Bất kỳ đề xuất cho một sách giáo khoa giới thiệu đại học tốt để thống kê?

Tôi hy vọng bạn có thể cho tôi một số gợi ý. Tôi đang giảng dạy trong một trường đại học rất đa dạng (gồm các nhóm thiểu số) và các sinh viên chủ yếu là chuyên ngành Tâm lý học. Hầu hết các học sinh đều mới từ trường trung học, nhưng một số trong số chúng là những học sinh lớn hơn trở lại trên 40. Hầu hết các học sinh có vấn đề về động lực và ác cảm với toán học. Nhưng tôi vẫn đang tìm kiếm một cuốn sách bao gồm chương trình giảng dạy cơ bản: từ mô tả đến lấy mẫu và thử nghiệm tất cả các cách đến ANOVA, và tất cả trong bối cảnh của các phương pháp thử nghiệm. Bộ phận yêu cầu tôi sử dụng SPSS trong lớp, nhưng tôi thích ý tưởng xây dựng phân tích trong bảng tính như excel.

ps các giáo viên khác sử dụng một cuốn sách mà tôi không thích vì sự phụ thuộc sâu rộng vào các công thức tính toán. Tôi thấy việc sử dụng các công thức tính toán này - thay vì công thức tính toán trực quan và chuyên sâu hơn phù hợp với thuật toán hợp lý và cơ bản - không trực quan, không cần thiết và khó hiểu. Đây là cuốn sách tôi đề cập đến Essentials of Statistics for the Behavioral Science, Ấn bản thứ 7 Đại học bang Frederick J Gravetter của New York, Brockport Larry B. Wallnau Đại học bang New York, Brockport ISBN-10: 049581220X Cảm ơn bạn đã đọc!

Số liệu thống kê , bởi Freedman, Pisani, & Purves, bắt nguồn từ một khóa học phổ biến và thành công được giảng dạy tại UC Berkeley. Tôi đã sử dụng nó như một văn bản thống kê giới thiệu cho sinh viên đại học, đã mượn một số ý tưởng của nó khi giảng dạy các khóa học thống kê sau đại học, và đã tặng nhiều bản sao cho đồng nghiệp và khách hàng. Có nhiều lý do cho sự phổ biến của nó:

• Tường thuật của nó và các vấn đề của nó được thúc đẩy bởi các nghiên cứu trường hợp thực tế và dữ liệu thực tế có tầm quan trọng rõ ràng, thay vì các tài liệu giả tạo được tìm thấy trong rất nhiều văn bản. Đây thực sự là những điều thú vị và đáng nhớ, bao gồm các thử nghiệm vắc-xin bại liệt Salk, cuộc tranh luận về cuộc thăm dò ý kiến ​​văn học năm 1936, vụ kiện phân biệt đối xử của sinh viên tốt nghiệp Berkeley (dựa trên Nghịch lý của Simpson), sự chỉ trích của Fisher về kết quả hạt đậu của Mendel, và nhiều hơn nữa.

• Nó có nhiều vấn đề ở ba cấp độ: ở cuối mỗi tiểu mục chương (trong đó có hàng trăm), ở cuối mỗi chương (hơn 30) và ở cuối các nhóm chính của chương (khoảng 4, tôi nhớ lại) . Những vấn đề này đòi hỏi tối thiểu hoặc không có toán học: chúng tập trung vào những hiểu lầm tiềm ẩn mà các tác giả, theo kinh nghiệm sâu rộng của họ, đã phát hiện ra trong số các sinh viên.

• Nó tập trung vào các ý tưởng thống kê và lý luận hơn là toán học.

• Nó sử dụng (hầu như) không có công thức toán học. Mối quan hệ định lượng thường được thể hiện bằng đồ họa và bằng lời. (Chúng được truyền tải rõ ràng đến mức khi tôi đọc cuốn sách này lần đầu tiên, khi một sinh viên tốt nghiệp toán hoàn toàn không biết gì về thống kê, tôi đã có thể tái tạo tất cả các lý thuyết toán học cơ bản mà không gặp rắc rối nào.)

• Nó bao gồm hầu hết các tài liệu truyền thống, bao gồm phân phối Binomial và Bình thường, khoảng tin cậy, kiểm tra z, kiểm tra t, kiểm tra bình phương, hồi quy, và số lượng xác suất và tổ hợp tối thiểu cần thiết để hiểu những điều này.

Một số nhược điểm tiềm năng sẽ bao gồm:

• Không điều trị thống kê Bayes. Điều này sẽ làm cho cuốn sách này lỗi thời trong vòng một thập kỷ.

• Không điều trị ANOVA (sinh viên tâm lý học có thể bỏ lỡ điều này nhiều nhất).

• Không có thảo luận về điện toán.

Tôi tin rằng hai điều sau không quan trọng: một người hướng dẫn giỏi có thể dễ dàng cung cấp tài liệu ANOVA và có thể dạy nhiều hoặc ít tính toán như họ muốn. Việc bỏ qua số liệu thống kê Bayes có quan trọng hay không sẽ phụ thuộc vào thị hiếu và mục đích của người hướng dẫn.

Cuối cùng, tôi cần lưu ý rằng mặc dù nhu cầu toán học nhỏ như mọi người có thể tưởng tượng, nhưng các sinh viên trước và sau kiểm tra của tôi chỉ ra rằng những người đến với cuốn sách với một khuynh hướng và thói quen suy nghĩ định lượng vẫn nhận được nhiều hơn từ nó hơn những người không. Hầu hết các học sinh của tôi thực hiện kém các giả thuyết về kiến ​​thức toán học (90% bị điểm kém), nhưng những học sinh cũng thực hiện kém các giả thuyết về tư duy phê phán (của Shane Frederick Bài kiểm tra phản xạ nhận thức ) cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong học kỳ so với các học sinh khác. Cả hai bài kiểm tra trước và sau đều bao gồm bài kiểm tra CAOS 40 mục đầy đủvề các khái niệm cơ bản bất kỳ khóa học thống kê cấp đại học giới thiệu nên bao gồm. Các sinh viên trong lớp này đã liên tục thể hiện sự cải thiện gấp đôi so với báo cáo trong tài liệu CAOS; những sinh viên có điểm phản xạ nhận thức kém chỉ cải thiện một lượng trung bình (hoặc không hoàn thành khóa học). Tôi không có dữ liệu để gán nguyên nhân cho sự cải thiện thêm này, nhưng nghi ngờ sách giáo khoa xứng đáng có ít nhất một số tín dụng.

Thống kê Unplugged là một cuốn sách tuyệt vời cho thống kê giới thiệu. Đầu tiên tác giả giới thiệu logic của kiểm tra thống kê và sau đó đưa ra công thức toán học. Cách tiếp cận này giúp tiêu hóa các khái niệm mới. Có một số ví dụ trong suốt cuốn sách được trình bày dưới dạng một vấn đề cần phải giải quyết thay vì một tuyên bố giả thuyết và các bước toán học.

Tôi đã đọc Freedman (gần như toàn bộ cuốn sách) và OpenIntro Statistics (hơn một phần ba). Cả hai cuốn sách này đều khá hay.

Cuối cùng tôi đã tìm thấy cuốn sách gần với những gì tôi đang tìm kiếm: Học thống kê với R: Hướng dẫn cho sinh viên tâm lý học và những người mới bắt đầu khác của Daniel Navarro. Nó được cung cấp miễn phí trực tuyến (về mặt pháp lý) và bạn cũng có thể đặt mua phiên bản in với giá khoảng 30 đô la Mỹ (xem trang sách để biết chi tiết).

Ưu điểm chính của cuốn sách này là:

• R triển khai được nhúng trong văn bản như các chủ đề được giới thiệu. R có các hàm dựng sẵn cho hầu hết các phương thức được giải thích trong sách. Trong trường hợp R không tích hợp sẵn, tác giả đã viết chức năng của riêng mình cho nó và làm cho nó có sẵn trên CRAN trong lsrthư viện của mình , vì vậy việc học của bạn khá hoàn chỉnh. Cá nhân tôi thấy đây là điểm cộng lớn nhất của cuốn sách này.

• Cuốn sách toàn diện hơn Freedman và OpenIntro. Cùng với những điều cơ bản, nó bao gồm các chủ đề như thử nghiệm Shapiro-Wilk, thử nghiệm Wilcoxon, tương quan Spearman, phương tiện cắt xén và một chương về thống kê Bayes, để kể tên một số.

• Động lực đằng sau mỗi chủ đề được giải thích rõ ràng. Ngoài ra còn có một lượng lớn lịch sử đằng sau các chủ đề, vì vậy bạn có thể đánh giá cao cách thức phương pháp được đưa ra.

• Cuốn sách được viết lặp đi lặp lại với phản hồi từ độc giả và tôi tin rằng tác giả vẫn đang cải thiện cuốn sách.

Hạn chế duy nhất là phiên bản sao chép lớn và nặng!

Thom Baguley, một biên tập viên xuất bản của Tạp chí Tâm lý học thống kê và toán học Anh, đã xuất bản cuốn sách Thống kê nghiêm túc mà bạn có thể thấy hữu ích. Nó dựa vào R chứ không phải SPSS.

Tôi nghi ngờ về những cuốn sách trong phiên bản thứ 7 của họ. Theo kinh nghiệm giảng dạy của tôi, điều đó có nghĩa là các phần và vấn đề đã được chia sẻ lại để các sinh viên phải mua phiên bản mới nhất để tạo ra dòng tiền cho nhà xuất bản và tiền bản quyền cho các tác giả theo kịp khóa học. Rất ít nghiêm trọng, các chuyên khảo cấp độ nghiên cứu đã trải qua phiên bản thứ hai của các tác giả của họ, và bất kỳ số lượng cao hơn rõ ràng là một ngoại lệ. (Thư viện thống kê của Kendall là một ngoại lệ đáng chú ý, nhưng tôi thực sự không thể nghĩ ra bất kỳ cuốn sách nào khác mà tôi biết sẽ có trong phiên bản thứ ba của nó.)

Theo ý kiến ​​rất mạnh mẽ của tôi, Excel là một công cụ tốt để phân tích thống kê chỉ khi được sử dụng bởi một tiến sĩ. nhà thống kê. Dạy thống kê đại học với nó có thể sẽ có hậu quả tai hại, và dạy ít thống kê so với việc sử dụng một gói hiện đại như R hoặc Stata. Chỉ cần cố gắng tạo ra một biểu đồ hồi quy dư được chuẩn hóa so với đòn bẩy trong Excel và so sánh nó với một lớp trong các gói này. Chuyên ngành thống kê sẽ cần biết lý thuyết, vì vậy họ sẽ cần xây dựng các ô này từ đầu, nhưng vẫn sử dụng gói thống kê thay vì sao chép / dán các công thức xung quanh trong Excel. Sinh viên không phải là sinh viên chính cần có cảm giác phân tích dữ liệu và tốt nhất là che khuất nó.

Làm thế nào về The Sle Sleuth của Ramsey và Schafer?

Tôi nghĩ rằng cuốn sách này đạt được một số điểm quan trọng mà không cần a) Quá nhiều toán học hoặc b) làm mọi thứ trở nên tồi tệ.

Tôi sẽ đề nghị rằng một khóa học thống kê giới thiệu về tâm lý học và các loại khoa học xã hội khác nên nhấn mạnh làm thế nào để không đi sai quá nhiều. Một cuộc khảo sát về các phương pháp cũng sẽ là một điều tốt cho sinh viên đại học để có được.

Kiểm tra sách thống kê giới thiệu, Tạo cảm giác về dữ liệu thông qua Thống kê: Giới thiệu(2014) của Dorit Nevo. Nó được viết theo cách cực kỳ dễ tiếp cận và dành cho sinh viên đại học hoặc sau đại học về kinh doanh và trong khoa học xã hội. Sách giáo khoa sử dụng các ví dụ có ý nghĩa đối với các sinh viên ngày nay và được kèm theo các bảng tính Excel cung cấp kinh nghiệm thực hành nhằm củng cố các khái niệm và kỹ thuật thống kê được đề cập. Giáo viên hướng dẫn được cung cấp các tài liệu giảng dạy bổ sung, bao gồm các slide bài giảng PPT cho mỗi chương, Hướng dẫn giải pháp cho tất cả các bài tập đơn vị và bộ Thực hành cuối chương và Ngân hàng kiểm tra. Cuốn sách chỉ được bán ở định dạng kỹ thuật số (.pdf), cho phép mức giá rất hợp lý là $ 19,95. Các nhà giáo dục có thể đăng ký để truy cập miễn phí vào sách và tài liệu giảng dạy bằng cách đăng ký tại cổng thông tin Xem trước của Nhà giáo dục Báo chí Kỹ thuật số .

Dưới đây là danh sách các cuốn sách. Câu đố / câu đố là một cách tuyệt vời để thúc đẩy sự quan tâm đến những gì toán học / thống kê có thể làm. Ví dụ thực tế cuộc sống cũng giúp.

Tôi đã là một TA, người quan sát hoặc sinh viên trong rất nhiều khóa học liên quan đến các phương pháp định lượng cho tâm lý học, với SPSS là chương trình chính. Trong tất cả các trường hợp, dường như tôi thấy rằng các sinh viên đã hướng về Trường (2013), bất kể điều phối viên khóa học có đề cập đến cuốn sách này hay không. Trong nhiều trường hợp, học sinh đã bỏ qua một cuốn sách giáo khoa được đề nghị và thay vào đó hãy đọc sách giáo khoa của Trường.

Tôi không đủ năng lực để đánh giá sự chặt chẽ của các giải thích trong cuốn sách và tôi cũng không biết về bất kỳ nghiên cứu nào về kết quả học tập. Tuy nhiên, tôi có thể nói rằng cuốn sách này là toàn diện, rẻ tiền (dù tôi đến từ đâu) và phổ biến với sinh viên. Phong cách viết của tác giả phụ thuộc rất nhiều vào giai thoại cá nhân, điều này sẽ gây ấn tượng với một số độc giả. Tuy nhiên, tôi đã thấy rằng ít nhất là nhiều sinh viên thích nó. Tôi dường như gặp rất nhiều lỗi chính tả và các vấn đề khác trong các phiên bản đầu tiên, nhưng đến phiên bản thứ tư, hầu hết những lỗi này dường như bị loại bỏ.

Vì vậy, Field (2013) là đề xuất của tôi, vì:

1. Tôi đã thấy các sinh viên tâm lý tham gia với nó và thích đọc nó.
2. Ngay cả khi bạn giới thiệu một cuốn sách khác, nhiều khả năng một số sinh viên sẽ sử dụng Trường (2013). Điều này sau đó có thể tạo ra các vấn đề quản trị trong khóa học của bạn.
3. Cuốn sách rất nổi tiếng và tác giả vẫn còn tương đối trẻ, vì vậy có khả năng sẽ có những phiên bản và cải tiến hơn nữa.
4. Nếu sau đó bạn quyết định rằng bạn muốn sử dụng R thay vào đó, bạn có thể chuyển khá liền mạch để Field, Miles, và Field (2012), trong đó sử dụng hầu hết các ví dụ tương tự. @ Jeremy-dặm là một cộng tác viên thường xuyên vào trang web này.

Lĩnh vực, A. (2013). Khám phá số liệu thống kê bằng cách sử dụng số liệu thống kê SPSS của IBM. Hiền nhân.
Trường, A., Miles, J., & Field, Z (2012). Khám phá Thống kê bằng R. Sage.