Bu dönem tıp öğrencilerine istatistik öğretmeye yardım etmek üzereyim.
Bu öğrencilerin korkusuyla ilgili istatistik öğrenmekten korkan birçok korku hikayesi duydum.
Birisi bu korku ile ne yapılması gerektiğini önerebilir mi? (Ya bunu tartışan insanlarla bağlantı kurar ya da kendi deneyimlerinden önerilerde bulunur)
Yanıtlar:
İstatistikleri kişiselleştirmeyi deneyin. (Bunlar, matematik unutmak bunu kabul edecek olsa bile) onun kavramları anlama neden göstermek için yararlıdır onları . Örneğin, meme kanseri testi sonuçlarının nasıl yorumlanacağı. Http://yudkowsky.net/rational/bayes adresinden alıntı yapmak için :
İşte doktorların sıkça karşılaştığı bir durumla ilgili bir hikaye sorunu:
Rutin taramaya katılan kırk yaştaki kadınların% 1'i meme kanseridir. Meme kanserli kadınların% 80'i pozitif mamografi alacak. Meme kanseri olmayan kadınların% 9,6'sı da pozitif mamografi alacaktır. Bu yaş grubundaki bir kadın rutin bir taramada pozitif mamografi yapmıştır. Gerçekten meme kanseri olma olasılığı nedir?
Cevabın ne olduğunu düşünüyorsun? Daha önce bu tür bir sorunla karşılaşmadıysanız, devam etmeden önce lütfen kendi cevabınızı bulmak için bir dakikanızı ayırın.
Sonra, çoğu doktorun bu soruna aynı yanlış cevabı aldığını söylediğimi varsayalım - genellikle doktorların sadece% 15'i doğru yapar. (“Gerçekten mi?% 15? Bu gerçek bir sayı mı yoksa İnternet anketine dayanan bir şehir efsanesi mi?” Gerçek bir sayı. Bkz. Casscells, Schoenberger ve Grayboys 1978; Eddy 1982; Gigerenzer ve Hoffrage 1995; ve diğer birçok çalışma Bu, çoğaltılması kolay olan şaşırtıcı bir sonuçtur, bu yüzden yoğun biçimde çoğaltılmıştır.)
Öğrencileriniz tıp doktoru olacağı için şunu açıkça belirtin: eğer istatistikleri anlamıyorlarsa, sonuçları hastalarına yanlış yorumlayacaklardır . Bu akademik bir mesele değil.
Ayrıca onlar araştırmada gitmek sürece, onlar kabul edecek bunları öğretecek ayrıntıları unutur. Umarım, durum böyle değildir. Temel kavramları anlamalarını hedefleyin (tip I ve II hataları, korelasyonlar ve nedenler vb.) Bir durumla karşı karşıya kaldıklarında hatırlayacaklar "hey, belki de bir sonuç çıkarmak için acele etmemeliyim, istatistikleri daha iyi anlayın. " Bilişsel hataların önlenmesi ve başkalarının (özellikle de büyük miktarlarda paranın tehlikede olduğu bir sektörde) başkalarının sunduğu sonuçların meraklı olmasını öğretmek, başaracağınız işaretlerdir.
İstatistiği kişisel / alakalı yapmanın önemli olduğu konusunda hemfikirim ama bu sonuçta öğrencinin korkusunu ortadan kaldıracak değil. Öğrencinin bir şey hakkında ne hissettiğini genelde öğreten kişinin kişiliği ile ilgisi olduğunu ve ilgisiz veya korkmuş öğrencilere öğretirken bile o kişinin sınıfta ne kadar rahat hissettiğini düşünüyorum. Korkularından kurtulmak için yapılacak ilk şey, kendi kendinizle yapmaktır ... korkacak öğrencilere öğretmekten korkmamalısınız, çünkü korkuları konusunda onlara danışmanlık yapmak sizin sorumluluğunuzda değildir. Sen terapist değilsin. Ve yine de, doğal, eğlenceli, rahat, corny ve sevilen biri olarak, öğrenci, bir kişi olarak sizin merakınız ve ortamınızdaki duyguları ile istatistiki duygularını değiştirmeye başlayabilecekleri için korkularını bırakabilecekler. ,
Bu benim inancım ve deneyimim.
İşte size önerdiğim şey:
"Bilgi Güzel" gibi mantraları kullanarak İstatistikleri Yeniden Yap ve onlara aynı isimdeki blogu göster. “Bir şeyi ölçmenin onu yönetmenize nasıl olanak sağladığı” ve daha akıllıca kararlar alma gibi şeylerden bahsedin. Evet, bunların hepsi kişisel ve alakalı hale getirmenin yolları.
Onları Freakonomics bölümlerine tanıtın. Harika bir kitap ve istatistiksel analizin neden önemli ve seksi olduğunu açıklamak için normal dil kullanıyor.
Corny'ye sürekli şakalar yaptığını söyle. Bu onları onlara çeker. Bir gofret ol. Sizden daha havalı olduklarını hissetmeleri için ne gerekiyorsa yapın. Onların sizden daha akıllı olduklarını hissetmeleri için ne gerekiyorsa yapın (gizlice her şeyin kontrol altında olduğuna inanmanıza rağmen). NYTimes’ta birkaç yıl önce serin olmayan bir öğretmenin gücü hakkında bir yazı vardı. Öğrencilerin rahatlamasını sağlar. Mavi giyin, bütün yıldızlarla sohbet et, garip bir şey yap, kendine has bir şey yap, böylece şansları olduğunu ve korkacak hiçbir şeyleri olmadığını bilsinler.
Onlara oynayacakları şeyler ver. Bazı renkli kalemler (bunu üniversitede yaptım) alın ve grafiklerini ve notlarını renkli çizmelerini sağlayın. Bu, standart sapma hesaplasalar bile ilkokulda olduklarını hissettirir. Korkunun üstesinden gelmede büyük yardım.
Bir miktar ölçüm cihazı edinin, kalp atış hızınızı ölçün ve etrafta dolaşmalarını sağlayın. Sınıfta yaşayan öğrencilerden veri toplayarak kavramları gösterin. Onları bir istatistik sınıfı olduğunu unutturun, katıldığı bir çalışma ya da yönetme gibi hissettirmelerini sağlayın.
Matematiği sökünüz. Bir intro istatistik kursu, aritmetik bir sınıftan daha zor olan gerçek bir matematiksel işlem içermez, bu sadece satırdaki birçok işlem dizisidir ve bunun izini sürmeyi öğrenmekle ilgilidir. Onlara daha organize olmayı öğrenmenin bir yoga uygulaması gibi olduğunu söyle.
Kesinlikle birinci ve ikinci günde herkesin adını ezberleyin. Onları isimleri ile çağırmak, bazen onlarla eğlenmek, seninle eğlenmelerini sağlamak, korkunun üstesinden gelmek için her yol.
Nihayetinde, başlarına başlarına dokunamayacakları bir şeyle vurmayacağınızı bilmek istiyorlar (korku budur). Onlara geniş bir uyarı verin ve işlerin ortaya çıktıkça ne kadar zor olduğunu abartın. "Oğlum, siz beni öldüreceksiniz, çünkü bugün başınız patlayacak kadar zor olacak" diyerek sınıfa başlayın ve sonra onlara varyansı öğretirken, diyelim ki ve hesaplamaları kolay buluyorlar. o zaman daha büyük bir güven kazanacaklar.
Bir şeyi hesaplaması gerçekten zor olduğunda, yapmaları için onlara bir süre verin ve zaman kısıtlamalarınıza bağlı olarak bir sonraki sınıfa geçin.
Ve yine, sonuçta seninle ilgili. İstatistiklerinizi ileri geri biliyor musunuz? Seni korkutuyor mu? Öğrencileri güldüren ve rahatlatan eğlenceli bir öğretmen misiniz yoksa gemiyi nasıl yönlendirdiğinizden emin değil misiniz? Sınıf zamanını iyi idare ediyor musun, yoksa öğretmenin ne kadar zaman alacağından emin değil misin? İhtiyacınız olduğunda, onlarla sert olabilir misiniz (sonuçta onlar tıp öğrencisidir)?
Öğrencilerin korkusuyla nasıl başa çıkılacağıyla ilgili çok fazla bir şey değil, ama Andrew Gelman harika bir kitap, Öğretim İstatistikleri, bir sürü hile (ayrıca bazı slaytlar da var ) yazdı .
Rasgele olmaktan, oyunlarda bulunan temel olasılıklardan, nedensel ilişkilerden, permütasyon testlerinden bahsederek bir ders vermeyi seviyorum (çünkü parametrik testler onlara iyi bir yaklaşım sunuyor :).
Sadece öğrencilere göstermeyi sevdiğim bir örnek verdim. Bu, Phillip Good'dan, Hipotezlerin Permütasyon, Parametrik ve Önyükleme Testleri (Springer, 2005 3. baskı) adlı kitabında , istatistiksel hipotez ve genel olarak test etme veya karar verme stratejisini ve çok basit bir şekilde nasıl uygulanacağını genel bir stratejiyle tanıttı. follwoing problemini çözmek için tam permütasyon testi.
Doktora programımı istatistik olarak aldıktan kısa bir süre sonra, bilim insanlarının istatistik uygulamalarına gerçekten yardımcı olmak istersem, kendim de bir bilim adamı olmak zorunda olduğuma karar verdim. Bu yüzden okula geri döndüm, petri kaplarında yetişen hücrelerde fizyoloji ve yaşlanmayı öğrenmek için.
Yakında öğrendim ki, deneklerin tedavilere tesadüfi olarak vermekten daha büyük bir deney olduğunu öğrendim. Genel olarak, deneysel çabanın% 90'ı, yapılanlar ve gerçekten yapmak istediklerim ile denemenin sadece% 1'i arasındaki farkı aşmak için yeni teknikler geliştirmede bir başka% 9, çeşitli arcane laboratuarı tekniklerinde uzmanlaşmak için harcandı. Ama gerçek şu an nihayet geldi - yayınlayacak olsaydım ve yok olamayacaktım - - ve sekiz kültür yemeğinde insan diploid fibroblastlarını klonlamayı başardım: Bu yemeklerden dördü geleneksel bir besin çözeltisi ile doluydu ve dördü E vitamininin eklendiği deneysel "yaşamı uzatan" çözüm.
Üç hafta bekledim, parmaklar geçti, hücre kültürlerinde kirlenme olmadı, ancak bu test süresinin sonunda her tipte üç tabak kalmıştı. Teknisyenim ve ben hücreleri naklettik, 24 saat radyoaktif bir etiketle temasta kalmalarına izin verdik ve daha sonra onları fotoğrafik bir emülsiyonla kaplamadan önce sabitleyip lekeledik.
On gün geçti ve otoradyografları incelemeye hazırdık. Bu deneyi ilk öngördüğümden bu yana iki yıl geçti ve şimdi sonuçlar şöyle: İhtiyacım olan altı sayıya sahiptim.
"Etiketleri kaybettim," dedi teknisyenim bana sonuçları verirken. Bu korkunç bir durumdu. Etiketler olmadan, hangi hücre kültürlerinin E vitamini ile tedavi edildiğini ve hangilerinin kullanılmadığını bilmenin hiçbir yolu yoktu.
Bu, ASA'daki İzole İstatistikçiler grubunun üyeleri için ilgi çekici bir konudur . Orada deneyimli öğretmenlerden çok sayıda faydalı yanıt alma ihtimaliniz var, bu yüzden burada paylaştıklarımı sınırlayacağım.
Öğrencilerinizin nereden geldiğini anlamak faydalıdır. Düşük stresli bir ön test güçlü, zayıf yanlarını ve korkularını tanımlamanıza yardımcı olabilir. Bu amaç için örnek testler, öğretmen el kitabında Freedman, Pisani, Purves Statistics metnine verilmiştir. El kitabının bir kopyasını kurumunuzdan alın. (Yayıncının ücretsiz göndereceğini düşünüyorum.) (Eğer gerçekten bununla ilgileniyorsanız, mezunların ön değerlendirmesinde kullandığım bu sınavların bir versiyonunu gönderebilirim.) Giriş istatistiklerine ilişkin bir başka iyi test materyali kaynağı olduğunu Sanatçı Web sitesi. Çalışan bir istatistikçi olarak, elbette sınıfınızda gerçekleşen öğrenmenin nicel ölçümünü yapmak isteyeceksiniz ;-). Bu site test soruları için harika bir kaynaktır.
Giriş istatistiklerinin öğretilmesi hakkında geniş ve büyüyen bir literatür var. Başlamak için bir yer çevrimiçi İstatistik Eğitim Dergisi . En azından orada tıp öğrencileriyle ilgili vaka çalışmaları ve veri setlerini kullanma hakkında makaleler bulacaksınız; Bu popülasyona öğretmeyi özellikle ele alan bazılarını ortaya çıkarabilirsiniz.
Bu tür dersleri öğretmem istendiğinde, diğer fakültelere ulaşmanın ve mümkün olduğunda öğrencilerin kendilerini bilmeleri gerekenleri ve onları neyin motive edebileceğini bulmalarını her zaman yararlı buldum. Tıp öğrencileri çok meşguller ve istatistik öğrenmek için okula gitmediler, ancak kariyerleri boyunca okuyacakları kağıtları anlamaları gerektiğini biliyorlar. Tıp literatürüne aşina değilseniz, Lancet ve JAMA gibi en iyi dergileri içeren birkaç saat, neye çalıştıklarını takdir etmenize yardımcı olacaktır.
Frederick Mosteller şöyle dedi:
Bir sınıf öğretmeyi düşündüğümde, normal olarak bir derste kullanılmayan beş ana bileşen düşünüyorum. Onlar
- Büyük ölçekli uygulama
- Fiziksel gösteri
- Küçük ölçekli uygulama (özel)
- İstatistiksel veya olasılık prensibi
- Prova veya uygunluk argümanı
Tufte ayrıca (burada kaynağım yok ama bunun Mosteller'den olduğunu düşünüyorum) PGP çerçevesinden de bahsetti :
Buradaki fikir bir örnekle başlamanız gerektiğidir (örnek öğrencilerle ilgiliyse yardımcı olur), sonra genel çözümü geliştirin, sonra başka bir örnekle kapatın.
Lisans biyoloji öğrencilerine ders veriyorum ve korku da onların arasında. Genelde onlara üç şey söyleyerek başlarım:
1) İstatistikler matematik değildir, mantıktır. Ve saygın bir üniversitede fen derecesi yapıyorsanız, problemleri çözmek için mantık kullanmakla ilgili herhangi bir probleminiz yoktur.
2) Bir sayının diğerinden daha büyük olup olmadığını ekleyebilir, çıkarabilir, çarpabilir, bölebilir ve söyleyebilirseniz, bir lisans istatistik dersi için gerekli tüm matematik işlemlerini yapabilirsiniz.
3) İnsanlar farklı öğrenir, eğer bir öğretim görevlisini / ders kitabını / açıklamayı anlamıyorsanız, bir tane daha sorun veya bulun. (Verebileceğim bir fikir için 2-3 çeşit açıklama yapmaya çalışıyorum ve onlara mantıklı olanı hatırlamalarını söyleyeceğim).
Sonunda, öğrencilerin çoğu için işe yaradıkça, tamamen sözel veya matematiksel olanların aksine görsel açıklamaların yanındayım.
“Belirsizlik karşısında karar verme”, esasen istatistiğin konusu olduğu halde, “istatistik” ten çok daha ilginç geliyor. Belki kurs için motivasyon oluşturmak için karar verme yönü ile yol açabilir.
Burada bazı iyi cevaplar, ancak bir ek.
"Kraliyet İstatistik Kurumu'nun ilk kadın üyesi kimdi" diyerek başladım. "Onu duydunuz" diyebilirim.
Genellikle kimse doğru anlamaz. Sonra Florence Nightingale olduğunu söyledim ve neden ünlü olduğunu sordum. Hijyen gibi şeylere cevap verirler. Sadece keşfettiğinden değil, aynı zamanda verileri topladığı ve politika yapıcılara açıkladığı için ünlü olduğunu açıklıyorum. Her şey çok iyi bir fikir sahibi olmakla birlikte, diğer insanlara doğru olduğunu gösterebilmeniz gerekir. Daha sonra pasta çizelgeleri (kutupsal eksen çizelgeleri) ve kendi başına oldukça iyi bilinen bir istatistikçi olmaya devam eden FN David'in Nightingale'den sonra adlandırılmasının tesadüfü hakkında konuşuyorum.
Söylenmemiş, ancak bu durum için en iyi kaynak olacağını düşündüğüm bir kaynak Darrell Huff'un İstatistiklerle Nasıl Yatırılacağı kitabıdır . Kitap pratik örnekler ve sezgisel akıl yürütme ile doludur; Bazen soyut istatistik yöntemlerini oluşturmaya yardımcı olur.
Mühendislik alanında yüksek lisans olmasına rağmen matematikle mücadele ediyorum. En çok bildiğim şeyi sembolik olarak yazmakla mücadele etme eğilimindeyim. Örneğin, sonsuzluğa sınır koymayı öğrenirken, sınıfta sağlanan kelime problemlerinin birçoğunu sezgisel olarak çözebilirdim, ancak matematiği yazmak ve denklemi çözmek için çok çaba sarf ettim.
İstatistiklerin çoğu benim için de aynı mücadeleydi. Aldığım matematik derslerinde istatistikler yeni matematiksel gösterimle daha fazla ilgiliydi. Bunun nasıl ve neden gerçekleştiğini öğrenmem bekleniyordu.
Benim için işe yarayan ve gözlerimi istatistik harikalarına açan yöntem, istatistik kullandığım mühendislik derslerinde pratik problem çözme oldu. Fiziksel örnekler kullanmak ve deneyler yapmak, kullandığım gösterim için gerçek temeli anlamama yardımcı oldu. Deney Tasarımı üzerine bir kurs geliştirirken, karmaşık kavramları çok pratik bir şekilde öğretmeye yardımcı olacak ücretsiz bilgi miktarından çok memnun kaldım.
Hiçbir reçete, ortak öğeler güven eksikliği ve ne yazık ki matematikte yeterlilik eksikliği olsa bile, tüm durumları kapsamaz; ve belki de en önemlisi, güçlü bir kültürel önyargı, nesilden nesile aktarılan istatistiklerin zor, sıkıcı ve anlamsız olacağı ve garip fikirlerle dolu olacağını ortaya koydu.
Giriş kursu iyi yapmak zordur. Yanlış zamanda (sıradan ders çizelgeleme sorunları nedeniyle şaşırtıcı bir şekilde sık sık, günün ve haftanın günü) ve insanların kariyerlerinde yanlış zamanda olacak. Neredeyse herkes için yanlış hızda gidecektir. Henüz noktayı göremiyorlar (ve çoğu durumda asla görmeyecekler).
Peki hangi pozitifleri önerebilirim?
Veri ve grafiklerle başlamayı ve bildikleriyle bağlantı kurmayı seviyorum . Sadece bilmeleri gereken grafikleri değil, bazılarını da yeni tanıtın. Denklemlerden korkan öğrenciler, grafik olarak düşünmekten genellikle mutludur ve iyidir.
Asıl kaldırma, genellikle öğrenciler genellikle bir proje ya da tez çalışması için umursadıkları "kendi" verilerine sahip olduğunda gelir . Bu odak ve motivasyon verir; literatüre bakabilir ve insanların hangi yöntemleri kullandığını görebilirler; anlamaları için bir teşvikleri var, çünkü sadece uyuyabilecekleri aptalca bir küçük egzersiz meselesi değil (ama yine de anlayamıyorsunuz). İngiliz sisteminde bu, ikinci sınıf lisans seviyesi kadar erken olabilir.
Açıklama: Ben bir coğrafyacıyım; Coğrafyacılara öğretirim; Disiplinlerarası toplantılarda sık sık görüşmeler yaparım. İstatistikte herhangi bir resmi yeterliliğe sahip değilim, ancak istatistiksel uygulamalar kariyerim boyunca araştırma ve öğretim ilgi alanım olmuştur.