如何復(fù)習(xí)AP統(tǒng)計(jì)學(xué)？

 

AP統(tǒng)計(jì)學(xué)總共分為十四個(gè)主要章節(jié)，一起來研究一下！ 統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)心理學(xué)和任何涉及數(shù)據(jù)的科學(xué)都是很重要的學(xué)科，而且非常實(shí)用哦！
 
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1. 第一章 Graphs： 圖表作為統(tǒng)計(jì)學(xué)非常重要的一部分，用來顯示數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，回歸等特性。什么是回歸與關(guān)聯(lián)，接著看：） 比如常見的點(diǎn)狀圖，直方圖，莖葉圖，頻率分布，正態(tài)分布等
 
 
2. 第二章 Normal distribution 正態(tài)分布：這個(gè)概念其實(shí)并不復(fù)雜，想象你所在的班級(jí)，大家的平均身高是差不多的，都維持在一個(gè)正常的范圍內(nèi)，偶爾會(huì)有幾個(gè)傻大個(gè)和小鳥依人的同學(xué)出現(xiàn)。這個(gè)時(shí)候這些過高和過矮的同學(xué)就成為了極端值，極端值會(huì)影響正態(tài)分布。
 
 
3. 第三章 Bivariates 二元相關(guān)：聽上去很高大上，實(shí)際上就是研究兩個(gè)變量之間的關(guān)系。舉例來說，身高和收入之間是否有關(guān)系？ 如果有，正相關(guān)意味著，身高增加，收入也增加?；蛘?，收入增加，身高也增加？ 這明顯不是個(gè)好問題。。
 
 
4. 第四章 Sampling 調(diào)查抽樣：這個(gè)章節(jié)主要研究的是如何從茫茫人海當(dāng)中選出適合自己實(shí)驗(yàn)的被試。 比如隨機(jī)抽樣。顧名思義，在整個(gè)人群當(dāng)中，隨機(jī)抽取符合實(shí)驗(yàn)條件的被試?；蛘叻謱映闃?，各年齡段，各收入階層抽取一部分人參與實(shí)驗(yàn)等。
 
 
5. 第五章 Differences between Experiments and Natural Observations 實(shí)驗(yàn)法與自然觀察法的區(qū)別：題目是不是很長。沒關(guān)系，意思很簡單！ 實(shí)驗(yàn)法通常是在實(shí)驗(yàn)室做的，好處是，研究人員可以隨時(shí)控制被試和實(shí)驗(yàn)條件，試驗(yàn)的結(jié)果也就更加準(zhǔn)確了。自然觀察則是不對(duì)觀察對(duì)象施加影響。壞處是沒法掌控，好處是能夠得到最真實(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和觀察結(jié)果。這種試驗(yàn)方法一般用在qualitative research 中，下面的章節(jié)會(huì)講。
 
 
6. 第六章 Probability 概率。 這一章節(jié)的內(nèi)容非常重要！ 簡單來說，我們做完一個(gè)實(shí)驗(yàn)會(huì)得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。我們分析完數(shù)據(jù)之后要檢測一下概率。如果概率過大的話，那么實(shí)驗(yàn)結(jié)果很可能是碰運(yùn)氣得到的。反之，概率過小則證明實(shí)驗(yàn)結(jié)果可靠。檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為 P-value， 想要了解更多關(guān)于P-value 的私信走起。
 
 
7. 第七章 Combining and transforming random variables 結(jié)合轉(zhuǎn)變隨機(jī)變量：這一章節(jié)的內(nèi)容主要師怎么把隨機(jī)變量整合在一起，內(nèi)容比較簡單，通過練習(xí)題熟練一些公式就好了。
 
 
8. 第八章 Normal distribution and understand tables ：是不是很熟悉，跟第二章節(jié)不同，我們需要能讀懂正態(tài)分布的圖表。比如什么事Z-score，什么是Variance， 舉例中心值有多遠(yuǎn)等。
 
 
9. 第九章 Sampling distribition 抽樣分布： 之前我們講了，從人群當(dāng)中抽取的人變成了我們的被試。那么被試形成了一個(gè)小團(tuán)體，一個(gè)個(gè)小團(tuán)體之間的區(qū)別我們?cè)趺吹弥兀?這一章節(jié)的內(nèi)容也是非常重要，主要介紹了T-distribution， 我們也叫它 T-test， 用來檢測兩個(gè)groups 之間的區(qū)別。
 
 
10. 第十章 Statistical inference 推理統(tǒng)計(jì)：什么叫推理統(tǒng)計(jì)呢？就是根據(jù)數(shù)據(jù)推理出實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否具有統(tǒng)計(jì)意義。如果有意義，那么具體是什么意義。 之前我們提到過檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)是P-value， 這一章會(huì)詳細(xì)研究confidence intervals 置信區(qū)間。
 
 
11. 第十一章節(jié) hypothesis testing 假設(shè)檢驗(yàn)： 做任何的實(shí)驗(yàn)，都需要有一個(gè)假設(shè)，比如 我們假設(shè)工作滿意度對(duì)工作的效率有很大的效果。我們假設(shè) h1 -h0 is not equal to zero. 即兩組數(shù)據(jù)之間存在差異。或者null hypothesis 無效假設(shè)， 即我們假設(shè) h1-h2 = 0 如果我們不反駁，那么實(shí)驗(yàn)之間沒有差異。反之，我們r(jià)eject the null hypothesis 證明實(shí)驗(yàn)結(jié)果是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。
 
 
12. 第十二章節(jié) Significance testing (Chi-square) 顯著性檢驗(yàn)：卡方檢驗(yàn)Chi-square X2 test 卡方檢驗(yàn)用來用來檢測兩個(gè)變量之間是否有區(qū)別, 通常用表格的形式來展現(xiàn)，比如投擲硬幣，有正反兩面，我們投擲100次，看正面次數(shù)有多少，反面次數(shù)有多少，然后我們帶入Chi-square test 來測試正面和反面是否是均衡的，也就是大概我每次投擲正面或反面的幾率是差不多的。如果這個(gè)值越大，那么偏差越大，反之越小。
 
 
13. 第十三章節(jié) Practices 這一章節(jié)主要是練習(xí)完整的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，從實(shí)驗(yàn)的開始，到實(shí)驗(yàn)的結(jié)束，分析數(shù)據(jù)然后得到結(jié)果。
 
 
14. 第十四章節(jié) Statistics and social issues 統(tǒng)計(jì)學(xué)和社會(huì)問題：這個(gè)章節(jié)主要會(huì)探討一下統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)社會(huì)的意義和貢獻(xiàn)，其中涉及包括男女不平等，家庭教育與收入之間的研究，全球變暖等課題。最重要的是謠言就一個(gè)世紀(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)謊言，Vaccines and Autism 注射疫苗有助于治療自閉癥？？？
 
 
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