回歸分析 / 156
一、相關分析 / 156
二、簡單一元線性回歸 / 159
第十一章 多元線性回歸分析 / 161
**節 多元線性回歸的計算模型 / 162
一、多元回歸分析的假設條件 / 162
二、多元回歸方程的建立 / 162
三、多元回歸方程的選擇 / 163
第二節 多元線性回歸模型的檢驗 / 164
一、擬合優度的測定 / 164
二、回歸方程的顯著性檢驗 / 165
第三節 多重共線性判別 / 166
一、多重共線性 / 166
二、多重共線性產生的后果 / 167
三、多重共線性的檢驗 / 168
四、通過條件指數檢驗（Δ） / 169
第四節 D-W檢驗 / 169
一、D-W檢驗假設條件 / 169
二、D-W檢驗統計量 / 169
三、D-W檢驗判斷準則 / 170
第五節 虛擬變量 / 171
一、什么是虛擬變量 / 171
二、虛擬變量的作用 / 172
三、虛擬變量的設置規則 / 172
四、虛擬變量回歸模型中系數的解釋 / 173
第六節 用SPSS軟件進行多元線性回歸分析 / 174
一、將定性變量重新編碼為不同變量 / 174
二、多元線性回歸 / 176
第十二章 Logistic回歸模型 / 180
**節 Logistic回歸分析概述 / 180
一、模型簡介 / 181
二、多元線性回歸不能應用于定性因變量的原因 / 181
三、一些基本概念 / 182
第二節 Logistic回歸模型 / 183
一、Logistic回歸方程 / 183
二、Logistic回歸系數的意義 / 184
三、Logistic回歸的標準化回歸系數 / 187
四、Logistic回歸擬合優度檢驗 / 187
五、Logistic回歸模型假設檢驗 / 189
六、Logistic回歸方法的選擇 / 191
第三節 用SPSS軟件進行Logistic回歸分析 / 192
一、Logistic在SPSS軟件中的具體操作步驟 / 192
二、Logistic回歸輸出結果與分析 / 195
第十三章 主成分與因子分析 / 199
**節 模型簡介 / 200
一、模型概念 / 200
二、主成分分析 / 201
三、因子分析 / 201
四、分析原理 / 202
第二節 模型步驟 / 203
一、主成分分析 / 203
二、因子分析 / 205
三、兩者的聯系與區別 / 208
第三節 用SPSS軟件進行主成分與因子分析 / 209
一、進行主成分分析前的準備工作：原始數據的標準化處理 / 210
二、因子分析與主成分分析 / 210
三、在SPSS軟件里的具體操作步驟 / 211
四、輸出結果及分析 / 213
參考文獻 / 217
附錄一 《法學定量研究方法》調研報告 / 218
附錄二 基于統計回歸的搶奪罪影響因素分析 / 238
附錄三 影響搶奪罪刑期因素數據分析 / 255
附錄四 對于搶奪罪刑期、處罰金額相關判定因素及判定方式的探究 / 263
附錄五 關于搶奪罪量刑處罰的影響因素分析 / 276
**節 法統計學的形成與發展 / 002
一、定量研究在法律領域中的運用 / 002
二、統計學及其應用領域 / 004
三、法統計學提出的背景及含義 / 005
第二節 統計數據類型與研究過程 / 007
一、數據與統計數據 / 007
二、統計數據類型 / 007
三、法律數據研究過程 / 010
第三節 基本概念與統計分析軟件 / 011
一、總體與樣本 / 012
二、參數和統計量 / 013
三、變量 / 013
四、統計指標與標志 / 014
五、常用的統計分析軟件 / 015
第二章 數據的收集 / 017
**節 統計數據收集的基本流程 / 017
一、統計數據收集的基本流程 / 017
二、數據收集需要注意的問題 / 018
第二節 數據的來源 / 019
一、間接來源數據 / 019
二、直接來源數據 / 020
第三節 數據的質量和誤差控制 / 026
一、數據的誤差 / 026
二、誤差的控制 / 027
第三章 數據的圖表展示 / 028
**節 數據的預處理 / 028
一、數據篩選 / 029
二、數據排序 / 030
三、數據透視表 / 030
第二節 品質數據的整理與展示 / 031
一、分類數據的整理與圖示 / 031
二、順序數據的整理與圖示 / 033
第三節 數值型數據的整理與展示 / 034
一、數據分組 / 034
二、數據分組方法 / 035
三、數值型數據的圖示 / 038
第四節 圖表顯示的SPSS分析 / 040
一、條形圖 / 040
二、直方圖、莖葉圖、箱線圖 / 041
三、散點圖 / 044
第四章 數據的描述性提煉 / 046
**節 數據的集中趨勢 / 047
一、定類數據：眾數 / 047
二、定序數據：中位數和分位數 / 049
三、數值型數據：平均數 / 053
四、眾數、中位數與平均數比較 / 057
第二節 數據的離散程度 / 059
一、定類數據：異眾比率 / 059
二、定序數據：四分位差 / 060
三、數值型數據：極差 / 060
四、數值型數據：平均差 / 060
五、數值型數據：方差、標準差 / 061
六、相對離散程度：離散系數 / 062
七、相對位置的度量：標準分數、經驗法則、切比雪夫不等式 / 063
第三節 偏態和峰度 / 064
一、偏態及其測度 / 065
二、峰度及其測度 / 065
第四節 用SPSS軟件進行描述統計分析 / 066
一、用SPSS軟件確定發生搶奪罪*多的地區 / 066
二、用SPSS軟件確定刑期的中位數 / 066
三、用SPSS軟件計算刑期的四分位數 / 067
四、用SPSS軟件計算刑期的簡單算術平均數 / 068
五、用SPSS軟件計算刑期的極差 / 068
六、用SPSS軟件計算刑期的方差 / 069
七、用SPSS軟件計算刑期的標準差 / 069
八、用SPSS軟件計算刑期的偏態系數 / 070
九、用SPSS軟件計算刑期的峰度系數 / 070
第五章 統計量及其抽樣分布 / 072
**節 統計量 / 073
一、統計量的概念 / 073
二、常用統計量 / 073
第二節 抽樣分布的基本問題 / 074
一、總體分布、樣本分布和抽樣分布 / 074
二、由正態分布導出的幾個重要分布 / 076
第三節 中心極限定理 / 079
一、獨立同分布的中心極限定理 / 080
二、棣莫弗-拉普拉斯中心極限定理 / 080
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第四節 樣本均值的抽樣分布 / 082
一、大樣本場合下的樣本均值抽樣分布 / 082
二、小樣本場合下的樣本均值抽樣分布 / 083
第五節 樣本比例和樣本方差的抽樣分布 / 084
一、樣本比例的抽樣分布 / 084
二、樣本方差的抽樣分布 / 084
第六章 參數估計 / 085
**節 參數估計的基本原理 / 085
一、估計量的評價標準 / 086
二、參數估計方法 / 087
第二節 一個總體參數的區間估計 / 089
一、總體均值μ的區間估計 / 089
二、總體比例π區間估計 / 091
三、總體方差σ2的區間估計 / 092
第三節 兩個總體參數的區間估計 / 092
一、兩個總體均值之差的區間估計 / 093
二、兩個總體比例之差的區間估計 / 094
三、兩個總體方差之比的區間估計 / 095
第七章 假設檢驗 / 097
**節 假設檢驗的基本問題 / 097
一、小概率原理 / 097
二、假設檢驗的一般步驟 / 098
三、假設檢驗的兩類錯誤 / 100
四、單側檢驗和雙側檢驗 / 101
五、利用P值進行決策 / 103
第二節 一個總體參數的假設檢驗 / 105
一、總體均值的假設檢驗 / 105
二、總體比例的假設檢驗 / 106
三、總體方差的假設檢驗 / 107
第三節 兩個總體參數的假設檢驗 / 108
一、兩個總體均值之差的假設檢驗 / 108
二、兩個總體比例之差的假設檢驗 / 111
三、兩個總體方差比的假設檢驗 / 112
第八章 列聯分析 / 114
**節 基本內容概述 / 115
一、列聯表 / 115
二、列聯表分析 / 115
三、適用場景 / 115
第二節 列聯分析思路：獨立性檢驗 / 117
一、提出假設 / 117
二、計算檢驗統計量 / 117
三、計算χ2統計量 / 118
四、假設檢驗 / 118
第三節 列聯分析的相關程度測量 / 119
一、φ系數 / 119
二、列聯系數 / 120
三、V系數 / 120
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第九章 方差分析 / 124
**節 基本內容概述 / 125
一、方差分析引論 / 125
二、方差分析的基本假定 / 125
三、方差分析的分類 / 126
第二節 單因素方差分析 / 126
一、提出假設 / 126
二、構造檢驗統計量 / 126
三、方差分析表與統計決策 / 128
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第三節 雙因素方差分析 / 131
一、剖析觀測值的方差 / 132
二、無交互作用的雙因素方差分析 / 133
三、有交互作用的雙因素方差分析 / 134
第四節 用SPSS軟件進行方差分析 / 136
一、用SPSS軟件進行單因素分析的操作步驟 / 136
二、用SPSS軟件進行無交互項的雙因素方差分析的操作步驟 / 139
三、用SPSS軟件進行有交互項的雙因素方差分析的操作步驟 / 143
第十章 一元線性回歸分析 / 146
**節 相關分析 / 146
一、簡單相關關系 / 146
二、散點圖 / 147
三、相關系數的計算 / 148
第二節 一元線性回歸分析 / 150
一、線性回歸模型假設條件 / 150
二、一元線性回歸模型 / 151
三、一元線性回歸方程的擬合優度檢驗 / 152
四、回歸參數的顯著性檢驗及其置信區間 / 153
五、y的點預測及其區間預測 / 155
第三節 用SPSS軟件進行線性相關回歸分析 / 156
一、相關分析 / 156
二、簡單一元線性回歸 / 159
第十一章 多元線性回歸分析 / 161
**節 多元線性回歸的計算模型 / 162
一、多元回歸分析的假設條件 / 162
二、多元回歸方程的建立 / 162
三、多元回歸方程的選擇 / 163
第二節 多元線性回歸模型的檢驗 / 164
一、擬合優度的測定 / 164
二、回歸方程的顯著性檢驗 / 165
第三節 多重共線性判別 / 166
一、多重共線性 / 166
二、多重共線性產生的后果 / 167
三、多重共線性的檢驗 / 168
四、通過條件指數檢驗（Δ） / 169
第四節 D-W檢驗 / 169
一、D-W檢驗假設條件 / 169
二、D-W檢驗統計量 / 169
三、D-W檢驗判斷準則 / 170
第五節 虛擬變量 / 171
一、什么是虛擬變量 / 171
二、虛擬變量的作用 / 172
三、虛擬變量的設置規則 / 172
四、虛擬變量回歸模型中系數的解釋 / 173
第六節 用SPSS軟件進行多元線性回歸分析 / 174
一、將定性變量重新編碼為不同變量 / 174
二、多元線性回歸 / 176
第十二章 Logistic回歸模型 / 180
**節 Logistic回歸分析概述 / 180
一、模型簡介 / 181
二、多元線性回歸不能應用于定性因變量的原因 / 181
三、一些基本概念 / 182
第二節 Logistic回歸模型 / 183
一、Logistic回歸方程 / 183
二、Logistic回歸系數的意義 / 184
三、Logistic回歸的標準化回歸系數 / 187
四、Logistic回歸擬合優度檢驗 / 187
五、Logistic回歸模型假設檢驗 / 189
六、Logistic回歸方法的選擇 / 191
第三節 用SPSS軟件進行Logistic回歸分析 / 192
一、Logistic在SPSS軟件中的具體操作步驟 / 192
二、Logistic回歸輸出結果與分析 / 195
第十三章 主成分與因子分析 / 199
**節 模型簡介 / 200
一、模型概念 / 200
二、主成分分析 / 201
三、因子分析 / 201
四、分析原理 / 202
第二節 模型步驟 / 203
一、主成分分析 / 203
二、因子分析 / 205
三、兩者的聯系與區別 / 208
第三節 用SPSS軟件進行主成分與因子分析 / 209
一、進行主成分分析前的準備工作：原始數據的標準化處理 / 210
二、因子分析與主成分分析 / 210
三、在SPSS軟件里的具體操作步驟 / 211
四、輸出結果及分析 / 213
參考文獻 / 217
附錄一 《法學定量研究方法》調研報告 / 218
附錄二 基于統計回歸的搶奪罪影響因素分析 / 238
附錄三 影響搶奪罪刑期因素數據分析 / 255
附錄四 對于搶奪罪刑期、處罰金額相關判定因素及判定方式的探究 / 263
附錄五 關于搶奪罪量刑處罰的影響因素分析 / 276
展開全部
法統計學 作者簡介
張巍，現任中國政法大學商學院教授。北京大學博士。長期以來從事統計學教學與科研工作，研究專長為數據調查與應用統計分析、產業政策分析。主要成果包括《中國農村反貧困制度研究》、《劍橋歐洲經濟史》、《民營與國有經濟法律保護差異性的經濟分析》等專著、譯著，在《中國行政管理》等核心期刊發表論文50余篇。參與了國家*重大攻關課題“中國行政管理體制現狀與改革研究”等多項國家與省部級課題研究。 李超，現任中國政法大學商學院教授，產業經濟系系主任。中國人民大學博士，加拿大維多利亞大學、美國南加州大學訪問學者。研究專長為統計分析和商務智能、養老產業、大健康產業。主要成果包括《中國老齡產業發展研究》《老年維權之利劍：老年人法律保障制度研究》等專著，在《人口與經濟》《人口研究》等核心期刊發表論文五十余篇。 霍釗，中國政法大學商學院副教授，北京大學光華管理學院博士，講授統計學原理、多元回歸分析、法學定量分析等課程。研究方向為國民經濟學、產業經濟學，包括經濟增長、家庭金融與投資、房地產金融等。主要成果包括《中國房地產市場與宏觀經濟變量的互動關系研究》《中級微觀經濟學》《中級宏觀經濟學》等，并在《統計與決策》《統計問題》《技術經濟與管理研究》等國內外期刊會議發表多篇論文。
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