多因素方差分析课程大纲

第1周：课程介绍与基础知识

  • 主题：多因素方差分析概览
  • 学习目标：
    • 理解方差分析的基本原理和目的
    • 掌握单因素方差分析基础
  • 阅读/资源：
    • Stigler, S. (2016). The History of Statistics. Harvard University Press.
    • Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical Inference. Pacific Grove, CA: Duxbury.
  • 教学方法：讲座、讨论
  • 评估：课后小测验

第2周：ANOVA基本概念

  • 主题：实验设计与误差源
  • 学习目标：
    • 识别随机化实验设计类型
    • 鉴别固定效应与随机效应
  • 阅读/资源：
    • Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons.
  • 教学方法：讲座、小组讨论
  • 评估：课堂活动：实验设计案例分析

第3周：ANOVA模型与F检验

  • 主题：ANOVA模型构建与F分布
  • 学习目标：
    • 构建多因素方差分析模型
    • 计算和解释F统计量
  • 阅读/资源：
    • Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. Routledge.
  • 教学方法：讲座、实践计算
  • 评估：作业：F检验练习

第4周：交互作用与显著性检验

  • 主题：交互作用分析与显著性判断
  • 学习目标：
    • 解释交互作用的概念
    • 使用事后多重比较方法
  • 阅读/资源：
    • Kenward, M. G., & Roger, J. H. (2009). Small Sample Inference for Fixed Effects from Restricted Maximum Likelihood. Chapman & Hall/CRC.
  • 教学方法：讲座、小组讨论
  • 评估：小论文：交互作用影响分析报告

第5周：实际应用与案例研究

  • 主题：真实世界数据处理与案例解析
  • 学习目标：
    • 应用多因素方差分析解决实际问题
    • 分析并解读复杂数据集
  • 阅读/资源：
    • Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Sage Publications.
  • 教学方法：案例研究、研讨会
  • 评估：项目：基于真实数据的方差分析报告

第6周：总结与复习

  • 主题：复习与回顾
  • 学习目标：
    • 回顾关键概念和步骤
    • 准备期末考试
  • 教学方法：复习讲座、自我测试
  • 评估：期末考试

通过整个课程的学习，学生将能够理解和应用多因素方差分析，以及在实际问题中进行数据分析。课程将理论与实践相结合，以确保深入理解并熟练掌握这一统计工具。