Applied Statistics for Public and Nonprofit Administration （9TH）

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Applied Statistics for Public and Nonprofit Administration （9TH）

Meier, Kenneth/ Brudney, Jeffrey/ Bohte, John

ウェブストア価格 ¥54,534（本体¥49,577）
Wadsworth Publishing Co Inc（2014/01発売）
外貨定価 US$ 259.95
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 528 p.
言語 ENG
商品コード 9781285737232
DDC分類 351.015195

Full Description

As the first book ever published for public administration statistics courses, APPLIED STATISTICS FOR PUBLIC AND NONPROFIT ADMINISTRATION makes a difficult subject accessible to students and practitioners of public administration and to non-profit studies who have little background in statistics or research methods. Steeped in experience and practice, this landmark text remains the first and best in research methods and statistics for students and practitioners in public-and nonprofit-administration. All statistical techniques used by public administration professionals are covered, and all examples in the text relate to public administration and the nonprofit sector. Avoiding jargon and formula, this text uses a step-by-step approach that facilitates student learning.

PART I: FOUNDATIONS OF QUANTITATIVE ANALYSIS.
1. Statistics and Public and Nonprofit Administration.
2. Measurement.
3. Research Design.
PART II: DESCRIPTIVE STATISTICS.
4. Frequency Distributions.
5. Measures of Central Tendency.
6. Measures of Dispersion.
PART III: PROBABILITY.
7. The Normal Probability Distribution.
8. The Binomial Probability Distribution.
9. Some Special Probability Distributions.
PART IV: INFERENTIAL STATISTICS.
10. Introduction to Inference.
11. Hypothesis Testing.
12. Estimating Population Proportions.
13. Testing the Difference between Two Groups.
PART V: ANALYSIS OF NOMINAL AND ORDINAL DATA.
14. Construction and Analysis of Contingency Tables.
15. Aids for the Interpretation of Contingency Tables.
16. Statistical Control Table Analysis.
PART VI: REGRESSION ANALYSIS.
17. Introduction to Regression Analysis.
18. The Assumptions of Linear Regression.
19. Time Series Analysis.
20. Multiple Regression.
21. Regression Output and Data Management.