形式科学：统计学 - 推断统计 - 批次检验课程大纲

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：统计学基础与推断统计概述
• 学习目标：
  • 了解统计学的基本概念和目的
  • 熟悉推断统计的重要性
• 阅读资源：
  • Casella & Berger, "Statistical Inference"
  • Wikipedia: 统计学入门
• 活动：自我评估问卷，小组讨论

第2周：批次检验基础

• 主题：t-检验（独立样本）
• 学习目标：
  • 理解t-检验的概念和适用场景
  • 学习如何计算t值和p值
• 资源：
  • Cohen, "The Basics of Meta-Analysis"
  • R Studio教程：t-检验
• 活动：R编程实践，小组案例分析

第3周：t-检验（配对样本）

• 主题：配对样本t-检验
• 学习目标：
  • 掌握配对t-检验的原理和计算
  • 理解差异的显著性判断
• 资源：
  • Field, "Discovering Statistics using R"
  • SPSS教程：配对样本t-检验
• 活动：实验设计与数据分析

第4周：卡方检验

• 主题：卡方检验（独立性和关联性）
• 学习目标：
  • 了解卡方检验的适用范围
  • 理解如何解释卡方值和p值
• 资源：
  • Agresti, "Categorical Data Analysis"
  • Excel教程：卡方检验
• 活动：数据可视化与卡方检验实战

第5周：ANOVA与单因素设计

• 主题：单因素方差分析（One-Way ANOVA）
• 学习目标：
  • 理解ANOVA的原理与步骤
  • 应用到多组数据比较
• 资源：
  • Montgomery, "Introduction to Design and Analysis of Experiments"
  • Python教程：ANOVA
• 活动：设计并执行模拟实验

第6周：回归分析简介

• 主题：简单线性回归基础
• 学习目标：
  • 了解回归分析的基本概念
  • 掌握简单线性回归模型的构建
• 资源：
  • Fox & Weisberg, "An R Companion to Applied Regression"
  • Excel教程：线性回归
• 活动：回归模型构建与预测

第7周：课程总结与复习

• 主题：回顾与应用
• 学习目标：
  • 回顾所有推断统计方法
  • 实际问题中的统计应用
• 资源：
  • 自我测试题库
  • 课堂讨论
• 活动：项目展示与反馈

评估方法

• 作业：每周练习题，涵盖所学内容
• 小测验：每两周一次，检测知识掌握
• 项目：设计并实施一项统计研究，提交报告
• 期末考试：综合应用和理论测试

这个大纲旨在逐步引导学生从基础知识到实际应用，通过多元化教学法提升理解和技能。