Любые предложения для хорошего вводного учебника для студентов по статистике?

Я надеюсь, что вы можете дать мне несколько предложений. Я преподаю в очень разнообразном колледже (состоящем из групп меньшинств), и студенты в основном специализируются на психологии. Большинство учеников только что закончили среднюю школу, но некоторые из них - это старшие ученики старше 40 лет. У большинства учеников есть проблемы с мотивацией и отвращение к математике. Но я все еще ищу книгу, которая охватывает основную учебную программу: от описательной до выборки и тестирования вплоть до ANOVA, и все в контексте экспериментальных методов. Отдел требует, чтобы я использовал SPSS в классе, но мне нравится идея построения анализа в электронной таблице, такой как Excel.

ps другие учителя используют книгу, которая мне не нравится из-за большой зависимости от вычислительных формул. Я нахожу использование этих вычислительных формул - а не более интуитивной и вычислительно интенсивной формулы, которая согласуется с рациональным и базовым алгоритмом - неинтуитивным, ненужным и запутывающим. Это книга, на которую я ссылаюсь «Основы статистики для поведенческих наук», 7-е издание, Университет штата Нью-Йорк им. Фредерика Дж. Граветтера, Брокпорт, Университет штата Нью-Йорк Ларри Б. Уоллау, Брокпорт ISBN-10: 049581220X Спасибо за чтение!

Статистика Фридмана, Пизани и Пурвеса основана на популярном и успешном курсе, преподаваемом в Калифорнийском университете в Беркли. Я использовал его в качестве вводного текста статистики для студентов, заимствовал некоторые из его идей при обучении курсам статистики выпускников и раздал много копий коллегам и клиентам. Есть много причин его популярности:

• Его повествование и его проблемы основаны на реальных примерах и реальных данных очевидной важности, а не на выдуманной болтовне, обнаруженной во многих текстах. Это действительно интересные и запоминающиеся события, в том числе испытания вакцины против полиомиелита Солка, разгром опроса Литературного дайджеста 1936 года, иск о дискриминации студентов-выпускников в Беркли (на основе парадокса Симпсона), критика Фишером результатов Менделя о горохе и многое другое.

• У него обширные проблемы на трех уровнях: в конце каждого подраздела главы (из которых сотни), в конце каждой главы (более 30) и в конце основных групп глав (около 4, я помню) , Эти проблемы требуют минимальной математики или вовсе не требуют ее: они сосредоточены на потенциальных недоразумениях, которые авторы, благодаря своему обширному опыту, обнаружили среди учащихся.

• Основное внимание уделяется статистическим идеям и рассуждениям, а не математике.

• Он не использует (почти) никаких математических формул. Количественные отношения обычно выражаются графически и прописью. (Они настолько ясно выражены, что когда я впервые прочитал эту книгу, будучи аспирантом по математике, совершенно не разбирающимся в статистике, я смог без проблем воспроизвести всю основную математическую теорию.)

• Он охватывает большую часть традиционных материалов, включая биномиальные и нормальные распределения, доверительные интервалы, z-тесты, t-тесты, тесты хи-квадрат, регрессию, а также минимальное количество вероятностей и комбинаторику, необходимые для их понимания.

Некоторые потенциальные недостатки могут включать в себя:

• Нет обработки байесовской статистики. Это сделает эту книгу устаревшей в течение десятилетия.

• Нет лечения ANOVA (студенты-психологи могут пропустить это больше всего).

• Нет обсуждения вычислительной техники.

Я полагаю, что последние два не являются критическими: хороший преподаватель может легко предоставить материал ANOVA и может научить так много или мало вычислений, как они могли бы пожелать. Важность пропуска байесовской статистики будет зависеть от вкусов и целей преподавателя.

Наконец, я должен отметить, что хотя математические требования настолько малы, насколько можно себе представить, мои предварительные и последующие тесты студентов показывают, что люди, которые приходят к книге с характером и привычкой мыслить количественно, все же получают гораздо больше это чем те, кто этого не делает. Большинство моих учеников показали плохие результаты на предварительных тестах математических знаний (90% получили неудовлетворительные оценки), но те, кто также плохо выступил на предварительных тестах критического мышления ( тест когнитивного отражения Шейна Фредерика ), показали заметно меньшее улучшение в течение семестра, чем другие. Предварительные и последующие тесты включали полный тест CAOS из 40 пунктовфундаментальных понятий, которые должен включать в себя любой вводный курс статистики на уровне колледжа. Студенты в этом классе постоянно демонстрируют вдвое больше улучшений, чем те, которые описаны в литературе CAOS; студенты с плохими показателями когнитивной рефлексии улучшили лишь среднюю оценку (или не смогли пройти курс). У меня нет данных, чтобы определить причины этого дополнительного улучшения, но я подозреваю, что учебник заслуживает, по крайней мере, некоторой оценки.

Статистика Unplugged - отличная книга для вводной статистики. Автор сначала вводит логику статистического теста, а затем дает математическую формулу. Этот подход помогает усваивать новые концепции. В книге есть несколько примеров, которые представлены в форме задачи, которую необходимо решить, а не в виде гипотетического утверждения и математических шагов.

Я читаю Freedman (почти всю книгу) и статистику OpenIntro (более трети). Обе эти книги довольно хороши.

В конце концов я нашел книгу, которая подошла к тому, что я искал: « Изучение статистики с помощью R: учебник для студентов-психологов и других начинающих » Даниэля Наварро. Он свободно доступен онлайн (легально), и вы также можете заказать печатную версию примерно за 30 долларов США (подробности см. На странице книги).

Основные плюсы этой книги:

• Представлены реализации R, встроенные в текст как темы. R имеет встроенные функции для большинства методов, описанных в книге. Там, где у R нет встроенной функции, автор написал для нее свою собственную функцию и сделал ее доступной на CRAN в своей lsrбиблиотеке, так что ваше обучение вполне завершено. Я лично нашел, что это самый большой плюс этой книги.

• Книга более полная, чем Freedman и OpenIntro. Наряду с основами, он охватывает такие темы, как тест Шапиро-Уилка, тест Уилкоксона, корреляция Спирмена, усеченные средние и глава по байесовской статистике и многие другие.

• Мотивация каждой темы объясняется четко. Кроме того, за этими темами написано много историй, поэтому вы сможете оценить, как появился метод.

• Книга была написана итеративно с отзывами читателей, и я считаю, что автор все еще совершенствует ее.

Единственным недостатком является то, что печатная версия является большой и тяжелой!

Том Багули, бывший редактор Британского журнала математической и статистической психологии, опубликовал книгу « Серьезная статистика», которая может оказаться вам полезной. Однако он полагается на R, а не на SPSS.

Я с подозрением отношусь к книгам, которые находятся в их 7-м издании. По моему опыту преподавания, это означает, что разделы и задачи были переставлены, так что студентам придется покупать последнее издание, чтобы генерировать денежный поток для издателя, а авторские гонорары не отставали от курса. Немногие серьезные монографии исследовательского уровня подверглись второму изданию их авторов, и любое большее число, очевидно, является выбросом. (Библиотека статистики Кендалла является заметным исключением, но я не могу вспомнить ни одну другую книгу, которая, как мне известно, была бы в ее третьем издании.)

По моему очень сильному мнению, Excel - хороший инструмент для статистического анализа, только когда используется доктором философии. статистик. Обучение статистике бакалавриата с ее помощью, вероятно, приведет к катастрофическим последствиям, и даст мало статистики по сравнению с использованием современного пакета, такого как R или Stata. Просто попробуйте создать стандартизированный график зависимости регрессии от остатка до плеча в Excel и сравните его с однострочными в этих пакетах. Специалисты по статистике должны были бы знать теорию, поэтому они должны были бы строить эти графики с нуля, но все еще используя статистический пакет, а не копируя / вставляя формулы в Excel. Незначительные старшекурсники должны почувствовать анализ данных, и Excel в лучшем случае затеняет его.

Как насчет Статистического Сути Рэмси и Шефера?

Я думаю, что эта книга в некоторых важных моментах не затрагивает: а) слишком много математики или б) глупости.

Я хотел бы предложить, чтобы в курсе вводной статистики по психологии и другим типам социальных наук подчеркивалось, как не слишком ошибаться. Обзор методов также был бы полезен для студентов.

Ознакомьтесь с вводной статистической книгой «Осмысление данных с помощью статистики: введение».(2014) Дорит Нево. Он написан в доступной форме и предназначен для студентов и аспирантов в области бизнеса и общественных наук. Учебное пособие использует примеры, значимые для современных студентов, и сопровождается рабочими листами Excel, которые предоставляют практический опыт, который подкрепляет рассматриваемые статистические концепции и методы. Преподавателям предоставляются дополнительные учебные материалы, в том числе слайды лекций по PPT для каждой главы, Руководство по решениям для всех наборов упражнений и практических занятий в конце главы, а также Банк тестов. Книга продается только в цифровом формате (.pdf), по очень разумной цене - 19,95 долларов. Педагоги могут зарегистрироваться для бесплатного доступа к книге и учебным материалам, зарегистрировавшись на портале Legerity Digital Press Educator Preview .

Вот список книг. Загадки / загадки - отличный способ привить интерес к тому, что может сделать математика / статистика. Примеры из реальной жизни тоже помогают.

Я был ТА, наблюдателем или студентом на многих курсах, в которых использовались количественные методы для психологии, с SPSS в качестве основной программы. Во всех случаях мне казалось, что студенты тяготеют к Field (2013), независимо от того, упомянул ли координатор курса эту книгу или нет. Во многих случаях студенты игнорировали рекомендуемый учебник и вместо этого читали учебник Филда.

Я недостаточно компетентен, чтобы оценить строгость объяснений в книге, и при этом я не осведомлен о каких-либо исследованиях результатов обучения. Тем не менее, я могу сказать, что эта книга является всеобъемлющей, дешевой (откуда я в любом случае) и популярной среди студентов. Авторский стиль написания во многом опирается на личные анекдоты, которые понравятся некоторым читателям. Тем не менее, я обнаружил, что по крайней мере так много студентов наслаждаются этим Мне казалось, что в ранних выпусках я столкнулся с множеством опечаток и других проблем, но к четвертому изданию большинство из них, похоже, были отсеяны.

Итак, Field (2013) - моя рекомендация, так как:

1. Я видел, как студенты-психологи увлекаются этим и с удовольствием его читают
2. Даже если вы порекомендуете другую книгу, вполне вероятно, что некоторые студенты все равно будут использовать Field (2013). Это может создать проблемы администрирования в вашем курсе.
3. Книга популярна, а автор еще относительно молод, поэтому, скорее всего, будут дальнейшие издания и улучшения.
4. Если позже вы решите, что хотите использовать R вместо этого, вы можете довольно плавно перейти к Field, Miles и Field (2012), который использует большинство тех же примеров. @ jeremy-miles частый участник этого сайта.

Филд, А. (2013). Обнаружение статистики с использованием статистики IBM SPSS. Sage.
Field, A., Miles, J. & Field, Z (2012). Открытие статистики с использованием R. Sage.