公共管理中的定量分析方法32页PPT
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定量分析方法公共管理定量分析方法是公共管理中经常使用的一种研究方法,通过数理统计和数学模型分析数据,客观评估和预测政策的实施、效果和问题。
在公共管理领域,定量分析方法可以帮助政府制定科学、有效的决策,提升公共服务质量和效率。
本文将从实证研究的重要性、定量分析方法的种类、案例分析三个方面进行阐述。
首先,实证研究的重要性在公共管理领域不可忽视。
公共管理涉及到众多的社会问题和公共政策,对于这些政策的制定和实施,实证研究可以提供科学依据。
实证研究通过采集大量的现实数据,通过数学统计的方法进行分析,得出客观可信的结论,为政府决策提供科学依据。
例如,在教育政策领域,政府希望提高教育质量,通过实证研究可以评估不同教育政策的实施效果,从而指导政府优化政策。
其次,定量分析方法包括统计分析、模型分析等多种方法。
统计分析是定量分析方法中最常用的方法之一,它通过对数据进行收集、整理和分析,得出数据的规律和统计指标。
例如,政府希望了解某一城市的人口结构与经济发展的关系,可以通过统计分析方法计算不同年龄段人口数量和城市经济指标之间的相关性。
模型分析是定量分析方法的另一个重要方法,它利用数学模型来描述和解释政策的效果和问题。
例如,在环境治理问题中,政府可以建立数学模型来预测不同污染物排放水平对环境质量的影响,从而优化环境治理政策。
最后,通过案例分析可以更好地理解和应用定量分析方法。
以城市交通管理为例,政府希望解决交通拥堵问题,可以运用定量分析方法来制定有效的交通管理政策。
首先,通过收集交通流量、车速等数据,运用统计分析方法分析交通拥堵的原因和影响因素。
其次,利用数学模型对不同的交通管理措施进行模拟和预测,以评估其对交通拥堵的改善效果。
最后,根据定量分析的结果,制定具体的交通管理政策,如增设交通信号灯、调整交通信号控制策略等。
总之,定量分析方法是公共管理领域的重要研究方法,可以为政府决策提供科学依据。
在实证研究中,定量分析方法通过数理统计和数学模型分析数据,客观评估和预测政策的实施、效果和问题。
定量分析方法公共管理
定量分析方法是公共管理领域中常用的一种研究方法。
它通过收集和分析大量的数据,以数值化的方式来评估和解决公共管理中的问题。
定量分析方法的主要步骤包括问题定义、假设建立、数据收集、数据分析和结论推断等。
在数据收集方面,可以采用问卷调查、实验研究、观察等方法来收集与研究问题相关的数据。
在数据分析方面,可以使用统计分析、回归分析、时间序列分析等方法来对数据进行量化和处理,从而获得有关问题的定量结论。
定量分析方法的优点包括能够提供可靠的定量数据,能够进行大规模的数据收集和分析,能够进行客观的数据比较和推理。
同时,定量分析方法也存在一些限制,比如可能忽略了问题的复杂性和多样性,可能受到数据收集和处理的误差影响。
在公共管理领域中,定量分析方法可以应用于政策评估、绩效考核、资源分配、效率分析等方面。
通过定量分析,可以为政策制定和决策提供科学依据,提高公共管理的决策效果和管理效能。
公共管理定量分析第一章定量分析:对事物的数量特征、数量关系与数量变化的分析公共管理定量分析是将公共管理客体中某种公共问题或命题作为假设,运用数学方法,根据实际观测、记录资料等对其进行定量分析,解释其数量特制。
数量关系与数量变化趋势,再将定量分析结果反过来对假设的公共管理论断进行检验和修正,为公共管理事务确定数量规律。
定量分析基于实证主义研究方法定量分析与定性分析比较定量分析的类型分析目的不同:探索性分析、描述性分析、解释性分析分析性质不同:理论性分析、应用性分析分析时间维度:截面分析、历时分析(包括:趋势分析、同期群分析、同组分析)调查对象范围和选择方式:普查、重点调查、抽样调查、典型调查、个案调查建模步骤:准备阶段-假设阶段-确定数学关系阶段-求解阶段-分析阶段-检验阶段-应用阶段 第二章分析目的:探索、描述、解释分析单位不明、分析层次混乱造成的错误:区位谬论、简化论区群谬误:以区位为单位得到的结果,也可以在区位的个人层次得到证实的错误 分析单位的关注点:特征、取向、行为研究策步骤与过程:确定研究课题-设计研究方案-资料收集-资料分析、总结和评估概念的操作化定义:对概念从经验事实方面给予具体的规定,使理论定义转变为可用于实际调查的经验指标。
量表的种类:鲍氏社会距离量表、里克特量表、语意差异量表、哥特曼量表 信度:使用相同研究技术重复测量同一个对象时,得到相同研究结果的可能性。
测量方法:重复检验法、对分法效度:实证测量在多大程度上反映了概念的真实含义,是指测量的准确定。
效度检验方法:表面效度、内容效度、建构效度、预测效度调查的类型:文献法、观察法、实验法实验法的特点:通过引入或控制某些变量来观察和分析它对另一变量产生的变化,可以在社会而学研究中建立类似于自然科学的变量间因果关系。
缺点:缺乏现实性、代表性可能不强、会受实验人员和实验对象的影响、受伦理与法律的限制 实验法的基本逻辑:假设变量间具有因果关系。