Instructor's manual to accompany Weinbach and Grinnell Statistics for social workers, fourth edition

出版者:Longman

作者:Robert W Weinbach

页数:0

出版时间:1997

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780801318283

用户评价

这本教材，坦率地说，对于我们这行的新手来说，简直是打开了一扇通往理解复杂社会现象的崭新大门。我记得我刚开始接触统计学的时候，那感觉就像是面对一堵密不透风的墙，各种公式、术语混在一起，完全摸不着头脑。但这本书的叙事方式非常巧妙，它没有一上来就抛出那些令人望而生畏的数学推导，而是紧密地结合社会工作的实际案例。比如，当我们讨论到信度和效度时，作者并没有仅仅停留在概念层面，而是会用一个真实的研究场景来解释：一个评估干预效果的量表，如何确保它测量的真的是我们想测量的东西，而不是其他无关变量的噪音。这种“讲故事”式的教学方法，极大地降低了学习曲线。而且，书中对于如何批判性地解读现有研究文献也着墨颇多，这一点对于未来需要在实践中应用循证决策的社会工作者来说，价值无可估量。它教会你的不仅仅是“如何计算P值”，更是“如何质疑你看到的每一个统计结果背后的含义和局限性”。

我必须称赞这本书在排版和辅助学习资源上的用心。作为一本教材，阅读体验至关重要。清晰的图表设计、恰到好处的粗体强调以及贯穿始终的“思考题”，都让枯燥的统计概念变得容易消化。尤其让我印象深刻的是，它非常注重对软件操作的指导——虽然书中没有直接提供R或SPSS的详尽操作指南，但它对每一步统计分析背后的“逻辑步骤”描述得非常清晰，这使得我在实际操作软件时，能够将理论与实践无缝对接。很多时候，你学会了软件的按钮在哪里按，却不明白为什么要按那个按钮。这本书恰恰解决了后者的问题，它确保了读者不是在盲目操作，而是在进行有意识的统计推理。对于那些对技术操作本身感到畏惧的读者来说，这种理论先行、逻辑清晰的结构设计，是极其友好的。

阅读完这本书，我感觉自己终于有了一套可以自信地参与到研究讨论中的“语言系统”。在以往的研讨会上，当同事们抛出关于“多重共线性”或“稳健性检验”的讨论时，我常常只能点头附和，内心却是完全懵圈的状态。这本书的章节设置非常循序渐进，它没有跳过任何关键的铺垫环节，使得那些原本高高在上的统计术语，变得可以理解、可以运用。它构建了一个坚实的知识框架，让我能够不仅仅停留在“是什么”，还能进一步追问“为什么”以及“该怎么办”。对于希望将学术研究成果有效转化到实际案例评估和政策倡导中的社会工作专业人士而言，这本书无疑是一份非常值得投入时间和精力的必备参考资料。它提供的知识迁移能力，远超出了考试本身的需求。

这本书给我的整体感觉是：它是一本为“行动者”而不是“纯粹的数学家”编写的统计指南。它最大的成功之处在于，它成功地将抽象的统计概念“人化”了。例如，在讨论抽样误差时，作者会引入关于公平性、代表性的讨论，而不是仅仅停留在标准误的公式上。它探讨的是：如果我们的样本不能代表那些最边缘化的群体，我们的统计结论在社会正义的层面上意味着什么？这种深度挖掘统计工具背后的社会影响力的写作风格，让我深刻体会到，统计学在社会工作中的角色，绝不仅仅是完成作业的工具，而是保障我们在进行干预和服务评估时，能够更加公平、有效的重要基石。它提升了我们对统计工作的“责任意识”。

作为一名已经工作了一段时间的从业者，我发现这本书的价值在于它提供的“进阶视角”。初级的统计教材往往只关注描述性统计和基础推断，但社会工作中的很多问题，比如复杂的干预效果模型、多重中介变量的分析，都需要更深层次的统计工具。这本书的后半部分，在处理回归分析和方差分析时，显得尤为扎实和细致。它并没有将这些工具仅仅视为工具箱里的锤子，而是深入探讨了在社会工作背景下，选择特定模型的逻辑依据——为什么在这个特定情境下，层次线性模型比简单回归更合适？这种对“模型选择背后的伦理和实践考量”的强调，是其他很多统计书籍所缺失的。它促使读者思考，每一次统计选择，都可能影响到对服务对象群体的最终判断和资源分配，这是一种沉甸甸的责任感。