¿Alguna sugerencia para un buen libro introductorio de pregrado en estadística?

Espero que me puedan dar algunas sugerencias. Doy clases en una universidad muy diversa (compuesta por grupos minoritarios) y los estudiantes son principalmente psicólogos. La mayoría de los estudiantes son recién salidos de la escuela secundaria, pero algunos de ellos son estudiantes mayores que regresan por encima de 40. La mayoría de los estudiantes tienen problemas de motivación y aversión a las matemáticas. Pero todavía estoy buscando un libro que cubra el plan de estudios básico: desde descriptivo hasta muestreo y pruebas hasta ANOVA, y todo en el contexto de métodos experimentales. El departamento requiere que use SPSS en clase, pero me gusta la idea de construir el análisis en una hoja de cálculo como Excel.

ps los otros maestros usan un libro que no me gusta debido a la gran dependencia de las fórmulas computacionales. Creo que el uso de estas fórmulas computacionales, en lugar de la fórmula más intuitiva y computacionalmente intensiva que es consistente con el algoritmo racional y básico, no es intuitivo, innecesario y confuso. Este es el libro al que me refiero a Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences, 7ª edición Frederick J Gravetter State University of New York, Brockport Larry B. Wallnau State University of New York, Brockport ISBN-10: 049581220X ¡Gracias por leer!

Las estadísticas , de Freedman, Pisani y Purves, se originaron en un curso popular y exitoso impartido en UC Berkeley. Lo utilicé como texto de introducción de estadísticas para estudiantes universitarios, tomé prestadas algunas de sus ideas cuando impartía cursos de estadísticas de postgrado y regalé muchas copias a colegas y clientes. Hay muchas razones para su popularidad:

• Su narrativa y sus problemas están impulsados ​​por estudios de casos reales y datos reales de importancia obvia, en lugar de la tontería inventada que se encuentra en tantos textos. Estos son realmente interesantes y memorables, incluidos los ensayos de la vacuna contra la poliomielitis Salk, la debacle de la encuesta de Literary Digest de 1936, la demanda de discriminación de estudiantes graduados de Berkeley (basada en la paradoja de Simpson), las críticas de Fisher a los resultados de Mendel y mucho más.

• Tiene problemas extensos en tres niveles: al final de cada subsección del capítulo (de los cuales hay cientos), al final de cada capítulo (más de 30) y al final de los principales grupos de capítulos (aproximadamente 4, recuerdo) . Estos problemas requieren una matemática mínima o nula: se centran en posibles malentendidos que los autores, en su amplia experiencia, han encontrado que surgen entre los estudiantes.

• Se enfoca en ideas estadísticas y razonamiento más que en matemáticas.

• Utiliza (casi) ninguna fórmula matemática. Las relaciones cuantitativas generalmente se expresan gráficamente y en palabras. (Están tan claramente transmitidos que cuando leí este libro por primera vez, como estudiante graduado de matemáticas completamente ignorante de las estadísticas, pude reproducir toda la teoría matemática subyacente sin problemas).

• Cubre la mayor parte del material tradicional, incluidas las distribuciones binomial y normal, los intervalos de confianza, las pruebas z, las pruebas t, las pruebas de chi cuadrado, la regresión y la cantidad mínima de probabilidad y combinatoria necesaria para comprenderlas.

Algunos posibles inconvenientes incluirían:

• Sin tratamiento de las estadísticas bayesianas. Esto hará que este libro esté pasado de moda en una década.

• No hay tratamiento de ANOVA (los estudiantes de psicología podrían extrañar esto más).

• No hay discusión de informática.

Creo que los dos últimos no son críticos: un buen instructor puede suministrar fácilmente el material ANOVA y puede enseñar tanto o tan poca computación como deseen. Si la omisión de las estadísticas bayesianas es importante dependerá de los gustos y objetivos del instructor.

Finalmente, debo tener en cuenta que aunque las demandas matemáticas son tan pequeñas como uno podría imaginarse, mi evaluación previa y posterior de los estudiantes indica que las personas que acuden al libro con una disposición y un hábito de pensar cuantitativamente aún obtienen mucho más de que los que no lo hacen. La mayoría de mis alumnos obtuvieron malos resultados en las pruebas preliminares de conocimiento matemático (el 90% obtuvieron calificaciones bajas), pero aquellos que también obtuvieron malos resultados en las pruebas preliminares de pensamiento crítico ( Prueba de reflexión cognitiva de Shane Frederick ) mostraron una mejora notablemente menor durante el semestre que otros. Las pruebas previas y posteriores incluyeron la prueba CAOS completa de 40 ítemsde conceptos fundamentales que cualquier curso introductorio de estadísticas de nivel universitario debería incluir. Los estudiantes en esta clase han exhibido constantemente el doble de mejoría que la reportada en la literatura de CAOS; los estudiantes con puntajes pobres de reflexión cognitiva mejoraron solo una cantidad promedio (o no completaron el curso). No tengo los datos para asignar las causas de esta mejora adicional, pero sospecho que el libro de texto merece al menos parte del crédito.

Statistics Unplugged es un gran libro para estadísticas introductorias. El autor primero introduce la lógica de la prueba estadística y luego da la fórmula matemática. Este enfoque ayuda a digerir los nuevos conceptos. Hay varios ejemplos a lo largo del libro que se presentan en forma de un problema que debe resolverse en lugar de una declaración hipotética y pasos matemáticos.

Leí Freedman (casi todo el libro) y OpenIntro Statistics (más de un tercio). Ambos libros son bastante buenos.

Finalmente encontré el libro que se acercaba a lo que estaba buscando: Estadísticas de aprendizaje con R: un tutorial para estudiantes de psicología y otros principiantes de Daniel Navarro. Está disponible gratuitamente en línea (legalmente) y también puede solicitar una versión impresa por aproximadamente US $ 30 (consulte la página del libro para más detalles).

Las principales ventajas de este libro son:

• Implementaciones de R incrustadas en el texto a medida que se introducen los temas. R tiene funciones integradas para la mayoría de los métodos explicados en el libro. Donde R no tiene un incorporado, el autor ha escrito su propia función para él y lo ha puesto a disposición en CRAN bajo sulsr biblioteca, por lo que su aprendizaje es bastante completo. Personalmente, este es el mayor punto a favor de este libro.

• El libro es más completo que Freedman y OpenIntro. Junto con lo básico, cubre temas como la prueba de Shapiro-Wilk, la prueba de Wilcoxon, la correlación de Spearman, los medios recortados y un capítulo sobre estadísticas bayesianas, por nombrar algunos.

• La motivación detrás de cada tema se explica claramente. También hay una buena cantidad de historia detrás de los temas, por lo que puede apreciar cómo se llegó a un método.

• El libro fue escrito de forma iterativa con comentarios de los lectores y creo que el autor todavía está mejorando el libro.

¡El único inconveniente es que la versión impresa es grande y pesada!

Thom Baguley, editor saliente de The British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, publicó el libro Serious Stats que puede encontrar útil. Sin embargo, depende de R en lugar de SPSS.

Sospecho de los libros que están en su séptima edición. En mi experiencia docente, significa que las secciones y los problemas se reorganizaron para que los estudiantes tuvieran que comprar la última edición para generar el flujo de efectivo para el editor y las regalías para los autores continúen con el curso. Pocas monografías serias de nivel de investigación han sido sometidas a una segunda edición por sus autores, y cualquier número mayor es obviamente un caso atípico. (La Biblioteca de Estadística de Kendall es una notable excepción, pero realmente no puedo pensar en ningún otro libro que sepa que esté en su tercera edición).

En mi muy firme opinión, Excel es una buena herramienta para el análisis estadístico solo cuando es utilizado por un Ph.D. estadístico. Enseñar estadísticas de pregrado con él probablemente tendrá consecuencias desastrosas, y enseña pocas estadísticas en comparación con el uso de un paquete moderno como R o Stata. Solo intente producir un gráfico de regresión de apalancamiento vs apalancamiento estandarizado en Excel, y compárelo con líneas simples en estos paquetes. Los mayores de estadísticas necesitarían conocer la teoría, por lo que tendrían que construir estos gráficos desde cero, pero aún así usar un paquete estadístico en lugar de copiar / pegar las fórmulas en Excel. Los estudiantes de primer ciclo no importantes necesitan tener la sensación de análisis de datos, y Excel lo oculta, en el mejor de los casos.

¿Qué tal el detective estadístico de Ramsey y Schafer?

Creo que este libro llega a algunos puntos importantes sin a) demasiadas matemáticas ob) tonterías.

Sugeriría que un curso de introducción de estadísticas para psicología y otros tipos de ciencias sociales debería enfatizar cómo no equivocarse demasiado. Una encuesta de métodos también sería algo bueno para los estudiantes de pregrado.

Echa un vistazo al libro introductorio de estadísticas, El sentido de los datos a través de las estadísticas: una introducción(2014) por Dorit Nevo. Está escrito de una manera extremadamente accesible y está destinado a estudiantes de pregrado o posgrado en negocios y ciencias sociales. El libro de texto hace uso de ejemplos significativos para los estudiantes de hoy y está acompañado de hojas de trabajo de Excel que proporcionan una experiencia práctica que refuerza los conceptos y técnicas estadísticas cubiertos. Los instructores reciben materiales didácticos complementarios, que incluyen diapositivas de conferencias PPT para cada capítulo, un Manual de soluciones para todos los ejercicios de unidad y conjuntos de práctica de fin de capítulo, y un banco de pruebas. El libro se vende solo en formato digital (.pdf), lo que permite un precio muy razonable de $ 19.95. Los educadores pueden registrarse para tener acceso gratuito al libro y a los materiales didácticos registrándose en Legerity Digital Press Educator Preview .

Aquí hay una lista de libros. Los acertijos / acertijos son una excelente manera de inculcar un interés en lo que las matemáticas / estadísticas pueden hacer. Los ejemplos de la vida real también ayudan.

He sido un TA, observador o estudiante en muchos cursos que involucran métodos cuantitativos para la psicología, con SPSS como el programa principal. En todos los casos me ha parecido que los estudiantes han gravitado hacia Field (2013), independientemente de si el coordinador del curso ha mencionado este libro o no. En numerosos casos, los estudiantes ignoraron un libro de texto recomendado y en su lugar leyeron el libro de texto de Field.

No soy adecuadamente competente para evaluar el rigor de las explicaciones en el libro, y tampoco estoy al tanto de ninguna investigación sobre los resultados del aprendizaje. Sin embargo, puedo decir que este libro es completo, barato (de donde soy de todos modos) y popular entre los estudiantes. El estilo de escritura del autor depende en gran medida de anécdotas personales, que agradecerán a algunos lectores. Sin embargo, he descubierto que al menos tantos estudiantes lo disfrutan. Parecía encontrarme con muchos errores tipográficos y otros problemas en las primeras ediciones, pero para la cuarta edición la mayoría de estos parecen estar eliminados.

Entonces, Field (2013) es mi recomendación, ya que:

1. He visto a estudiantes de psicología participar y disfrutar de leerlo.
2. Incluso si recomienda otro libro, es muy probable que algunos estudiantes usen Field (2013) de todos modos. Esto puede crear problemas de administración dentro de su curso.
3. El libro es popular y el autor aún es relativamente joven, por lo que es probable que haya más ediciones y mejoras.
4. Si más tarde decide que quiere usar R, puede hacer la transición sin problemas a Field, Miles y Field (2012), que utiliza la mayoría de los mismos ejemplos. @ jeremy-miles es un colaborador frecuente de este sitio.

Field, A. (2013). Descubriendo estadísticas utilizando las estadísticas de IBM SPSS. Sabio.
Field, A., Miles, J. y Field, Z (2012). Descubriendo estadísticas usando R. Sage.