本书主要涉及离散选择模型、多元方差分析、面板数据分析、线性回归分析的三大基本问题、社会网络分析、人工神经网络、遗传算法、结构方程模型、系统动力学、多层线性结构模型等众多的现代科学研究方法在公共管理研究中的应用．书中结合了丰富的公共管理研究案例，并以SPSS、Stata、Eviews、Ucinet、Matlab、Amos、Vensim、HLM等应用软件为分析工具，深入细致地介绍了这些软件在复杂公共管理研究中的操作方法。
    为配合教师教学和学生学习，本书配有多媒体教学课件和相关数据文件。
    本书适合于从事公共管理、企业管理、社会学、教育学等社会科学研究的专家学者、高年级本科生、硕士生和博士生使用。

前言
第一章 绪论
第一节 我国公共管理研究的演进路径
第二节 中美公共管理研究的比较分析
第三节 公共管理研究及研究方法发展的新趋势
第二章 离散选择模型及软件应用
第一节 LP线性概率模型
第二节 Logistic回归模型
第三节 Probit模型
第四节 Tobit模型
第三章 多元方差分析及SPSS应用
第一节 多元方差分析概述
第二节 单因素完全随机设计的多元方差分析
第三节 单因素随机区组设计的多元方差分析
第四节 双因素试验设计的多元方差分析 前言
第一章  绪论
  第一节  我国公共管理研究的演进路径
  第二节  中美公共管理研究的比较分析
  第三节  公共管理研究及研究方法发展的新趋势
第二章  离散选择模型及软件应用
  第一节  LP线性概率模型 
  第二节  Logistic回归模型
  第三节  Probit模型
  第四节  Tobit模型
第三章  多元方差分析及SPSS应用 
  第一节  多元方差分析概述
  第二节  单因素完全随机设计的多元方差分析
  第三节  单因素随机区组设计的多元方差分析
  第四节  双因素试验设计的多元方差分析
第四章  面板数据模型及Stata应用 
  第一节  面板数据模型概述
  第二节  变截距模型：固定效应
  第三节  变截距模型：随机效应
  第四节  面板数据模型的假设检验
  第五节  Stata在面板数据模型中的应用
第五章  线性回归的三大基本问题
  第一节  多重共线性问题
  第二节  异方差性问题
  第三节  自相关性问题
第六章  社会网络分析及Ucinet应用 
　第一节  社会网络分析概述
　第二节  中心度、声望分析
　第三节  子群分析
　第四节  角色和地位分析
　第五节  Ucinet应用 
第七章　神经网络及Matlab应用
第八章　遗传算法及Matlab应用
第九章　结构方程分析及软件应用
第十章　系统动力学及Vensim应用
第十一章　多层线性模型及HLM应用
参考文献