今学期、医学生に統計を教える手助けをしようとしています。
これらの学生が統計を学習することへの恐怖について多くの恐怖物語を聞いたことがあります。
誰もがこの恐怖に対処する方法を提案できますか？（これについて議論している人々へのリンク、またはあなた自身の経験からの提案を提供してください）
今学期、医学生に統計を教える手助けをしようとしています。
これらの学生が統計を学習することへの恐怖について多くの恐怖物語を聞いたことがあります。
誰もがこの恐怖に対処する方法を提案できますか？（これについて議論している人々へのリンク、またはあなた自身の経験からの提案を提供してください）
回答:
統計をパーソナライズしてみてください。（彼らは数学を忘れてしまうにも関わらず、それを認める）の概念を理解する理由表示するにはに便利です彼ら。たとえば、乳がんの検査結果の解釈方法。http://yudkowsky.net/rational/bayesから引用するには：
医師がよく遭遇する状況についての話の問題は次のとおりです。
日常のスクリーニングに参加する40歳の女性の1％が乳がんです。乳がんの女性の80％がマンモグラフィ陽性になります。乳がんのない女性の9.6％もマンモグラフィ陽性になります。この年齢層の女性は、定期的なスクリーニングでマンモグラフィ陽性でした。彼女が実際に乳がんになる確率はどのくらいですか？
答えは何だと思いますか？以前にこの種の問題に遭遇したことがない場合は、続行する前に時間をかけて独自の答えを見つけてください。
次に、ほとんどの医師がこの問題について同じ間違った答えを得ると言ったと仮定します-通常、医師の約15％だけが正しいと答えます。（「本当に？15％？それは本当の数字ですか、それともインターネットの世論調査に基づいた都市伝説ですか？」それは本当の数字です。キャスセル、シェーンベルガー、グレイボーイズ1978、エディ1982、ギゲレンツァーとホッフラッジ1995、および他の多くの研究を参照してください。これは驚くべき結果であり、簡単に複製できるため、広範囲に複製されています。）
生徒は医師になるため、明確にしてください。統計を理解していないと、患者に結果の誤った解釈を与えることになります。。これは学問的な問題ではありません。
また、彼らが研究に参加しない限り、彼らはあなたが彼らに教える詳細を忘れることを認めます。そうではないことを期待しないでください。基本的な概念（タイプIおよびIIのエラー、相関関係、因果関係など）を理解することを目指して、状況に直面したとき、彼らは「ねえ、おそらく私は急いで結論を出すべきではないが、統計をよりよく理解します。」認知エラーを防止し、他の人（特に多額の金銭がかかっている業界）から提供された結果に興味を持つように教えることは、あなたが成功した兆候です。
私は統計を個人的/関連性のあるものにすることが重要であることに同意しますが、それは最終的に学生の恐怖を払拭するものではありません。生徒が何かについてどのように感じるかは、それを教える人の性格と、興味のない生徒や怖がっている生徒を教える場合でも、その人が教室でどれだけ快適に感じるかに関係していると思います。彼らの恐れをなくすために最初にすることは、あなた自身のものを取り除くことです...あなたは恐れているかもしれない学生に教えることを恐れてはいけません。彼らの恐れについて彼らにカウンセリングすることはあなたの責任ではないからです。あなたはセラピストではありません。それでも、学生は自然で、楽しく、カジュアルで、気品があり、好感が持てるので、統計に対する気持ちを、あなた自身や好奇心の環境としての自分の気持ちに置き換え始めることができるので、生徒は恐れを手放すことができます、
それが私の信念と経験です。
だから、ここに私がお勧めします：
「情報は美しい」などのマントラを使用して統計を再構成し、同じ名前のブログを表示します。「何かを測定することでそれを管理できるようにする」などの事柄に言及し、賢明な決定を下します。はい、これらはすべて個人的で関連性のある方法です。
それらをフリーコノミクスのセクションに紹介します。それは素晴らしい本であり、統計分析が重要でセクシーな理由を記述するために普通の言葉を使用しています。
常に冗談を言ってください。これは彼らにあなたを愛しています。間抜けになります。彼らがあなたよりもクールだと感じるために必要なことは何でもしてください。彼らがあなたより賢いと感じるために必要なことは何でもしてください（彼らはあなたが密かにすべてを制御しているとあなたは信じていますが）。数年前にNYTimesに、クールではない教師の力に関する記事がありました。学生はリラックスできます。青のコンバースオールスターを着用し、特異な何か奇妙なことをして、チャンスがあり、恐れる必要がないことを知ってください。
遊ぶものを与えます。いくつかの色付きのマーカーを取得し（大学でこれを実行しました）、グラフとメモを色で描画します。これにより、標準偏差を計算していても、小学校にいるように感じられます。恐怖を克服するための大きな助け。
いくつかの測定ギアを入手し、心拍数を測定し、それらを走らせます。教室に住んでいる生徒からデータを収集して、概念を示します。統計クラスであることを忘れさせ、参加している、または管理している研究のように感じさせます。
数学を分かりやすく説明します。イントロ統計コースには、算術クラスほど難しい実際の数学的操作はありません。それは単に一連の多くの操作の連続であり、それを追跡することを学ぶことです。もっと組織化することを学ぶヨガの練習のようなものだと伝えてください。
1日目と2日目に全員の名前を絶対に覚えておいてください。彼らを名前で呼んで、時々彼らを楽しませて、あなたを楽しませてあげることは、すべて恐怖を克服する方法です。
彼らは最終的に、あなたが彼らが扱うことができないもので彼らを頭にぶつけないことを知りたいと思っています（それは恐怖です）。それらに十分な警告を与え、事態がどれほど困難かを誇張します。「今日、君の頭が爆発するかもしれないので、君たちは私を殺すだろう」と言ってクラスを始め、そしてあなたが彼らに変化を教えるとき、例えば、彼らは計算するのが簡単だとわかる、その後、彼らはより大きな自信を得るでしょう。
実際に計算が困難な場合は、それを実行するために全期間を与え、時間の制約に応じて次のクラスを2回目で撮影します。
そして再び、それは最終的にあなたについてです。統計情報を前後に知っていますか？それはまったくあなたを気難しいですか？あなたは生徒を笑わせてリラックスさせる楽しい先生ですか、それともあなたは船を操縦しているのか分からないのでぶつぶつ言っていますか？授業時間はうまく管理されていますか、それとも何かを教えるのにどれくらい時間がかかるのか、あなたは常に確信していませんか？あなたが必要なとき、あなたは彼らと厳しいことはできますか（結局医学生です）？
学生の恐怖にどう対処するかについてはあまり言及していませんが、Andrew Gelmanが優れた本「Teaching Statistics」を作成しました（いくつかのスライドもあります）。
ランダム性、ゲームで見られる初等確率、因果関係、順列テストについて話すことでコースを導入するのが好きです（なぜなら、パラメトリックテストはそれらに良い近似を提供するからです:)。
私は生徒に見せたい例を挙げました。これは、Phillip Goodの著書Permutation、Parametric、and Bootstrap Tests of Hypotheses（Springer、2005 3rd ed。）で、統計仮説と非常に簡単で次の問題を解決するための正確な順列テスト。
統計学の博士号を取得した直後に、ベンチの科学者が統計学を応用するのを本当に助けたいなら、自分で科学者になるべきだと決めました。それで、私は学校に戻って、ペトリ皿で育てられた細胞の生理学と老化を学びました。
被験者を治療にランダムに割り当てることよりも、実験には多くのことがあることがすぐにわかりました。一般に、実験努力の90％はさまざまな難解な実験技術の習得に費やされ、9％はこれまで行われていたことと本当にやりたいことのギャップを埋めるための新しい技術の開発に費やされ、実験自体にはわずか1％でした。しかし、ついに真実の瞬間が訪れました-私が出版するのなら、死なないようにしなければなりませんでした-そして、私は8つの培養皿にヒト二倍体線維芽細胞をクローニングすることに成功しました：ビタミンEが追加された実験的な「延命」ソリューション。
細胞培養の汚染がないことを指で3週間待ったが、このテスト期間の終わりには、各タイプの皿が3枚残っていた。技術者と私は細胞を移植し、放射性標識と接触させて24時間増殖させ、写真乳剤で覆う前にそれらを固定して染色しました。
10日が経過し、オートラジオグラフを調べる準備が整いました。最初にこの実験を思い描いてから2年が経ちましたが、結果は次のとおりです。必要な6つの数字がありました。
「ラベルを失いました」と、技術者が結果を渡したときに言いました。これは悲惨な状況でした。ラベルがなければ、どの細胞培養がビタミンEで処理され、どの細胞培養が処理されなかったかを知る方法がありませんでした。
これは、ASAの独立統計学者グループのメンバーにとって興味深いトピックです。経験豊富な教師から多くの有益な回答が得られる可能性があるため、ここで共有する内容を制限します。
生徒の出身地を理解すると役立ちます。低ストレスの事前テストは、長所、短所、および恐怖を特定するのに役立ちます。この目的のサンプルテストは、Freedman、Pisani、Purves Statisticsのテキストのインストラクターマニュアルに記載されています。機関からマニュアルのコピーを入手してください。（出版社は無料で送ると思います。）（これに本当に興味があるなら、学部生の事前評価に使用したこれらのテストのバージョンを投稿できます。）あるアーティストのWebサイトが。働く統計学者として、もちろん、あなたはあなたのクラスで起こる学習の定量的な測定に従事したいと思うでしょう;-)。そのサイトは、テストの質問に最適なリソースです。
イントロの統計を教えることに関する大規模で成長中の文献があります。開始する場所は、統計教育のオンラインジャーナルです。少なくとも、医学生に関連するケーススタディとデータセットの使用に関する記事があります。この集団を教えることに特に取り組んでいるいくつかを発見するかもしれません。
そのようなコースを教えるように頼まれたとき、私はいつも他の学部、そして可能であれば生徒自身に手を差し伸べることが本当に役立つことを知りました。医学生は本当に忙しく、統計を学ぶために学校に行かなかったが、彼らは彼らのキャリアを通して読んでいる論文を理解する必要があることを知っている。医学文献に精通していない場合は、LancetやJAMAなどの最高のジャーナルを数時間使用すると、彼らが取り組んでいることに感謝するのに役立ちます。
クラスを教えることを考えるとき、私は5つの主要な構成要素について考えます。1つの講義ですべてが通常使用されるわけではありません。彼らです
- 大規模なアプリケーション
- 物理的なデモンストレーション
- 小規模アプリケーション（特定）
- 統計的または確率的原理
- 証明または妥当性の議論
Tufteは、PGPフレームワークについても言及しました（ここにはソースはありませんが、Mostellerからも入手したと思います）。
例から始めて（例が学生に関連している場合に役立ちます）、一般的なソリューションを開発してから、別の例で終了するという考え方です。
私は生物学の学部生を教えています、そして、恐怖は彼らの間でife延しています。私は通常、3つのことを伝えることから始めます。
1）統計は数学ではなく、論理です。そして、尊敬されている大学で科学の学位を取得している場合、問題を解決するためにロジックを使用しても問題がないことは明らかです。
2）ある数値が別の数値よりも大きいかどうかを加算、減算、乗算、除算、および通知できる場合は、学部生の統計コースに必要なすべての数学を実行できます。
3）学習方法が異なるため、ある講師/教科書/説明がわからない場合は、別の講師に尋ねるか、見つけてください。（私はできる限り、2、3種類の説明を与えられたアイデアに与え、彼らに意味のあるものを覚えるように伝えようとします）。
最後に、純粋に口頭または数学の説明とは対照的に、視覚的な説明の側に誤りがあります。これは大多数の学生にとってはうまくいくようです。
ここにいくつかの良い答えがありますが、1つ追加します。
「王立統計学会の最初の女性メンバーは誰だった」と言うことから始めます。また、「あなたは彼女のことを聞いたことがあります」と言うかもしれません。
通常、誰もそれを正しくしません。それから私はそれがフローレンス・ナイチンゲールだったと言います、そして、私は彼女がなぜ有名であるか尋ねます。彼らは衛生のようなものについて反応します。彼女が発見した理由だけでなく、データを収集して政策立案者に説明したことで有名だと説明します。良いアイデアを持っていることはすべてとても良いことですが、それが真実であることを他の人に示すことができる必要があります。次に、円グラフ（極軸グラフ）と、それ自体がかなり有名な統計学者になったFNデビッドがナイチンゲールにちなんで命名された偶然について話します。
言及されていないが、この状況に最適なリソースだと思うリソースの1つは、Darrell Huffによる「How with Lie with Statistics」です。この本は、実用的な例と直感的な推論に満ちています。それは統計の時々抽象的な方法を固めるのに役立ちます。
工学の修士号を取得しているにもかかわらず、私は数学に苦労しています。私は自分が知っていることを象徴的に書くことに最も苦労する傾向があります。たとえば、無限に制限をかけることを学ぶとき、クラスで提供される多くの単語の問題を直感的に解決できましたが、数学を書いて方程式を解くには多くの労力がかかりました。
統計の多くは私にとって同じ闘争でした。私が受講した数学コースの統計は、物事がどのように、なぜ起こっているかを学ぶことが期待されていた新しい数学表記にもっと関心がありました。
私のために働き、統計の驚異に目を向けた方法は、たまたま統計を使用している私の工学コースでの実用的な問題解決でした。物理的な例を使用し、実験を行うことで、使用している表記法の本当の基礎を理解することができました。実験計画法のコースを開発する際、私は非常に実践的な方法で複雑な概念を教えるのに役立つ無料の情報が非常に多いことに非常に満足しています。
一般的な要素が自信の欠如であり、悲しいことに数学の能力の欠如であっても、すべてのケースをカバーするレシピはありません。そしておそらく最も決定的に重要なのは、統計が難しく、退屈で無意味で、起動するための奇妙なアイデアに満ちているという世代から世代へと受け継がれた強力な文化的先入観です。
入門コースをうまくやるのは難しいです。それは、間違った時間（平凡な時間割の問題のために、驚くほど頻繁に、日と週の時間）に、そして人々のキャリアの中で間違った時間になるでしょう。ほとんどすべての場合、間違った速度で移動します。彼らはまだ要点を見ていません（そして多くの場合決して見ません）。
それで、私はどんなポジティブなことを提供できますか？
私はデータとグラフから始め、それらが知っていることへのリンクが好きです。知っておくべきグラフだけでなく、新しいグラフも紹介します。方程式を恐れる学生は、多くの場合、グラフィカルな思考に満足し、得意です。
通常、実際のリフトオフは、通常プロジェクトまたは論文のために、学生が関心のある「自分の」データを持っている場合にのみ発生します。それは焦点と動機を与えます。彼らは文献を見て、人々が使用する方法を見ることができます。彼らは理解するインセンティブを持っています。それは、彼らが夢中になれるのは単なる愚かな小さな運動の問題ではないからです（しかし、まだ理解できていません）。英国のシステムでは、これは早くても2年生の学部レベルで起こります。
開示：私は地理学者です。私は地理学者を教えています。私は学際的な会議でよく話します。私は統計学の正式な資格を持っていませんが、統計学の応用は私のキャリアのほとんどを通して私の主な研究と教育の興味でした。