Ada saran untuk buku teks pengantar sarjana yang bagus untuk statistik?

Saya harap Anda bisa memberi saya beberapa saran. Saya mengajar di kampus yang sangat beragam (terdiri dari kelompok minoritas) dan para siswa kebanyakan adalah jurusan Psikologi. Sebagian besar siswa baru dari sekolah menengah tetapi beberapa dari mereka adalah siswa yang kembali lebih tua di atas 40. Sebagian besar siswa memiliki masalah motivasi dan keengganan untuk matematika. Tetapi saya masih mencari buku yang mencakup kurikulum dasar: dari deskriptif hingga pengambilan sampel dan pengujian hingga ANOVA, dan semuanya dalam konteks metode eksperimental. Departemen mengharuskan saya untuk menggunakan SPSS di kelas, tapi saya suka ide membangun analisis dalam spreadsheet seperti excel.

ps guru-guru lain menggunakan buku yang saya tidak suka karena ketergantungan yang luas pada rumus komputasi. Saya menemukan menggunakan rumus-rumus komputasi ini - daripada formula yang lebih intuitif dan intensif komputasi yang konsisten dengan algoritma rasional dan dasar - tidak intuitif, tidak perlu dan membingungkan. Ini adalah buku yang saya rujuk pada Esensi Statistik untuk Ilmu Perilaku, Edisi ke-7 Frederick J Gravetter Universitas Negeri New York, Brockport Larry B. Wallnau Universitas Negeri New York, Brockport ISBN-10: 049581220X Terima kasih telah membaca!

Statistik , oleh Freedman, Pisani, & Purves, berasal dari kursus populer dan sukses yang diajarkan di UC Berkeley. Saya telah menggunakannya sebagai teks intro stats untuk sarjana, telah meminjam beberapa idenya ketika mengajar kursus statistik lulusan, dan telah memberikan banyak salinan kepada kolega dan klien. Ada banyak alasan untuk popularitasnya:

• Narasinya dan masalah-masalahnya didorong oleh studi kasus nyata dan data aktual yang sangat penting, daripada omong kosong yang ditemukan dalam begitu banyak teks. Ini benar-benar menarik dan mengesankan, termasuk uji coba vaksin polio Salk, bencana jajak pendapat Literary Digest 1936, gugatan diskriminasi mahasiswa pascasarjana Berkeley (bergantung pada Paradox Simpson), kritik Fisher terhadap hasil kacang polong Mendel, dan banyak lagi.

• Ini memiliki masalah yang luas di tiga tingkat: pada akhir setiap bab ayat (yang ada ratusan), pada akhir setiap bab (lebih dari 30), dan pada akhir kelompok utama bab (sekitar 4, saya ingat) . Masalah-masalah ini memerlukan minimal atau tidak ada matematika: mereka fokus pada potensi kesalahpahaman yang penulis temukan dalam pengalaman mereka yang luas, muncul di antara siswa.

• Ini berfokus pada ide-ide statistik dan penalaran daripada matematika.

• Ini menggunakan (hampir) tidak ada rumus matematika. Hubungan kuantitatif biasanya diekspresikan secara grafis dan kata-kata. (Mereka dengan jelas disampaikan bahwa ketika saya pertama kali membaca buku ini, sebagai seorang mahasiswa pascasarjana matematika yang sama sekali tidak tahu statistik, saya dapat mereproduksi semua teori matematika yang mendasarinya tanpa kesulitan.)

• Ini mencakup sebagian besar materi tradisional, termasuk distribusi Binomial dan Normal, interval kepercayaan, uji z, uji t, uji kuadrat, regresi, dan jumlah minimum probabilitas dan kombinatorik yang diperlukan untuk memahami ini.

Beberapa kelemahan potensial termasuk:

• Tidak ada pengobatan statistik Bayesian. Ini akan membuat buku ini ketinggalan zaman dalam satu dekade.

• Tidak ada perawatan ANOVA (siswa psikologi mungkin paling melewatkan ini).

• Tidak ada diskusi tentang komputasi.

Saya percaya dua yang terakhir tidak kritis: instruktur yang baik dapat dengan mudah memasok materi ANOVA dan dapat mengajar sebanyak atau sedikit komputasi yang mereka inginkan. Apakah penghilangan statistik Bayesian itu penting akan tergantung pada selera dan tujuan instruktur.

Akhirnya, saya harus mencatat bahwa meskipun tuntutan matematika sekecil yang mungkin dapat dibayangkan, tes pra dan pasca siswa saya menunjukkan bahwa orang-orang yang datang ke buku dengan disposisi dan kebiasaan berpikir secara kuantitatif masih mendapatkan lebih banyak dari itu daripada mereka yang tidak. Sebagian besar siswa saya berkinerja buruk pada pretest pengetahuan matematika (90% mendapat nilai gagal), tetapi mereka yang juga berkinerja buruk pada pretest berpikir kritis (Shane Frederick's Cognitive Reflection Test ) menunjukkan peningkatan yang sangat kurang selama semester dibandingkan yang lainnya. Tes pra dan pasca keduanya termasuk tes CAOS 40-item penuhkonsep dasar setiap kursus statistik tingkat perguruan tinggi pengantar harus dimasukkan. Para siswa di kelas ini secara konsisten menunjukkan peningkatan dua kali lipat dari yang dilaporkan dalam literatur CAOS; siswa dengan skor refleksi kognitif yang buruk hanya meningkatkan jumlah rata-rata (atau gagal menyelesaikan kursus). Saya tidak memiliki data untuk menetapkan penyebab untuk peningkatan tambahan ini, tetapi curiga buku pelajaran itu layak mendapatkan kredit.

Statistics Unplugged adalah buku yang bagus untuk statistik pengantar. Penulis pertama kali memperkenalkan logika uji statistik dan kemudian memberikan rumus matematika. Pendekatan ini membantu mencerna konsep-konsep baru. Ada beberapa contoh di seluruh buku yang disajikan dalam bentuk masalah yang harus diselesaikan daripada pernyataan hipotetis dan langkah-langkah matematika.

Saya membaca Freedman (hampir seluruh buku) dan OpenIntro Statistics (lebih dari sepertiga). Kedua buku ini cukup bagus.

Saya akhirnya menemukan buku yang mendekati apa yang saya cari: Belajar Statistik dengan R: Tutorial untuk siswa psikologi dan pemula lainnya oleh Daniel Navarro. Ini tersedia secara online (secara legal) dan Anda juga dapat memesan versi cetak sekitar US $ 30 (lihat halaman buku untuk perincian).

Kelebihan utama buku ini adalah:

• Implementasi R tertanam dalam teks saat topik diperkenalkan. R memiliki fungsi bawaan untuk sebagian besar metode yang dijelaskan dalam buku ini. Di mana R tidak memiliki built-in, penulis telah menulis fungsinya sendiri untuk itu dan membuatnya tersedia di CRAN di bawah lsrperpustakaannya, sehingga pembelajaran Anda cukup lengkap. Saya pribadi menemukan ini sebagai poin plus terbesar dari buku ini.

• Buku ini lebih komprehensif daripada Freedman dan OpenIntro. Seiring dengan dasar-dasarnya, ini mencakup topik-topik seperti tes Shapiro-Wilk, tes Wilcoxon, korelasi Spearman, cara yang dipangkas dan sebuah bab tentang statistik Bayesian, untuk menyebutkan beberapa.

• Motivasi di balik setiap topik dijelaskan dengan jelas. Ada juga sejumlah sejarah di balik topik ini, sehingga Anda bisa menghargai bagaimana suatu metode sampai.

• Buku ini ditulis secara iteratif dengan umpan balik dari pembaca dan saya percaya penulis masih memperbaiki buku itu.

Satu-satunya kelemahan adalah bahwa versi cetaknya besar dan berat!

Thom Baguley, editor keluar dari The British Journal of Mathematical and Statistics Psychology, menerbitkan Serious Stats buku yang menurut Anda berguna. Itu bergantung pada R daripada SPSS, meskipun.

Saya curiga terhadap buku-buku yang ada di edisi ke-7 mereka. Dalam pengalaman mengajar saya, itu berarti bahwa bagian-bagian dan masalah-masalah itu disusun kembali sehingga para siswa harus membeli edisi terbaru untuk menghasilkan arus kas bagi penerbit dan royalti bagi para penulis mengikuti kursus. Sedikit yang serius, monograf tingkat penelitian telah mengalami edisi kedua oleh penulisnya, dan angka yang lebih tinggi jelas merupakan pencilan. (Perpustakaan Statistik Kendall adalah pengecualian yang penting, tetapi saya tidak dapat benar-benar memikirkan buku lain yang saya tahu akan ada di edisi ketiga.)

Menurut pendapat saya yang sangat kuat, Excel adalah alat yang baik untuk analisis statistik hanya ketika digunakan oleh seorang Ph.D. ahli statistik. Mengajar statistik sarjana dengan itu kemungkinan akan memiliki konsekuensi bencana, dan mengajarkan statistik sedikit dibandingkan dengan menggunakan paket modern seperti R atau Stata. Cobalah untuk membuat plot regresi residu vs leverage standar di Excel, dan bandingkan dengan satu-liner dalam paket ini. Stat mayor perlu mengetahui teorinya, sehingga mereka perlu membuat plot ini dari awal, tetapi masih menggunakan paket statistik daripada menyalin / menempelkan formula di Excel. Undergrad non-utama perlu merasakan analisis data, dan Excel mengaburkannya, yang terbaik.

Bagaimana dengan The Statistical Sleuth oleh Ramsey dan Schafer?

Saya pikir buku ini mencapai beberapa poin penting tanpa a) Terlalu banyak matematika atau b) meredam berbagai hal.

Saya akan menyarankan bahwa kursus statistik intro untuk psikologi dan jenis ilmu sosial lainnya harus menekankan bagaimana tidak salah. Sebuah survei metode juga akan menjadi hal yang baik untuk didapatkan oleh undergrads.

Lihat buku statistik pengantar, Membuat Sense of Data melalui Statistics: An Introduction(2014) oleh Dorit Nevo. Ini ditulis dengan cara yang sangat mudah diakses dan dimaksudkan untuk mahasiswa sarjana atau pascasarjana dalam bisnis dan ilmu sosial. Buku teks ini menggunakan contoh-contoh yang bermakna bagi siswa saat ini dan disertai dengan lembar kerja Excel yang memberikan pengalaman langsung yang memperkuat konsep statistik dan teknik yang dicakup. Instruktur diberi bahan pengajaran tambahan, termasuk slide kuliah PPT untuk setiap bab, Manual Solusi untuk semua Latihan Unit dan set Praktik Akhir Bab, dan Bank Uji. Buku ini dijual dalam format digital saja (.pdf), memungkinkan untuk harga yang sangat wajar yaitu $ 19,95. Pendidik dapat mendaftar untuk mendapatkan akses gratis ke buku dan materi pengajaran dengan mendaftar di Legerity Digital Press portal Pratinjau Pendidik .

Ini daftar buku. Teka-teki / teka-teki adalah cara yang bagus untuk menanamkan minat pada apa yang bisa dilakukan matematika / statistik. Contoh kehidupan nyata juga membantu.

Saya telah menjadi TA, pengamat, atau mahasiswa dalam banyak kursus yang melibatkan metode kuantitatif untuk psikologi, dengan SPSS sebagai program utama. Dalam semua kasus, tampak bagi saya bahwa siswa cenderung ke arah Field (2013), terlepas dari apakah koordinator kursus telah menyebutkan buku ini atau tidak. Dalam banyak kasus, siswa mengabaikan buku teks yang direkomendasikan dan sebagai gantinya membaca buku teks Field.

Saya tidak kompeten untuk menilai kerasnya penjelasan dalam buku ini, dan saya juga tidak mengetahui adanya penelitian tentang hasil pembelajaran. Namun, saya dapat mengatakan bahwa buku ini komprehensif, murah (dari tempat asal saya), dan populer di kalangan siswa. Gaya penulisan penulis sangat bergantung pada anekdot pribadi, yang akan berterima kasih kepada beberapa pembaca. Namun, saya telah menemukan bahwa paling tidak banyak siswa yang menikmatinya. Saya sepertinya mengalami banyak kesalahan pengetikan dan masalah lain di edisi awal, tetapi pada edisi keempat sebagian besar sepertinya terbuang.

Jadi, Field (2013) adalah rekomendasi saya, karena:

1. Saya telah melihat mahasiswa psikologi terlibat dengannya dan senang membacanya.
2. Bahkan jika Anda merekomendasikan buku lain, kemungkinan besar beberapa siswa akan menggunakan Field (2013). Ini kemudian dapat membuat masalah administrasi dalam kursus Anda.
3. Buku ini populer dan penulisnya masih relatif muda, sehingga kemungkinan akan ada edisi dan perbaikan lebih lanjut.
4. Jika nanti Anda memutuskan untuk menggunakan R saja, Anda bisa melakukan transisi dengan mulus ke Field, Miles, dan Field (2012), yang menggunakan sebagian besar contoh yang sama. @ jeremy-miles adalah kontributor yang sering mengunjungi situs ini.

Field, A. (2013). Menemukan statistik menggunakan statistik IBM SPSS. Sage.
Field, A., Miles, J., & Field, Z (2012). Menemukan Statistik Menggunakan R. Sage.