形式科学：统计学 - 描述统计 - 数据总结 课程大纲

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：统计学入门与描述统计概述
• 学习目标：
  1. 理解统计学的基本概念和目的
  2. 掌握描述性统计的基本术语
• 阅读/资源：
  • [《统计思维》(Intro to Statistics) 第1章]
  • [在线资源: Khan Academy - 统计学简介]
• 教学方法：讲座、互动讨论
• 评估：预习问答

第2周：数据收集与类型

• 主题：数据类型与来源
• 学习目标：
  1. 区分定量与定性数据
  2. 了解抽样方法
• 阅读/资源：
  • [《统计方法》(Statistics in Plain English)]
  • [在线资源: Pew Research Center的数据收集实践]
• 教学方法：讲座、小组讨论
• 评估：小测验

第3周：中心趋势度量

• 主题：平均数、中位数与众数
• 学习目标：
  1. 计算并解释均值、中位数和众数
  2. 理解它们在数据集中的应用
• 阅读/资源：
  • [《统计学实战》(Statistics in Action)]
  • [在线资源: Desmos - 中心趋势度量工具]
• 教学方法：讲座、计算练习
• 评估：课堂练习

第4周：变异度测量

• 主题：方差、标准差与变异系数
• 学习目标：
  1. 计算并解释方差与标准差
  2. 理解变异系数在比较数据集时的作用
• 阅读/资源：
  • [《统计学导论》(An Introduction to Statistical Thinking)]
  • [在线资源: Stat Trek - 变异度测量]
• 教学方法：讲座、案例分析
• 评估：小报告

第5周：分布与频率分布表

• 主题：直方图、频率分布与概率分布
• 学习目标：
  1. 制作并解读直方图
  2. 理解概率密度函数
• 阅读/资源：
  • [《统计学：从基础到实践》(Statistics for Dummies)]
  • [在线资源: DataCamp - 分布与频率分布]
• 教学方法：小组项目、研讨会
• 评估：频率分布表制作

第6周：课程总结与复习

• 主题：回顾与应用
• 学习目标：
  1. 回顾所有描述统计概念
  2. 应用所学进行实际数据分析
• 教学方法：案例研究、自我评估
• 评估：综合测试
• 资源：个人项目报告

整个课程： - 教学方法：结合讲座、小组讨论、实践活动、在线资源 - 评估：定期作业、小测验、项目报告及期末综合测试 - 反馈与调整：根据学生反馈持续优化课程内容和进度

这个大纲旨在确保学生逐步掌握描述统计的基础知识，通过实践和讨论加强理解，并通过不同类型的评估来检验他们的学习成果。