hi,小慕
公安实用统计学(双语)
第11次开课
开课时间: 2025年02月18日 ~ 2025年07月01日
学时安排: 2-3小时每周
当前开课已结束 已有 153 人参加
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课程详情
课程评价(140)
spContent=本课程为公安学和公安技术本科学生及相关社会学习者提供较为全面、系统地警务数据统计分析的基础理论和知识,并通过基于警务策略量化研究范例等案例教学方法,使其了解和掌握规范的量化研究方法和科学思维方式。通过本课程的学习,学生能够具备利用 SPSS 等统计分析软件完成警务数据管理、描述统计和数据可视化、参数估计、方差分析、主成分和因子分析、相关和回归分析、时间序列分析、路径分析等能力,并能够利用概率方法进行基础辅助决策工作;帮助学习者扩展国际视野,逐步树立理性思维、批判思维和系统思维方式。
本课程为公安学和公安技术本科学生及相关社会学习者提供较为全面、系统地警务数据统计分析的基础理论和知识,并通过基于警务策略量化研究范例等案例教学方法,使其了解和掌握规范的量化研究方法和科学思维方式。通过本课程的学习,学生能够具备利用 SPSS 等统计分析软件完成警务数据管理、描述统计和数据可视化、参数估计、方差分析、主成分和因子分析、相关和回归分析、时间序列分析、路径分析等能力,并能够利用概率方法进行基础辅助决策工作;帮助学习者扩展国际视野,逐步树立理性思维、批判思维和系统思维方式。
—— 课程团队
课程概述

课程预期受众的定位:

 课程目前为公安管理学专业的专业基础课程,为公安学全部专业的专业选修课程,为部分公安技术学专业的专业选修课程。建设为网络开放课程后,可供全国公安学和公安技术学专业作为专业基础课程,能够为全国在职民警进行警务培训提供服务和帮助,能够为有志于研究公安问题和警务现象的社会人士提供一定的知识和能力基础。

 课程预期的培养目标:

 知识培养目标方面,使学习者系统掌握公安实用统计学基础理论和专业知识,了解公安管理定量研究的前沿理论和发展动态。主要知识点包括:警务数据度量(Policing Data Measurement)、数据的表达和展示(Representing and Displaying Data)、社区警务及抽样技术(Community Oriented Policing and Sampling Survey)、警务数据可视化(Introduction of Police Data Visualization)、循证警务与实验设计(Evidence-based Policing and Experimental Design)、破窗警务与相关、回归(Broken Windows Policing and Correlation Analysis Regression)、热点警务与假设检验(Hot Spot Policing and Hypothesis Testing)、情报导向警务与大数据时代(Intelligence-led Policing and Big Data Times)等。

能力培养目标方面 ,使学习者具有一定的公安管理专业思维、逻辑思维、创新思维和概念理解能力。其主要包括,能够利用 SPSS 等计算机统计软件完成数据的录入和整备,能够选取和计算适合的汇总统计量对数据进行描述,能够根据变量类型选择并绘制合适的统计图对数据进行描述,能够进行参数估计和假设性检验,能够利用概率方法进行基础决策工作,能够进行两个数值型变量的回归分析和相关分析,并具备初步的阅读国外警务管理量化研究学术文献的能力。

意识培养目标方面,使学习者增强创新精神和科学精神,扩展国际视野,逐步树立理性思维、批判思维和系统思维方式。如通过对实训案例中较为前沿警务管理研究问题数据和量化分析过程的剖析,扩展学生眼界的同时,使其建立对学术研究规范的初步印象;通过离群数据处理问题的剖析,对学习者进行科学精神和统计道德方面的培养;在讲解和实践训练概率部分的内容时,延伸至部分科学决策思想的内容等。

授课目标

1.知识目标

使学生系统掌握警务数据统计分析的基础理论和专业知识,了解和掌握警务数据定量分析的主流方法和前言发展动态。涵盖警务数据的主要应用统计知识,主要包括:随机样本设计、指标测量、统计图表、概率理论基础和概率分布、参数估计、方差分析和实验设计、相关与回归分析等。

2.能力目标

使学生具有较为扎实的警务数据的收集、整理、描述和分析能力,同时具备较强的逻辑思维和创新思维能力。其主要包括,能够利用SPSS等统计软件完成数据的录入和整备,能够选取和计算适合的汇总统计量对数据进行描述,能够根据变量类型选择并绘制合适的统计图对数据进行描述,能够进行复杂抽样设计和参数估计,能够进行回归分析、相关分析和路径分析,能够完成警务试验设计和方差分析,能够开展时间序列分析,能够利用概率方法辅助进行基础决策工作。

3.价值目标

培养学生严格遵循“对党忠诚、服务人民、执法公正、纪律严明”总要求的意识,具有过硬的思想政治素质、科学文化素质、警察职业素质,具有忠诚核心、拥戴核心、维护核心、捍卫核心的思想自觉、政治自觉和行动自觉。使学生增强创新精神和科学精神,扩展国际视野,逐步树立理性思维、批判思维和系统思维方式。

课程大纲

Chapter 1 Introduction: Statistics as a research tool in Police Science 第一章 导论

第一讲 统计学的溯源、概念和主要分支(Lecture 1 The Context, Concept, and Branch of Statistics)

第二讲 统计学是警察科学的研究工具(Lecture 2 Statistics as a research tool in Police Science)

Chapter 2 Organizing,Representing and Displaying Data 第二章 数据的组织、表达和展示

第一讲 变量和定性变量的频数分布(Lecture 1 Variable and Frequency Distribution of Qualitative Variable)

第二讲 定量变量的频数分布(Lecture 2 Frequency Distribution of Quantitative Variable)

Chapter3 Samling Methods and Sampling Design 第三章 抽样方法与抽样设计

Lecture 1 Community policing and sampling method(第一讲 社区警务与抽样方法)

Lecture 2 Sampling Method(第二讲 抽样方法)

Lecture 3 Sampling Error (第三讲 抽样误差)

Lecture 4 Sampling and Parameter Estimation (第四讲 抽样和参数估计实训)

第三章实训作业

Chapter 4 Measurement: The Basic Building Block of Policing Research 第四章 测量:警学研究的基石

Lecture 1 Levels of Measurement and Good Measure (第一讲 测量尺度和良好测量 )

Lecture 2 Measurement of Central Tendency (第二讲 集中趋势测量)

Lecture3 Measurement of Variation (第三讲 变异性的测量)

Lecture 4 Introduction of SPSS interface and Frequencies Analysis (第四讲 SPSS界面简介和频数分析)

Lecture 5 Statistical Graphs (SPSS) 第五讲 SPSS绘制统计图

第四章第一讲作业(实训)

第四章第二讲作业(实训二)

第四章第二讲作业(实训三)

第四章第二讲作业(实训任务三)

第四章第五讲作业(实训四)

Chapter5 Introduction of Police Data Visualization and Power Map第五章 警务数据可视化简介和Power Map工具

第五章 警务数据可视化简介

第五章作业

Chapter 6 Probability and Probability Distribution 第六章 概率和概率分布

Lecture 1 Probability Basis (第一讲 概率基础)

Lecture 2 Discrete Probability Distribution and Binomial Distribution(第二讲 离散概率分布和二项分布)

Lecture 3 Normal Distribution (第三讲 正态分布)

Lecute 4 函数与分布模拟实训

第六章第一讲单元测试

第六章作业

第六章第二三讲单元测试

Chapter 7 Community Policing and Parameter Estimation (第七章 社区警务与参数估计)

Lecture 1 Central Limit Theorem and Sampling Distribution of the Mean(第一讲中心极限定理和样本均值抽样分布)

Lecture 2 Central Limit Theorem and Sampling Distribution of the Proportion(第二讲 中心极限定理和样本比例的抽样分布)

Lecture 3 Parameters Estimation for Mean (Large Sample) (第三讲 均值参数估计(较大样本))

Lecture 4 t Distribution and Parameters Estimation (第四讲 t分布和参数估计 )

第七章实训作业

第七章作业二

第七章测试

Chapter 8 Hypothesis Testing (第八章 假设检验)

Lecture 1 Introduction to Hypothesis Testing (第一讲 假设检验简介)

第八章实训作业

Chapter 9 Correlation and Regression(第九章 相关和回归)

Lecture 1 Introduction(第一讲 简介)

Lecture 2 t-test and correlation & regression (第二讲 t检验和相关与回归)

第九章实训 作业

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南京警察学院
1 位授课老师
陈朗梓

陈朗梓

副教授

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