形式科学：统计学 - 描述统计 - 数据呈现 - 数字摘要课程大纲

课程概述

学期： 10周 目标受众： 初级统计学者，对数据分析有兴趣的学生和专业人士

第1周：课程介绍与准备工作

• 主题： 描述统计学概览
• 学习目标：
  • 理解统计学在决策中的角色
  • 介绍描述性统计的基本概念
• 资源：
  • 阅读材料：《统计思维》第一章
  • 活动：自我评估问卷
• 评估： 课堂讨论

第2-3周：数据收集与整理

• 主题： 数据类型与来源
• 学习目标：
  • 区分定量与定性数据
  • 学习数据清洗与预处理
• 资源：
  • 数据集实践
  • 讲座：数据管理工具（Excel, SPSS等）
• 评估： 数据清理小任务

第4周：中心趋势度量

• 主题： 均值、中位数和众数
• 学习目标：
  • 计算并解释均值、中位数和众数
• 资源：
  • 实践活动：计算数据集的中心趋势
• 评估： 中心趋势测验

第5周：分散度测量

• 主题： 方差、标准差与变异系数
• 学习目标：
  • 理解散布图和变异度的概念
• 资源：
  • 讲座：方差和标准差计算
• 评估： 散布图分析作业

第6周：分布形态

• 主题： 直方图与频率分布表
• 学习目标：
  • 绘制和解读直方图
• 资源：
  • 实践：绘制数据分布
• 评估： 分布分析报告

第7周：偏态与峰度

• 主题： 偏态与峰度的概念
• 学习目标：
  • 识别数据的偏态和峰度
• 资源：
  • 讲座：偏态与峰度测量
• 评估： 数据分布评估小测验

第8周：箱线图与散点图

• 主题： 箱线图与散点图的使用
• 学习目标：
  • 解释箱线图和散点图的用途
• 资源：
  • 实践：创建箱线图和散点图
• 评估： 数据可视化项目

第9周：相关性分析

• 主题： 相关系数
• 学习目标：
  • 了解皮尔逊相关系数
• 资源：
  • 讲座：相关性计算与解释
• 评估： 相关性研究小论文

第10周：总结与复习

• 主题： 整合与复习
• 学习目标：
  • 总结描述统计的主要概念和工具
• 资源：
  • 自我评估测试
• 评估： 期末项目 - 数据报告

课程结束：

• 评估： 期末考试，包括理论和应用部分
• 反馈与评价： 反馈调查，以便改进下一次课程

这个课程结构旨在逐步引导学生从基础概念到实际应用，通过多种教学方法，确保深入理解和技能掌握。