课程大纲

科学方法、概率和Statistics

  • 很短的统计学历史
  • 为什么可以对结论“有信心”
  • 概率与决策

研究准备(决定“什么”和“如何”)

  • 大局:研究是具有输入和输出的过程的一部分
  • 收集数据
  • 提问者和测量
  • 测量什么
  • 观察性研究
  • 实验设计
  • 数据分析和图形方法
  • 研究技能和技巧
  • 研究 Management

描述双变量数据

  • 双变量数据简介
  • 皮尔逊相关性的值
  • 猜测相关性模拟
  • Pearson's r 的特性
  • 计算 Pearson 的 r
  • 范围限制演示
  • 方差和定律 II
  • 习题

概率

  • 介绍
  • 基本概念
  • 条件概率演示
  • 赌徒谬误模拟
  • 生日示范
  • 二项分布
  • 二项式演示
  • 基本费率
  • 贝叶斯定理演示
  • Monty Hall 问题演示
  • 习题

正态分布

  • 介绍
  • 历史
  • 正态分布的面积
  • 正态分布演示的种类
  • 标准普通房 (Standard Normal)
  • 二项式的正态近似
  • 正态逼近演示
  • 习题

抽样分布

  • 介绍
  • 基本演示
  • 样本量演示
  • 中心极限定理演示
  • 均值的抽样分布
  • 均值差值的抽样分布
  • Pearson's r 的采样分布
  • 比例的抽样分布
  • 习题

估计

  • 介绍
  • 自由度
  • 估算器的特征
  • 偏差和可变性仿真
  • 置信区间
  • 习题

假设检验的逻辑

  • 介绍
  • 显著性检验
  • I 类和 II 类错误
  • 单尾和双尾检验
  • 解释重要结果
  • 解释非显著性结果
  • 假设检验的步骤
  • 显著性检验和置信区间
  • 误解
  • 习题

测试手段

  • 单一均值
  • t 分发演示
  • 两种均值的区别(独立群)
  • 鲁棒性模拟
  • 均值之间的所有成对比较
  • 具体比较
  • 两个均值之间的差异(相关对)
  • 相关 t 模拟
  • 具体比较(相关观察)
  • 成对比较(相关观测值)
  • 习题

权力

  • 介绍
  • 计算示例
  • 影响功率的因素
  • 习题

预测

  • 简单线性回归简介
  • 线性拟合演示
  • 平方和的除法
  • 估计的标准误差
  • 预测线演示
  • b 和 r 的推论 Statistics
  • 习题

方差分析

  • 介绍
  • 方差分析设计
  • 单因素方差分析(受试者间)
  • 单向演示
  • 多因素方差分析(受试者间)
  • 样本量不相等
  • 补充方差分析的检验
  • 受试者内方差分析
  • 主体内设计的力量演示
  • 习题

气方

  • 卡方分布
  • 单向表
  • 测试发行版演示
  • 列联表
  • 2 x 2 工作台模拟
  • 习题

案例研究

对选定案例研究的分析

要求

需要对描述性统计(平均值、平均值、标准差、方差)有扎实的了解,并对概率有基本的了解。

您可能想参加预备课程: Statistics 级别 1

 35 小时

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