統計に関する優れた学部入門教科書の提案はありますか？

いくつかの提案をいただければ幸いです。私は非常に多様な（少数グループで作られた）大学で教えており、学生はほとんど心理学専攻です。ほとんどの生徒は高校からの新入生ですが、一部の生徒は40歳以上の高齢の帰国生徒です。ほとんどの生徒は動機付けの問題と数学への嫌悪感を持っています。しかし、私はまだ基​​本的なカリキュラムをカバーする本を探しています。説明からサンプリング、テスト、ANOVAまで、そしてすべて実験的方法の文脈で。部門では、クラスでSPSSを使用する必要がありますが、Excelなどのスプレッドシートで分析を構築するというアイデアが気に入っています。

ps他の教師は、計算式に大きく依存しているために私が好きではない本を使用しています。合理的で基本的なアルゴリズムと一致する、より直感的で計算集約的な式ではなく、これらの計算式を使用すると、直感的で不要で混乱します。これは、私が行動科学の統計の要点、第7版ニューヨークのフレデリックJグラベッター州立大学、ブロックポートラリーB.ウォールナウ州立大学ニューヨーク校、ブロックポートISBN-10：049581220Xを参照する本です。

Freedman、Pisani、PurvesによるStatisticsは、カリフォルニア大学バークレー校で教えられた人気のある成功したコースから生まれました。私はそれを学部生向けのイントロ統計テキストとして使用し、大学院統計コースを教える際にそのアイデアの一部を借用し、同僚やクライアントに多くのコピーを配りました。その人気には多くの理由があります。

• その物語とその問題は、非常に多くのテキストに見られる作り上げられたドライブではなく、実際のケーススタディと明らかに重要な実際のデータによって推進されています。これらは本当に興味深いものであり、記憶に残るものです。Salkポリオワクチンのトライアル、1936年のLiterary Digest世論調査の失敗、Berkeleyの大学院生差別訴訟（SimpsonのParadoxに基づく）、FisherのMendelのエンドウ豆の結果に対する批判などが含まれます。

• 3つのレベルで広範な問題があります：各章のサブセクションの終わり（数百ある）、各章の終わり（30以上）、および主要な章のグループの終わり（約4、思い出します） 。これらの問題は、最小限の数学を必要とするか、数学をまったく必要としません。著者は、広範な経験の中で、学生の間で生じることがわかっている潜在的な誤解に焦点を当てています。

• 数学ではなく、統計的なアイデアと推論に焦点を当てています。

• （ほとんど）数式を使用しません。定量的な関係は、通常、グラフィカルに言葉で表現されます。（それらは非常に明確に伝えられているので、統計を全く知らない数学の大学院生としてこの本を初めて読んだとき、私は問題なく基礎的な数学理論をすべて再現することができました。）

• 2項分布と正規分布、信頼区間、z検定、t検定、カイ2乗検定、回帰、およびこれらを理解するために必要な最小量の確率と組み合わせ論など、従来の資料のほとんどを網羅しています。

潜在的な欠点には次のものがあります。

• ベイジアン統計の取り扱いはありません。これにより、この本は10年以内に時代遅れになります。

• ANOVAの治療はありません（心理学の学生はこれを最も見逃すかもしれません）。

• コンピューティングの議論はありません。

後者の2つは重要ではないと思います。優れたインストラクターはANOVA教材を簡単に提供でき、必要に応じてコンピューティングを指導することができます。ベイジアン統計の省略が重要であるかどうかは、インストラクターの好みと目的に依存します。

最後に、数学的要求は想像できる限り小さいが、私の学生の事前テストと事後テストは、量的に思考する気質と習慣で本に来た人々がまだはるかに多くのことを示していることに注意する必要がありますそうしない人よりも。私の学生のほとんどは、数学の知識の事前テストで成績が悪かった（90％が成績不合格）が、批判的思考の事前テストでも成績が悪かった（シェーンフレデリックの認知反射テスト）学期中、他の人よりも著しく改善しなかった。事前テストと事後テストの両方に、完全な40項目CAOSテストが含まれていました入門的な大学レベルの統計コースに含めるべき基本的な概念。このクラスの生徒は、CAOSの文献で報告されているものの2倍の改善を一貫して示しています。認知反射スコアが低い学生は、平均的な量しか改善しませんでした（またはコースを完了できませんでした）。この追加の改善に原因を割り当てるためのデータはありませんが、教科書は少なくとも信用の一部に値すると思われます。

Statistics Unpluggedは、統計情報の入門書として最適です。著者は、最初に統計的検定の論理を紹介し、後に数式を提供します。このアプローチは、新しい概念を消化するのに役立ちます。本書全体にいくつかの例がありますが、これらの例は、仮説的な説明や数学的手順ではなく、解決が必要な問題の形で提示されています。

Freedman（ほぼ本全体）とOpenIntro Statistics（3分の1以上）を読みました。これらの本はどちらも非常に優れています。

最終的に、探していたものに近い本を見つけました。Rによる統計の学習：ダニエルナバロによる心理学の学生やその他の初心者向けのチュートリアルです。オンラインで（合法的に）無料で入手でき、約30米ドルで印刷版を注文することもできます（詳細については本のページをご覧ください）。

この本の主な長所は次のとおりです。

• トピックとしてテキストに埋め込まれたR実装が紹介されています。Rには、本で説明されているほとんどのメソッドの組み込み関数があります。Rに組み込み機能がない場合は、作成者が独自の関数を作成し、lsrライブラリの下のCRANで使用できるようにしているため、学習は完了です。私は個人的にこれがこの本の最大のプラスのポイントだと感じました。

• この本は、FreedmanやOpenIntroよりも包括的です。基本に加えて、シャピロ・ウィルク検定、ウィルコクソン検定、スピアマン相関、トリム平均、ベイジアン統計に関する章などのトピックをいくつか取り上げます。

• 各トピックの背後にある動機は明確に説明されています。トピックの背後にはかなりの歴史もあるので、メソッドがどのように到達したかを理解することができます。

• この本は読者からのフィードバックをもとに繰り返し書かれており、著者はまだ本を改良していると思います。

唯一の欠点は、ハードコピーバージョンが大きくて重いことです。

Thom Baguleyは、The British Journal of Mathematical and Statistical Psychologyの退任する編集者であり、役に立つと思われるSerious Statsの本を出版しました。ただし、SPSSではなくRに依存しています。

私は彼らの第7版にある本を疑っています。私の教育経験では、セクションと問題が組み替えられたため、学生は出版社のキャッシュフローと著者のロイヤリティを生成するために最新版を購入する必要があります。はコースに追いつくようになりました。真面目な研究レベルのモノグラフは、著者によって第2版を受けたものはほとんどなく、それ以上の数字は明らかに外れ値です。（Kendall's Library of Statisticsは注目に値する例外ですが、それが第3版になると知っている他の本を本当に考えることはできません。）

私の非常に強い意見では、Excelは博士号で使用される場合にのみ統計分析に適したツールです。統計学者。それで学部統計を教えることは悲惨な結果をもたらす可能性が高く、RやStataのような最新のパッケージを使用する場合と比べてほとんど統計を教えません。Excelで標準化された残差対レバレッジ回帰プロットを作成し、これらのパッケージのワンライナーと比較してみてください。統計専攻は理論を知る必要があるため、これらのプロットをゼロから作成する必要がありますが、Excelで式をコピーして貼り付けるのではなく、統計パッケージを使用します。主要な学部生以外は、データ分析の感覚を身に付ける必要があり、Excelはそれをせいぜい隠しています。

ラムジーとシェーファーによる統計調査はどうですか？

この本は、a）数学が多すぎる、b）物事を馬鹿にすることなく、いくつかの重要なポイントに到達すると思います。

私は、心理学やその他の社会科学の種類に関するイントロの統計コースでは、どのように間違っていけないかを強調すべきだと提案します。方法の調査は、学部生が取得するのも良いことでしょう。

入門的な統計書をご覧ください。 を通してデータを理解する：はじめにのご覧（2014）Dorit Nevoによる。非常にアクセスしやすい方法で書かれており、ビジネスおよび社会科学の学部生または大学院生を対象としています。この教科書は、今日の学生にとって意味のある例を活用し、Excelのワークシートを添付して、対象となる統計の概念と技術を強化する実践的な経験を提供します。講師には、各章のPPT講義スライド、すべての単元演習と章の最後の練習セットのソリューションマニュアル、テストバンクなどの補足教材が提供されます。この書籍はデジタル形式（.pdf）でのみ販売されており、19.95ドルという非常にリーズナブルな価格で販売されています。教育者は、Legerity Digital Press Educator Previewポータルにサインアップすることにより、本および教材への無料アクセスを登録できます。

これが本のリストです。パズル/なぞなぞは、数学/統計ができることへの興味をそそる素晴らしい方法です。実生活の例も役立ちます。

私は、SPSSをメインプログラムとして、心理学の定量的方法を含む多くのコースのTA、オブザーバー、または学生でした。すべての場合において、コースコーディネーターがこの本に言及しているかどうかに関係なく、学生はフィールド（2013）に引き寄せられたように思えました。多くの場合、学生は推奨される教科書を無視し、代わりにフィールドの教科書を読みました。

私は本の説明の厳密さを評価するのに適切な能力がなく、学習成果に関する研究を認識していません。しかし、この本は包括的で、安価で（とにかくどこからでも）、学生に人気があると言えます。著者の執筆スタイルは、個人的な逸話に大きく依存しています。しかし、少なくとも多くの生徒が楽しんでいることがわかりました。初期版では多くのタイプミスやその他の問題に遭遇したように見えましたが、第4版までにこれらのほとんどは取り除かれたようです。

だから、Field（2013）は私の推奨です。

1. 私は心理学の学生がそれに興味を持ち、それを読んで楽しんでいるのを見てきました。
2. 別の本を推薦したとしても、とにかくフィールド（2013）を使用する学生もいるでしょう。これにより、コース内で管理上の問題が発生する可能性があります。
3. この本は人気があり、著者はまだ比較的若いので、さらなる版と改良がありそうです。
4. 後でRを使用することに決めた場合は、ほとんど同じ例を使用するField、Miles、Field（2012）にシームレスに移行できます。@ jeremy-milesは、このサイトに頻繁に寄稿しています。

フィールド、A。（2013）。IBM SPSS統計を使用した統計の検出。セージ。
Field、A.、Miles、J。、＆Field、Z（2012）。R.セージを使用した統計の発見。