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出版者:

作者:Lehrer, Richard (EDT)/ Schauble, Leona (EDT)

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2002-1

价格:$ 27.06

装帧:

isbn号码:9780807741412

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• 统计学
• 教育
• 课堂教学
• 真实数据
• STEM教育
• 探究式学习
• 数据素养
• 中学数学
• 教学方法

深入理解和应用统计思维：从理论到实践的桥梁 本书旨在为教育者、统计学家和数据分析爱好者提供一个全面、实用的指南，用以提升在各类学习环境中应用真实世界数据进行分析和教学的能力。它超越了传统教科书的局限，专注于如何有效地引导学习者处理、解释和批判性地评估来自现实世界的复杂数据集。 第一部分：真实数据的本质与挑战 本部分首先构建了理解“真实数据”所需的基础框架。我们探讨了真实数据与理想化、纯净数据集之间的核心区别。真实数据充满了噪音、缺失值、偏见和不确定性，这正是其价值所在，也是教学和实践中的主要挑战。 第一章：解构现实世界数据集的复杂性 本章详细剖析了数据采集过程的内在缺陷。我们将讨论抽样偏差（Sampling Bias）的各种形式，例如便利性抽样、自愿响应偏差，以及它们如何扭曲对总体（Population）的推断。此外，我们深入研究了测量误差（Measurement Error）——无论是系统性偏差（Systematic Bias）还是随机误差（Random Error）——对数据质量的影响。我们将通过实际案例分析，展示如何识别数据源的背景信息，例如调查问卷的设计缺陷、传感器故障导致的异常值（Outliers）或插值错误。 第二章：数据清洗与预处理的艺术与科学 数据清洗（Data Cleaning）被提升到一种关键的分析技能层面，而非简单的技术步骤。本章提供了处理缺失数据（Missing Data）的多种策略，包括删除法（Listwise Deletion）、均值/中位数插补（Mean/Median Imputation）的优缺点，以及更先进的基于模型的插补技术，例如多重插补（Multiple Imputation）。我们还将详细讨论异常值的识别和处理，探讨基于统计规则（如IQR或Z-score）和基于可视化（如箱线图和散点图）的方法。重点在于，任何数据修改都必须在统计学和领域知识的框架下进行审慎的论证。 第三章：探索性数据分析（EDA）的深度视角 探索性数据分析是理解数据故事的第一步。本章强调了EDA不仅仅是绘制图表，而是与数据进行对话的过程。我们不仅涵盖了基础的描述性统计量（均值、方差、偏度、峰度），更侧重于高级的二元和多元关系探索。通过丰富的可视化技术，如密度图、小提琴图、热力图以及散点图矩阵，学习者将学会如何直观地发现潜在的关联、分层结构和非线性趋势，并据此形成初步的统计假设。 第二部分：统计推断的稳健性与解释 本部分将核心转移到如何从观察到的样本数据出发，构建具有统计学意义的推论，并正确传达这些推论的局限性。 第四章：假设检验的实践性应用与误区 本章聚焦于真实世界数据中的假设检验（Hypothesis Testing）。我们将深入解析P值（p-value）的真实含义及其常见的误解，强调其与效应量（Effect Size）的不可分割性。讨论了统计功效分析（Power Analysis）在研究设计中的重要作用，确保实验设计具有足够的敏感性来检测预期的影响。此外，我们详细剖析了多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）——当进行大量检验时，如何控制I类错误（Type I Error）的发生率，例如采用Bonferroni校正或FDR（False Discovery Rate）控制方法。 第五章：回归分析：建模现实世界的复杂性 线性回归模型是数据分析的基石，但真实数据很少服从完美的线性假设。本章系统探讨了回归模型的稳健性问题。我们将处理异方差性（Heteroscedasticity），介绍如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）来修正推论。对于非正态分布的因变量（如计数数据或比例数据），本章将引导学习者转向广义线性模型（GLM），如逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression），并阐释这些模型的恰当应用场景和参数解释。 第六章：时间序列与空间数据的特殊处理 对于具有内在顺序（时间）或位置（空间）依赖性的数据，标准回归方法往往失效。本章专门探讨了时间序列数据的自相关性（Autocorrelation）问题，介绍ARIMA模型的应用基础，以及如何通过差分和平稳性检验来准备数据。在空间数据方面，我们讨论了地理加权回归（GWR）等技术，用于捕捉地理位置变化导致的参数异质性，帮助读者在处理纵向研究或地理分布数据时，避免严重的模型设定偏差。 第三部分：结果的沟通、伦理与前沿方法 最后一部分关注分析的最终产出——如何清晰、负责任地传达分析结果，并探讨新兴的数据分析范式。 第七章：结果的可视化与叙事的力量 数据分析的价值体现在其被理解的程度上。本章强调了“数据叙事”（Data Storytelling）的重要性。我们区分了描述性可视化和推断性可视化的目的，并提供了构建有效图表（如图、表、信息图）的指导原则，包括选择正确的图表类型以匹配数据结构和分析目的。重点将放在如何通过视觉设计来揭示关键发现，同时避免误导性的视觉操纵。 第八章：数据伦理、隐私与可复现性 在处理真实数据时，伦理考量至关重要。本章讨论了数据隐私（如去标识化和差分隐私的基本概念）、知情同意的复杂性，以及如何处理敏感信息。此外，我们强调了统计分析的可复现性（Reproducibility）。我们将指导读者如何有效地记录分析流程、代码和环境设置，确保任何同行都能准确地重现结果，这是现代数据科学实践的基石。 第九章：面向未来的分析：因果推断与机器学习的融合 本章展望了超越传统推断的分析方法。我们将介绍因果推断（Causal Inference）的基本概念，例如倾向得分匹配（Propensity Score Matching）和工具变量法（Instrumental Variables），这些方法试图从观察性数据中建立更强的因果联系主张。同时，我们探讨了如何利用机器学习模型（如随机森林或梯度提升机）来增强预测能力，并讨论如何将这些预测结果整合到传统的统计解释框架中，实现预测与解释的平衡发展。 通过对以上九个维度的深入剖析，本书提供了一个结构化的学习路径，确保读者不仅掌握了处理真实世界数据的技术工具，更培养了批判性思维，能够负责任地从复杂数据中提取有意义的见解。

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作为一名对教育技术充满探索欲的教师，我一直密切关注着能够提升教学效果的新方法和新工具。《Investigating Real Data in the Classroom》这个书名，立刻在我脑海中勾勒出一幅生动的画面：学生们不再被动地听讲，而是主动地去“调查”，去“研究”那些触手可及的“真实数据”。这是一种多么令人兴奋的学习方式！我设想书中会详细阐述如何将现实世界中存在的各种数据，无论是从互联网上抓取、通过传感器收集，还是从实际的调查问卷中获得，转化为具有教育意义的学习资源。我尤其好奇书中会提供哪些具体的“调查”策略和“研究”方法，来引导学生进行探究式学习。是关于如何设计数据驱动的科学实验？还是如何利用真实数据来模拟商业决策？亦或是如何分析社会新闻背后的统计数据？我希望这本书能够提供一套循序渐进的指南，让教师们能够根据学生的年龄、学科和现有知识水平，选择合适的数据集和分析工具，逐步引导他们掌握数据素养。我特别关注书中是否会涉及如何利用现有的教育技术平台和软件，来辅助学生进行数据分析和可视化，从而提高教学效率和学习成果。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的教学大门，让我看到了将枯燥的理论知识转化为生动有趣的实践活动的可能性。

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一直以来，我都在思考如何才能让学生们真正理解数学和统计学的强大之处，而不只是将它们视为抽象的公式和计算。当看到《Investigating Real Data in the Classroom》这个书名时，我仿佛看到了一个完美的解决方案。我相信，通过研究真实的数据，学生们将能亲身体验到这些学科的实际应用价值。我期待书中能够提供丰富的案例，展示如何将课堂上学到的统计概念和分析方法，应用到解决现实世界中的问题上。比如，利用真实的人口普查数据来分析社会趋势，或者用气象数据来预测天气变化，甚至是通过体育比赛的数据来探讨概率和统计的原理。我希望这本书能够帮助教师们打破学科壁垒，将数学和统计学与科学、社会学、经济学等学科融会贯通，让学生们看到知识的关联性和整体性。我特别好奇书中会如何指导教师设计一些能够激发学生好奇心和探究欲望的数据调查项目。是关于如何让学生通过收集和分析数据来发现新的科学规律？还是如何让他们利用数据来理解复杂的社会现象？我希望这本书能够提供一套实用的方法论，让教师们能够轻松地将“Investigating Real Data in the Classroom”融入到日常教学中，培养出真正具备数据思维和解决问题能力的新一代。

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这本书的书名《Investigating Real Data in the Classroom》听起来就充满了吸引力，尤其对于我这样一位热衷于将理论知识与实际应用相结合的读者来说。我一直认为，教育的最终目的不仅在于传授知识，更在于培养学生解决实际问题的能力。而“真实数据”恰恰是连接课堂学习与现实世界的绝佳桥梁。我特别期待书中能展现如何引导学生从海量、杂乱的真实数据中提取有价值的信息，培养他们批判性思维和分析能力。想象一下，学生们不再仅仅是课本上的理论的被动接受者，而是能够亲身参与到数据的收集、整理、分析和解释的过程中，从数据中发现规律、提出疑问、甚至做出预测。这种沉浸式的学习体验，无疑更能激发他们的学习兴趣和内在动力。我非常好奇书中会提供哪些具体的案例和方法，来指导教师如何在课堂中有效地引入和利用真实数据。是关于科学研究中的数据分析？还是社会经济现象的统计调查？亦或是环境保护和健康领域的实际应用？我希望这本书能提供一套系统性的框架，让不同学科背景的教师都能找到适合自己的切入点，将“Investigating Real Data in the Classroom”变成一种常态化的教学实践，而不仅仅是偶然的课堂活动。同时，我也关注书中是否会探讨数据可视化在教学中的作用，如何将复杂的数据以直观易懂的方式呈现给学生，从而帮助他们更好地理解和分析。

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对于我这样一位对教育的创新性实践始终抱有浓厚兴趣的读者来说，《Investigating Real Data in the Classroom》这个书名无疑是极其诱人的。它暗示了一种教学模式的转变，从被动的知识灌输转向主动的探究和发现，而“真实数据”则是连接课堂与现实世界的关键。我迫切地想知道书中将如何详细阐述这一过程。我脑海中浮现的画面是，学生们不再是纸上谈兵，而是真正地“动手”去调查、去分析那些来自真实世界的、鲜活的数据。这不仅仅是理论知识的学习，更是一种能力的培养——培养他们辨别信息、分析问题、做出判断的综合能力。我好奇书中会提供哪些具体的实践指导，让教师能够有效地将真实数据引入课堂。是否会有不同学科的案例研究？例如，在科学课堂上，学生们如何分析环境监测数据？在历史课堂上，他们如何解读历史统计资料？在地理课堂上，他们又如何利用GIS数据来理解区域发展？我期待书中能够提供一套灵活且可操作的教学框架，帮助教师克服在引入真实数据时可能遇到的挑战，比如数据的获取、清洗、以及如何引导学生进行有意义的分析。这本书，我希望它能成为连接课堂理论与社会实践的桥梁，让学生的学习更有深度和广度。

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我一直深信，教育最核心的价值在于培养学生的独立思考能力和解决实际问题的能力。因此，《Investigating Real Data in the Classroom》这个书名立即吸引了我的目光，因为它精准地触及了我对理想教学模式的追求。我憧憬着书中能够详细地描绘出，如何在课堂教学中有效地引导学生去“调查”和“研究”真实世界的数据。这不仅仅意味着让他们接触到更广阔的信息世界，更重要的是，让他们学会如何从海量的信息中提炼出有价值的洞见。我非常好奇书中将提供哪些创新的教学策略，来帮助教师将抽象的统计学概念转化为学生们能够亲身实践、理解透彻的工具。想象一下，学生们不再仅仅是背诵公式，而是能够利用真实数据来验证理论，甚至发现新的规律。我希望书中能提供丰富的跨学科案例，展示如何将数据调查融入到科学、数学、社会科学等各个领域，让学生们看到知识的关联性和实际应用的广阔性。我特别关注书中是否会探讨如何培养学生的批判性思维，让他们在面对数据时，能够质疑、评估，并最终形成自己的判断。这本书，我期待它能够成为一本实用的指南，帮助教师们革新教学方式，让课堂真正成为培养未来创新人才的摇篮。

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