形式科学：统计学 - 描述统计 - 数据收集 - 采样方法

课程大纲

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题: 课程概览与统计学基础
• 学习目标:
  • 理解统计学在科学研究中的角色
  • 掌握描述统计的基本概念
• 阅读资源:
  • "统计思维" by Robert S. Witte (章节1)
• 活动:
  • 自我评估问卷
  • 小组讨论：统计学的重要性

第2周：数据类型与测量尺度

• 主题: 数据类型与量表
• 学习目标:
  • 区分定性与定量数据
  • 理解不同测量尺度（名义、顺序、区间、比率）
• 阅读资源:
  • "统计学习之路" by Angrist & Pischke (章节2)
• 活动:
  • 数据分类练习
  • 小组案例分析

第3周：简单随机抽样

• 主题: 抽样方法基础 - 简单随机抽样
• 学习目标:
  • 了解抽样过程
  • 实施简单随机抽样的步骤
• 阅读资源:
  • "样本设计与分析" by William G. Cochran (章节1.1)
• 活动:
  • 抽样模拟实验
  • 小组讨论：随机抽样的优势与局限

第4周：分层抽样与系统抽样

• 主题: 分层抽样与系统抽样
• 学习目标:
  • 理解分层抽样的原理
  • 学习系统抽样的应用
• 阅读资源:
  • "抽样方法" by Paul S. Holland (章节3)
• 活动:
  • 分层与系统抽样案例研究
  • 实践作业：设计并执行抽样方案

第5周：非概率抽样与偏差

• 主题: 非概率抽样与偏差控制
• 学习目标:
  • 认识非概率抽样的类型
  • 识别和处理抽样偏差
• 阅读资源:
  • "社会研究方法" by Creswell (章节4.2)
• 活动:
  • 偏差案例分析
  • 小组讨论：如何在实际研究中选择合适的抽样方法

第6周：数据收集工具与伦理

• 主题: 数据收集工具与伦理原则
• 学习目标:
  • 了解常用的调查工具
  • 理解数据收集的伦理考虑
• 阅读资源:
  • "数据收集与分析" by John H. Loosmore (章节5)
• 活动:
  • 数据收集工具演示
  • 伦理决策角色扮演

第7周：复习与总结

• 主题: 课程回顾与实践应用
• 学习目标:
  • 回顾所有采样方法
  • 应用所学知识进行小型项目
• 活动:
  • 项目展示
  • 课堂讨论：实际应用中的采样策略

评估方法：

• 作业:
  • 每周阅读报告
  • 项目报告
• 小测验:
  • 每周课堂测试
• 项目:
  • 创作一个基于真实情境的采样方案
• 期末考试:
  • 结合课程内容的综合测试

这个课程设计旨在逐步引导学生从理论到实践，通过多元化的教学方法，确保学生对采样方法有深入理解和实际操作能力。