Ich beabsichtige, Teenagern einen einstündigen Vortrag über Statistik zu halten. Ich werde sie wahrscheinlich nur einmal sehen. Dieses Szenario kann immer wieder auftreten.
Ich möchte ihnen einige Aktivitäten geben, damit sie Statistiken erleben können. Aber ich bin gezwungen, dies mit Leuten zu tun, die nichts über Wahrscheinlichkeit, statistische Inferenz, explorative Analyse usw. wissen.
Mein Gedanke war, einige einfache Visualisierungstricks durchzugehen, die die Medien manchmal verwenden, und diese ein wenig zu entlarven. (Bitte gib mir keinen Link zu "Wie man mit Statistiken lügt" :))
Die andere Idee ist, ihnen (auch) einen Auftrag zu geben, ein Experiment durchzuführen, um etwas zu entdecken. Zum Beispiel: Finden, ob sie den Unterschied zwischen Coca Cola und RC Cola erkennen können.
Ich suche nach Vorschlägen, was mit ihnen zu tun ist, oder nach Ressourcen mit relevanten Materialien.
Antworten:
Eine Sache, die ich mit Schülern gemacht habe, die gut angekommen sind, war, mehrere Päckchen (die kleinen) mit M und Ms Süßigkeiten zu nehmen und die Schüler zählen zu lassen, wie viele von jeder Farbe in einer Packung sind (abhängig von der Anzahl der Schüler, die sie möglicherweise haben jeder bekommt seine eigene oder arbeitet in Gruppen von 2 oder 3). Die Schüler können in der Regel einen geeigneten Weg finden, um die Süßigkeiten anschließend zu entsorgen. Wenn Sie mehr Daten wünschen, oder Vergleiche, oder einfach nur die „Population Proportions“ Ich habe einige Werte aufgenommen haben hier (wenn Sie dies tun , sollten Sie Ihre Daten einreichen hinzufügen).
Dann können Sie die Daten, die sie gerade gesammelt haben, verwenden, um einige grundlegende Konzepte wie Variation zu zeigen (sie haben nicht alle die gleichen Zählungen / Proportionen erhalten). Sie können einige grundlegende Grafiken wie ein Histogramm des Anteils an blauen Bonbons oder Boxplots anzeigen, in denen die Anteile einer Farbe aus verschiedenen Typen verglichen werden.
Normalerweise zeige ich ihnen dann das wahre Verhältnis für eine der Farben und zeige, wie sich ihre Proportionen, obwohl sie nicht genau der Wahrheit entsprechen, tendenziell um den wahren Wert gruppieren. Ich zeige dann, wie nahe sie der Wahrheit sind (eine allgemeine Faustregel besagt, dass bei einer Stichprobengröße von 50 die 95% ige Fehlerquote etwa 14-15% beträgt). Dann zeige ich ihnen den Anteil einer anderen Farbe als eines ihrer Muster und frage, welche Werte der "Wahrheit" glaubwürdig wären (wieder unter Verwendung der Faustregel von 14-15%), ohne ihnen zu sagen, was die Wahrheit ist. Dies gibt eine allgemeine Vorstellung vom Konzept eines Konfidenzintervalls.
Eine andere Option sind lebende Grafiken. Lassen Sie jeden Schüler eine numerische Tatsache über sich selbst wissen (Höhe in Zoll / cm funktioniert gut). Machen Sie einen Platz auf dem Boden frei und kleben Sie ein Klebeband mit den darauf geschriebenen Werten (wie die Achse eines Diagramms) ab. Lassen Sie die Schüler neben ihrem Wert aufstellen. Sie können dann auf einen Schreibtisch / eine Leiter klettern und ein Bild des lebenden Histogramms machen (ich habe dies draußen mit einer hohen Leiter gesehen, um einen wirklich guten Effekt zu erzielen). Dann können Sie sie von jedem Ende abzählen lassen und einen Streifen Klebeband dort ablegen, wo sie sich in der Mitte treffen (der Median). Dann machen Sie dasselbe für jede Hälfte und legen Klebeband für die Quartile ab, wickeln Sie das Klebeband um die mittlere Hälfte Lassen Sie sie dann auf den Boden senken, fügen Sie die Schnurrhaare hinzu und lassen Sie sie zurücktreten, um zu sehen, wie das Boxplot auf dem Boden verbleibt.
Eine Aktivität, die die Notwendigkeit zeigt, gute Proben zu entnehmen und voreingenommene Proben zu vermeiden, kann durchgeführt werden, indem einige normale Trinkhalme entnommen und auf Längen von 1 Zoll, 2 Zoll und 4 Zoll geschnitten werden. Legen Sie 4 von jeder Länge in eine Papiertüte. Geben Sie jeder Gruppe von Schülern eine Papiertüte und lassen Sie sie aus jeder Tasche eine Probe der Größe 4 entnehmen, indem Sie in die Tasche greifen, ohne sie zufällig zu betrachten und 4 herauszunehmen. Lassen Sie jede Gruppe ihren Strohhalm zurücklegen und noch ein paar Proben nehmen. Zeichnen Sie die Mittelwerte ihrer Stichproben auf und erstellen Sie ein Histogramm. Zeigen Sie den tatsächlichen Mittelwert in der Grafik an, um zu zeigen, dass ihre Mittelwerte aufgrund der verzerrten Stichproben im Durchschnitt größer sind als die Wahrheit.
Sie können auch einige der Prinzipien des Studiendesigns diskutieren, indem Sie die Schüler Papierhubschrauber herstellen lassen (Sie können nach Vorlagen googeln) und einige Optionen (Flügellänge, Körperbreite, Büroklammer oder keine Büroklammer usw.) variieren, um festzustellen, ob sie vorhanden sind kann das Design finden, das am längsten dauert, um eine festgelegte Strecke zu fallen. Sie können die Replikation, die Randomisierung der Testreihenfolge (was ist, wenn sich der Wind während des Testzeitraums ändert?) Und andere Konzepte diskutieren.
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Haben Sie http://www.stat.columbia.edu/~gelman/bag-of-tricks/ gesehen ?
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Das ist sehr offen!
Statistiken auf Highschool-Niveau:
Wenn Sie ein R-Enthusiast sind, schauen Sie sich die "TeachingDemo" -Bibliothek an, die verrückt gute 3D-Simulationen bietet!
Lassen Sie sie spielen (mit Süßigkeiten) und zeigen Sie ihnen, wie sie ihre Gewinnchancen erhöhen können: - Unterschiedliche Würfelwürfe - Roulette - Kartenauswahl
Berühmte Probleme, an denen Sie Spaß haben können (dh sie dazu bringen, die eigentlichen Spiele zu spielen) - Chevalier de Méré-Problem (dh die Erfindung der Wahrscheinlichkeitstheorie) - Monty Hall-Spiel (Machen Sie einen Deal) (dh Einführung in die bedingte Wahrscheinlichkeit) ) http://www.mytechinterviews.com/tag/probability (einschließlich Herausforderungen für Google-Interviews)
Videos hauptsächlich zu Hype-Statistiken: http://www.ted.com/talks/lang/en/arthur_benjamin_s_formula_for_changing_math_education.html http://www.ted.com/talks/lang/en/peter_donnelly_shows_how_stats_fool_juries.html http: // www. ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html
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