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  • 评估学[平装]
  • 共2个商家     29.30元~29.30
  • 作者:赖因哈德?施托克曼(作者),沃尔夫冈?梅耶(作者)
  • 出版社:人民出版社;第1版(2012年11月1日)
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  • ISBN:9787010105437

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    编辑推荐

    《评估学》是由人民出版社出版。

    作者简介

    作者:(德国)赖因哈德?施托克曼 (德国)沃尔夫冈?梅耶 译者:唐以志

    赖因哈德?施托克曼博士,1955年生,德国萨尔大学社会学教授、评估中心主任、德国《评估》杂志主编、评估专业负责人。主要研究领域:社会学、发展政治学、市场研究等。他作为独立的评估人,多次负责对德国发展援助项目,以及环境、教育、科技、劳动就业等领域的国际合作情况进行评估。赖因哈德?施托克曼博士作为评估专家多次来到中国对中德技术合作项目进行评估。
    沃尔夫冈?梅耶博士,1959年生,社会学学者、德国萨尔大学评估中心“劳动与环境”评估领域负责人,德国评估学会环境评估分会发言人。主要研究领域:环境社会学、评估研究、经验社会学研究方法、劳动力市场研究等。

    目录

    前 言
    第一章 评估在社会中的作用
    第一节 评估——现代社会的一项发明创造
    一、目的
    二、评估的制度化
    第二节 评估的历史发展
    一、评估在美国的发展
    二、评估在欧洲的发展
    三、评估在德国的发展
    第三节评估的现状
    一、国际
    二、德国
    第四节 评估目的的实现及面临的挑战
    结论
    第二章科学本位的评估
    第一节 政治与科学之间的评估
    一、评估与政治
    二、评估与科学
    三、评估的研究模式
    第二节 依据
    一、定义
    二、评估什么?——评估的对象
    三、为什么评估?——目的和任务
    四、根据哪些评价标准进行评估?
    五、谁评估?
    六、怎样评估?
    第三节 施托克曼的CEval评估理论
    一、生命历程模型
    二、组织模型
    三、创新一扩散模型
    四、可持续性
    第三章评估模式及其理论基础
    引 言
    第一节 古巴和林肯的分类体系:时代模式
    一、第一代评估——测量
    二、第二代评估——描述
    三、第三代评估——判断
    四、第四代评估——协商
    五、总结与评价
    第二节 阿尔金的系统分类:树状模式
    一、方法分支(“Methods”)
    二、运用分支(“Use”)
    三、价值判断分支(“Valuing”)
    四、总结和评价
    第三节运用模式
    一、目标导向模式
    二、管理导向评估模式
    三、顾客导向评估模式
    四、专家导向的评估模式
    五、参与式评估模式
    六、总结和评价
    第四节 施托克曼和梅耶的分类:功能模式
    一、与人相关的分类
    二、与政治领域相关的分类
    三、与专业领域相关的分类
    四、总结与评价
    第四章 评估过程
    引 言
    第一节规划阶段
    一、明确评估意图、界定评估范围
    二、评估方案与进度计划
    第二节实施阶段
    第三节运用阶段
    一、结果的描述和运用
    二、评估的效益
    三、评估的质量
    第四节 CEval的参与式评估模式
    第五章信息收集与评价
    引 言
    第一节 数据调查准备:从评估设计到调查设计
    一、实验方法
    二、准实验方法
    三、质的方法
    第二节 数据调查的实施——从方法使用的规划到质量控制
    一、数据调查方法的分类
    二、干扰因素和调查误差
    第三节 数据分析——从准备到运用
    一、数据处理的过程
    二、统计分析方法
    三、显著性检验和代表性
    第四节 数据解释——从素材到评价
    一、数据解释作为一种质的过程
    二、解释方法的种类
    三、分析性评价
    第五节总结
    第六章评估环境
    引 言
    第一节评估与公共领域
    第二节评估与组织
    一、组织的成员与评估
    二、组织内的交往与评估
    三、评估在组织中的结构定位
    第三节 评估与“利益相关者”
    第四节 结论与总结
    参考文献
    附 录
    一 专业术语对照表
    二 人名对照表
    译后记

    文摘

    版权页:



    插图:



    最理想的状况是在对照组的构建中可以力求根据一种特定的二分法(dichotomen)的特征按照类似的和尽可能随机的分类条件来实现完美的分配。比如,如果将男子组与女子组进行对比,那么在背后就隐含着这样的设想:性别变量有助于对效果的区分,其他所有可能相关的特征(比如教育水平)是近似平均地分布在两个组中。只有当这种情况出现并且这种分组的标志(这里就是性别)与其他相互制约的变量的效果没有重叠时,这种小组对照才可以用来说明所要测量的影响的因果关系。与这种影响假设相适应,当然就有可能随意使用许多差异特征来进行分组(和对各组进行进一步的区分)和以列联表(Kreuztabellen)分析的方式来进行假设检验。因此,这就要显著地加大所需要的被试样本数。
    这种方法与(典型)问卷调查所获得的截面数据(Quer—schnittsdaten)的(第二次)分析相似。如果可以将可度量的控制变量而不是分组的数据引入一个多变量的(回归)模型中,那么在对有关变量进行处理时就可以获得针对效果强度的附加信息(参见第五章第三节)。这种模型必须满足一些必要的统计条件,而具有足够的、随着变量的数量而不断增长的被试的数量就属于这种必要的统计条件。尽管存在这种限制,但在问卷调查数据基础上建立因果模型被当作社会科学研究的“最佳途径”,至少在社会学和政治学中对影响进行研究时这种方法代替了实验的方法。
    在评估中还会使用典型调查,当然,这种方法只是用总人口中的非常少的一部分来表示总体。这种典型调查常常是限制在要从计划或项目干预中受益的那一目标群,这种干预应该在影响假说的框架内对目标群产生某种期望的影响。借助这种假设的正确性对项目参与者和非参与者进行对比,就应该给出这样的信息:在这件事上要对一个大的群体进行典型调查。因此,比如要对某种学位课程进行调查,就可以对这一学位课程的毕业生进行调查,而要对这一课程进行分析,就可以对一项资助项目的奖学金生与没有资助的毕业生进行对比。
    在“风险人群(Risikopopulation)”的确定上经常会出现困难。所谓“风险人群”是指从一开始就可能受到计划或项目的影响或者是完全有机会参与的那些人。只有当这种风险概率为已知时(或者可以通过倾向得分匹配法来估计时),才能通过统计的应用方法以一种可以与实验设计相对比的形式对组之间的差异进行检验。如果不可能对风险人群和(或)概率值加以确定,那么就必须选择其他的分组标准来确定对照组。比如还有一种选择就是极限组(Extremgruppen)的设立,也就是将调查项目参与者所获得的结果与绝对不能参加项目的那些人的结论进行对比。