2. METHODOLOGY 2.1. PARTICIPANTS Th

2. METHODOLOGY
2.1. PARTICIPANTS
This study was part of a doctorate project (Reaburn, 2011) and was carried out over four consecutive teaching semesters of a one-semester introductory statistics unit at a tertiary institution. The subjects of the study for each of the four semesters were volunteers from this unit. The students were volunteers and there was considerable variation in the proportions of students who volunteered data over the period of the study. In the first semester there were 12 volunteers out of a possible 20, in the second semester there were 23 out of a possible 26, for the third semester there were 6 out of a possible 27, and for the fourth semester there were 12 out of a possible 26.
2.2. METHODOLOGY
The study was in the form of action research (Mills, 2007) in which the researcher was the lecturer of the unit. The study was cyclical, in that the results of each semester were used to inform the instructional design for the following semester. The first semester of the study, the pre- intervention semester, was used to gain knowledge of students' understanding of p-values before the teaching program was altered. In the teaching program prior to the interventions, the unit had been taught with each week having two lectures, one tutorial session, and one practical session where needed statistical calculations were demonstrated and practiced with Microsoft Excel. The lectures used direct instruction, that is, they were used to pass on, and explain the information that the students were required to know. The students were expected to take notes and to ask questions if required. The tutorial sessions were used to give the instructions for their formal assessments, and to answer questions from the formal notes that they were given in place of a textbook.
2.3. THE FIRST CYCLE OF THE INTERVENTION
Two new teaching and learning strategies were introduced into the program for the first intervention. The first strategy was to introduce students to simulation and the reasoning behind p-values in an informal way. Early in the semester, the students were asked to predict if the ratio of boys to girls would change if the one child policy in China was replaced with a "have children until a boy is born" policy. Using coins, each student determined the number of children born under the new conditions for 10 families and the results were collated. It was then suggested that the ratio of boys to girls would remain unchanged and a series of questions was asked. Would the results from these families be exactly like those for the entire population? Were these results consistent with the population ratio remaining unchanged? How far from the 1:1 ratio would these sample results be before they would be convinced that the ratio of boys to girls would change in the population?
The second strategy was to use computer simulation (using Microsoft Excel) for guided discovery learning. The topics introduced by simulation were sampling variability, the Central Limit Theorem, the null hypothesis testing procedure in several contexts, the meaning of p-values and the effect of measurement error in linear regression. For each simulation, the students were given a scenario, asked to make a prediction of the outcome, and then to test their predictions (delMas, Garfield, & Chance,1999; Garfield & Ahlgren,1988; Mills, 2002). Each simulation was carried out before the relevant material was introduced formally in a lecture.
To introduce students to the Central Limit Theorem, the random number generator in Excel was used to produce 500 samples from a normally distributed population. The means of these samples were calculated and these means were then plotted in a histogram. The students were then shown a graph of data that were uniformly distributed and asked to predict what the distribution of means would be. After this was completed, the random number generator function was used to produce 500 samples from a distribution. Again the means were calculated and plotted into a histogram. The students then went through a similar process for a binomial distribution with a small sample size and then a larger sample size.
Simulations also introduced students to the two-sample t-test using a suggestion by Erickson (2006). The students were given data from a random sample of 40 Grade 12 students obtained from the Census at School website at the Australian Bureau of Statistics (www.abs gov.au). In this sample the data were grouped by gender and the mean height calculated for each group. The students were then asked whether they would conclude that the mean height for Grade 12 males was higher than the mean height for Grade 12 females, considering they were using Excel, the students repeatedly randomly assigned the data to two groups of the same size as before and calculated the difference in means each time. Their results were compiled, results plotted with a histogram, and then compared to the test statistic. The formal theory of the two-sample t-test was introduced in the first lecture after the simulation. In this lecture, the calculated p-value was compared to the observed proportion of samples where the difference in means egualed or excessded the test statistics.
Computer simulation was also used to introduce students to a 1-sample t-test for proportions and the chi-squared test for independence, each time before the formal lecture on these topics. For these simulations, the students were also required to make a prediction before carrying out the simulation. The number of times the sample statistics equaled or exceeded the test-statistic were compared in each situation, and these values were then compared to the p-value obtained by formal methods. In addition, computer simulation was used to demonstrate how random errors in measurement may alter the slope of the line of best fit.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2. วิธี 2.1. ผู้เข้าร่วม การศึกษานี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการดุษฎี (Reaburn, 2011) และได้รับการดำเนินภาคสอนติดต่อกัน 4 หน่วยสถิติเกริ่นนำภาคการศึกษาหนึ่งในสถาบันระดับมหาวิทยาลัย เรื่องของการศึกษาแต่ละภาคสี่มีอาสาสมัครจากหน่วยนี้ นักเรียนอาสาสมัคร และมีความผันแปรมากในสัดส่วนของนักเรียนที่ volunteered ข้อมูลรอบระยะเวลาของการศึกษา ในภาคแรก มีอาสาสมัคร 12 จาก 20 เป็นไปได้ ในภาคสองมี 23 จาก 26 ได้ สำหรับภาคสาม มี 6 จาก 27 ได้ และสำหรับภาคการศึกษาที่สี่ มี 12 จาก 26 ได้ 2.2 วิธี การศึกษาในรูปแบบของการวิจัยเชิงปฏิบัติการ (โรงงานผลิต 2007) ซึ่งนักวิจัยมีอาจารย์ของหน่วยได้ การศึกษาเป็นห่วง ที่ผลลัพธ์ของแต่ละภาคการศึกษาที่ใช้ในการแจ้งการออกแบบการเรียนการสอนในภาคเรียนต่อไปนี้ ภาคการศึกษาแรกของการศึกษา ใช้การแทรกแซงก่อนภาคการศึกษา ได้รับความรู้ความเข้าใจของนักเรียนค่า p ก่อนที่มีการเปลี่ยนแปลงโปรแกรมสอน ในโปรแกรมสอนก่อนมาตรการ หน่วยได้ถูกสอน ด้วยแต่ละสัปดาห์มีสองบรรยาย ช่วงหนึ่งบทสอน และหนึ่งปฏิบัติงานที่แสดง และฝึกฝนกับ Microsoft Excel คำนวณสถิติที่จำเป็น บรรยายการใช้คำสั่งโดยตรง คือ พวกเขาใช้ส่ง และอธิบายข้อมูลที่นักเรียนต้องรู้ นักเรียนว่า การจดบันทึก และ การถามคำถามต้องการ สอนใช้เซสชันการให้คำแนะนำการประเมินผลอย่างเป็นทางการของพวกเขา และการตอบคำถามจากบันทึกอย่างเป็นทางการที่จะได้รับแทนหนังสือ 2.3.รอบแรกของการแทรกแซง สองสอน และกลยุทธ์การเรียนถูกนำเข้าสู่โปรแกรมสำหรับการแทรกแซงที่แรก กลยุทธ์แรกที่จะ แนะนำนักเรียนเพื่อจำลองและหล้กค่า p เป็นทาง ในช่วงภาคเรียน นักเรียนถูกต้องทำนายว่า ถ้า อัตราส่วนของชายหญิงจะเปลี่ยนแปลงเด็กหนึ่งในจีนถูกแทนที่ ด้วยนโยบาย "มีเด็กจนเกิดไอเวอร์อะบอย" ใช้เหรียญ นักเรียนกำหนดจำนวนเด็กที่เกิดภายใต้เงื่อนไขใหม่สำหรับครอบครัว 10 และผลลัพธ์ได้เก็บรวบรวม มันมีแล้วแนะนำว่า อัตราส่วนของชายหญิงจะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง และลำดับของคำถามที่ถูกถาม ผลลัพธ์จากครอบครัวเหล่านี้จะเป็นเหมือนคนในประชากรทั้งหมด ได้ผลลัพธ์เหล่านี้สอดคล้องกับอัตราส่วนประชากรที่เหลือไม่เปลี่ยนแปลง วิธีห่างไกลจากอัตราส่วน 1:1 จะผลลัพธ์ตัวอย่างเหล่านี้เป็นก่อนที่พวกเขาจะได้มั่นใจว่า จะเปลี่ยนแปลงอัตราส่วนของชายหญิงในประชากรกลยุทธ์ที่สองคือการ ใช้คอมพิวเตอร์จำลอง (ใช้ Microsoft Excel) เรียนค้นพบตัว หัวข้อที่นำมาใช้ โดยการจำลองสถานการณ์สุ่มตัวอย่างสำหรับความผันผวน ทฤษฎีบทขีดจำกัดกลาง สมมติฐานว่างที่ขั้นตอนการทดสอบในหลายบริบท ความหมายของค่า p และผลของการประเมินข้อผิดพลาดในการถดถอยเชิงเส้น สำหรับแต่ละการจำลอง นักเรียนที่ได้รับสถานการณ์ ต้องทำการคาดการณ์ผลลัพธ์ และทดสอบการคาดคะเน (delMas การ์ฟิลด์ และโอกาส 1999 การ์ฟิลด์ & Ahlgren, 1988 โรงงานผลิต 2002) การจำลองแต่ละถูกทำก่อนที่วัสดุที่เกี่ยวข้องถูกนำมาใช้อย่างเป็นกิจจะลักษณะในการบรรยาย เพื่อแนะนำนักเรียนทฤษฎีบทขีดจำกัดกลาง ตัวสร้างตัวเลขใน Excel ที่ใช้ในการผลิต 500 ตัวอย่างจากประชากรปกติกระจาย หมายความว่าตัวอย่างเหล่านี้มีคำนวณ และวิธีการเหล่านี้ถูกพล็อตในฮิสโตแกรมการแล้ว นักเรียนได้แล้วแสดงเป็นกราฟของข้อมูลที่กระจายสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียง และขอให้ทำนายว่า กระจายหมายถึงสิ่งที่จะ หลังจากนี้เสร็จสมบูรณ์ ฟังก์ชันเครื่องกำเนิดเลขสุ่มที่ใช้ในการผลิตตัวอย่าง 500 จากการกระจาย อีก วิธีที่คำนวณ และพล็อตเป็นฮิสโตแกรมเป็น นักเรียนแล้วไปผ่านขั้นตอนการแจกแจงแบบทวินามด้วยขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก และขนาดใหญ่อย่างคล้าย จำลองนำนักเรียน t-ทดสอบ 2 ตัวอย่างที่ใช้คำแนะนำตาม Erickson (2006) นักเรียนได้รับข้อมูลจากตัวอย่างสุ่มนักเรียนเกรด 12 40 ที่ได้รับจากบ้านที่เว็บไซต์โรงเรียนที่ออสเตรเลียสำนักของสถิติ (www.abs gov.au) ในตัวอย่างนี้ ข้อมูลถูกจัดกลุ่มตามเพศ และความสูงเฉลี่ยที่คำนวณสำหรับแต่ละกลุ่ม นักเรียนถูกถามว่า พวกเขาจะสรุปว่า ความสูงเฉลี่ยสำหรับเพศชาย 12 เกรดสูงกว่าความสูงเฉลี่ยสำหรับเกรด 12 หญิง พวกเขาใช้ Excel นักเรียนซ้ำ ๆ สุ่มให้ข้อมูล 2 กลุ่มมีขนาดเดียวกันกับก่อน และคำนวณความแตกต่างในวิธีการแต่ละครั้งแล้ว ผลของพวกเขาได้รวบรวม ผลพล็อตกับแบบฮิสโตแกรม และจากนั้น เปรียบเทียบกับสถิติทดสอบ สองตัวอย่าง t-ทดสอบทฤษฎีทางถูกนำมาใช้ในการบรรยายครั้งแรกหลังจากการจำลอง ในนี้บรรยาย ค่า p ที่คำนวณได้เปรียบเทียบกับสัดส่วนตัวอย่างที่แตกต่างในหมายถึง egualed หรือ excessded สถิติทดสอบสังเกตยังใช้คอมพิวเตอร์จำลองจะแนะนำนักเรียน t-ทดสอบ 1 ตัวอย่างในสัดส่วนและการทดสอบไคสแควร์สำหรับเอกราช กันก่อนบรรยายอย่างเป็นทางการในหัวข้อเหล่านี้ สำหรับจำลองเหล่านี้ นักเรียนยังจำเป็นต้องทำการคาดการณ์ก่อนที่จะดำเนินการ มีการเปรียบเทียบจำนวนครั้งสถิติตัวอย่างตอน หรือเกินสถิติทดสอบในแต่ละสถานการณ์ และค่าเหล่านี้ได้แล้วเปรียบเทียบกับค่า p ที่ได้รับ โดยวิธีการทาง นอกจากนี้ ใช้คอมพิวเตอร์จำลองแสดงให้เห็นถึงข้อผิดพลาดวิธีสุ่มในประเมินอาจเปลี่ยนแปลงความชันของบรรทัดพอดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2. ระเบียบวิธี
2.1 ผู้เข้าร่วมการศึกษาครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการปริญญาเอก (Reaburn 2011) และได้รับการดำเนินการมานานกว่าสี่ภาคการศึกษาการเรียนการสอนต่อเนื่องเบื้องต้นหนึ่งภาคการศึกษาหน่วยสถิติที่ระดับอุดมศึกษาสถาบัน
กลุ่มตัวอย่างในการศึกษาแต่ละแห่งที่สี่ภาคการศึกษาเป็นอาสาสมัครจากหน่วยนี้ นักเรียนอาสาสมัครและมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในสัดส่วนของนักเรียนที่อาสาข้อมูลในช่วงเวลาของการศึกษา ในภาคการศึกษาแรกมี 12 อาสาสมัครออกไปได้ 20 ในภาคการศึกษาที่สองมี 23 ออกไปได้ 26 ภาคการศึกษาที่สามมี 6 ออกไปได้ 27 และสำหรับภาคการศึกษาที่สี่มี 12 ออกจาก ที่เป็นไปได้ 26
2.2 ระเบียบวิธีการศึกษาที่อยู่ในรูปแบบของการวิจัยเชิงปฏิบัติการ (มิลส์, 2007) ซึ่งในการวิจัยเป็นวิทยากรของหน่วย
การศึกษาเป็นวัฏจักรในการที่ผลของแต่ละภาคการศึกษาที่ถูกนำมาใช้เพื่อแจ้งการออกแบบการเรียนการสอนสำหรับภาคการศึกษาต่อไป ภาคการศึกษาแรกของการศึกษาภาคการศึกษาการแทรกแซงก่อนถูกนำมาใช้เพื่อให้ได้รับความรู้ความเข้าใจของนักเรียนของค่าพีก่อนที่โปรแกรมการเรียนการสอนมีการเปลี่ยนแปลง ในโปรแกรมการสอนก่อนที่จะมีการแทรกแซงหน่วยได้รับการสอนที่มีในแต่ละสัปดาห์มีสองบรรยายเซสชั่นการกวดวิชาหนึ่งและเป็นหนึ่งในเซสชั่นการปฏิบัติที่จำเป็นต้องได้รับการคำนวณทางสถิติแสดงให้เห็นและมีประสบการณ์กับโปรแกรม Microsoft Excel การบรรยายที่ใช้ในการเรียนการสอนโดยตรงนั่นคือพวกเขาถูกนำมาใช้เพื่อส่งผ่านและอธิบายข้อมูลที่นักเรียนต้องรู้ นักเรียนที่คาดว่าจะจดบันทึกและการถามคำถามในกรณีที่จำเป็น การประชุมกวดวิชาถูกนำมาใช้เพื่อให้คำแนะนำสำหรับการประเมินผลอย่างเป็นทางการของพวกเขาและที่จะตอบคำถามจากบันทึกอย่างเป็นทางการว่าพวกเขาได้รับในสถานที่ของตำราเรียน.
2.3
รอบแรกของการแทรกแซงสองการเรียนการสอนใหม่และกลยุทธ์การเรียนรู้ที่ถูกนำเข้าสู่โปรแกรมสำหรับการแทรกแซงครั้งแรก กลยุทธ์แรกคือการแนะนำให้นักเรียนจำลองและเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังพีค่าในทางที่ไม่เป็นทางการ ในช่วงต้นภาคการศึกษานักเรียนถูกถามในการทำนายถ้าอัตราส่วนของเด็กที่จะสาวจะเปลี่ยนนโยบายถ้าเด็กคนหนึ่งในประเทศจีนก็ถูกแทนที่ด้วย "มีเด็กผู้ชายคนหนึ่งจนเกิด" นโยบาย ใช้เหรียญนักเรียนแต่ละคนกำหนดจำนวนของเด็กที่เกิดภายใต้เงื่อนไขใหม่สำหรับ 10 ครอบครัวและผลที่ได้รับการตรวจทาน มันก็ชี้ให้เห็นแล้วที่อัตราส่วนของชายกับหญิงจะยังคงไม่เปลี่ยนแปลงและชุดของคำถามที่ถูกถาม จะเป็นผลมาจากครอบครัวเหล่านี้จะเหมือนกับเหล่านั้นสำหรับประชากรทั้งหมด? เป็นผลลัพธ์เหล่านี้สอดคล้องกับสัดส่วนประชากรที่เหลือไม่เปลี่ยนแปลง? วิธีห่างไกลจาก 1: 1
ผลตัวอย่างเหล่านี้จะเป็นก่อนที่พวกเขาจะเชื่อว่าสัดส่วนระหว่างชายกับสาวจะมีการเปลี่ยนแปลงในประชากรกลยุทธ์ที่สองคือการใช้แบบจำลองคอมพิวเตอร์(ใช้ Microsoft Excel) สำหรับการเรียนรู้การค้นพบแนวทางที่ หัวข้อที่นำมาใช้โดยการจำลองถูกแปรปรวนสุ่มตัวอย่างที่ทฤษฎีขีด จำกัด กลาง, โมฆะขั้นตอนการทดสอบสมมติฐานในหลายบริบทความหมายของค่าพีและผลกระทบจากข้อผิดพลาดในการวัดการถดถอยเชิงเส้น สำหรับการจำลองแต่ละนักเรียนที่ได้รับสถานการณ์ขอให้ทำนายผลแล้วในการทดสอบการคาดการณ์ของพวกเขา (Delmas, การ์ฟิลด์และโอกาส 1999; การ์ฟิลด์และ Ahlgren 1988; Mills, 2002) จำลองแต่ละคนดำเนินการก่อนที่จะวัสดุที่เกี่ยวข้องจะได้รับการแนะนำอย่างเป็นทางการในการบรรยาย.
เพื่อแนะนำนักเรียนให้กับทฤษฎีขีด จำกัด กลาง, เครื่องกำเนิดไฟฟ้าจำนวนสุ่มใน Excel ถูกนำมาใช้ในการผลิต 500 ตัวอย่างจากประชากรกระจายตามปกติ วิธีของตัวอย่างเหล่านี้จะถูกคำนวณและวิธีการเหล่านี้ถูกพล็อตแล้วในกราฟ นักเรียนที่ได้แสดงให้เห็นแล้วกราฟของข้อมูลที่ได้รับการกระจายเหมือนกันและขอให้คาดการณ์สิ่งที่หมายถึงการกระจายตัวของที่จะเป็น หลังจากเสร็จสิ้นการทำงานของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจำนวนสุ่มถูกนำมาใช้ในการผลิต 500 ตัวอย่างจากการกระจาย อีกครั้งหมายถึงการจะถูกคำนวณและพล็อตลงในกราฟ นักเรียนแล้วไปผ่านกระบวนการที่คล้ายกันสำหรับการกระจายทวินามที่มีขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ แล้วขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่.
จำลองยังแนะนำให้นักเรียนเสื้อทดสอบสองตัวอย่างการใช้ข้อเสนอแนะโดยเอริก (2006) นักเรียนที่ได้รับข้อมูลจากตัวอย่างที่สุ่มจาก 40 นักเรียนเกรด 12 ที่ได้รับจากการสำรวจสำมะโนประชากรที่เว็บไซต์ของโรงเรียนที่สำนักงานสถิติออสเตรเลีย (www.abs gov.au) ในตัวอย่างนี้ข้อมูลที่ถูกจัดกลุ่มตามเพศและความสูงเฉลี่ยคำนวณสำหรับแต่ละกลุ่ม นักเรียนถูกถามแล้วว่าพวกเขาจะสรุปได้ว่าความสูงเฉลี่ยสำหรับเกรด 12 เพศชายสูงกว่าความสูงเฉลี่ยสำหรับชั้นประถมศึกษาปีที่ 12 หญิงพิจารณาพวกเขาถูกใช้ Excel นักเรียนสุ่มซ้ำข้อมูลไปยังสองกลุ่มที่มีขนาดเดียวกันกับก่อน และคำนวณความแตกต่างในวิธีการในแต่ละครั้ง ผลของพวกเขาได้รับการรวบรวมผลการพล็อตที่มีกราฟแล้วเมื่อเทียบกับสถิติการทดสอบ ทฤษฎีอย่างเป็นทางการของ t-test สองตัวอย่างถูกนำมาใช้ในการบรรยายครั้งแรกหลังจากการจำลอง ในการบรรยายนี้คำนวณ p-value เมื่อเทียบกับสัดส่วนสังเกตของกลุ่มตัวอย่างที่แตกต่างในวิธีการที่ egualed หรือ excessded สถิติการทดสอบ.
จำลองคอมพิวเตอร์ยังถูกใช้ในการแนะนำให้นักเรียน 1 ตัวอย่าง t-test สำหรับสัดส่วนและไค ทดสอบ -squared เพื่ออิสรภาพทุกครั้งก่อนที่จะมีการบรรยายอย่างเป็นทางการในหัวข้อเหล่านี้ สำหรับการจำลองเหล่านี้นักเรียนยังจำเป็นที่จะทำให้การคาดการณ์ก่อนที่จะดำเนินการจำลอง จำนวนครั้งสถิติตัวอย่างเท่ากับหรือเกินทดสอบสถิติที่ถูกนำมาเปรียบเทียบในแต่ละสถานการณ์และค่านิยมเหล่านี้ได้แล้วเมื่อเทียบกับ p-value ที่ได้รับโดยวิธีการทางการ นอกจากนี้ยังมีการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ถูกใช้ในการแสดงให้เห็นว่าข้อผิดพลาดในการสุ่มตรวจวัดอาจเปลี่ยนแปลงความชันของเส้นพอดีที่ดีที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 . 2.1 วิธีการ
. ผู้เข้าร่วม
การศึกษาส่วนหนึ่งของโครงการปริญญาเอก ( reaburn 2011 ) และได้ดำเนินการมากกว่าสี่ติดต่อกัน สอนเทอมของเทอมหนึ่งสถิติเบื้องต้นหน่วยที่สถาบันตติยภูมิ วิชาของการศึกษาสำหรับแต่ละสี่เทอมมีอาสาสมัครจากหน่วยนี้นักศึกษาอาสาสมัคร และมีการเปลี่ยนแปลงมากในสัดส่วนของนักเรียนที่เป็นอาสาสมัครข้อมูลตลอดระยะเวลาของการศึกษา ในเทอมแรกมี 12 อาสาออกไปได้ 20 คน ในภาคเรียนที่ 2 มี 23 ออกไปได้ 26 , ภาค 3 มี 6 ออกไปได้ 27 , และภาคที่ 4 มี 12 ออกไปได้ 26
2.2 . วิธีการ
การศึกษาในรูปแบบของการวิจัยเชิงปฏิบัติการ ( โรงงาน , 2007 ) ซึ่งผู้วิจัยเป็นอาจารย์ของหน่วย การศึกษาวัฏจักร , ในผลลัพธ์ของแต่ละภาคการศึกษาเพื่อใช้แจ้งออกแบบการเรียนการสอนในภาคการศึกษาต่อไป ภาคการศึกษา , ภาคเรียนก่อนกิจกรรมแทรกแซงเคยได้รับความรู้ความเข้าใจของนักเรียน p-values ก่อนโปรแกรมการสอนเปลี่ยน ในการสอนก่อนการแทรกแซง , หน่วยที่ได้รับการสอนด้วยการบรรยายในแต่ละสัปดาห์มี 2 หนึ่งเซสชันสอนและการปฏิบัติงานที่เป็นสถิติการคำนวณมีผล และท่าด้วย Microsoft Excel บรรยายที่ใช้สอนโดยตรงคือว่าเคยผ่านและอธิบายข้อมูลที่นักเรียนต้องรู้ นักศึกษาที่คาดว่าจะใช้เวลาบันทึกและถามคำถาม ถ้าต้องการ การเรียนกวดวิชาถูกใช้เพื่อให้คำแนะนำสำหรับการประเมินของพวกเขาอย่างเป็นทางการ และตอบคำถามจากบันทึกอย่างเป็นทางการว่าพวกเขาได้รับในสถานที่ของตำรา
2.3รอบแรกของการแทรกแซง
2 สอนใหม่และกลยุทธ์การเรียนรู้ แนะนำเป็นโปรแกรมการแทรกแซงก่อน กลยุทธ์แรก คือ แนะนำให้นักเรียนจำลอง และเหตุผลที่อยู่เบื้องหลัง p-values ในวิธีที่ไม่เป็นทางการ ในช่วงต้นเทอมให้นักเรียนคาดเดา ถ้าอัตราส่วนของเด็กผู้ชายกับเด็กผู้หญิงก็จะเปลี่ยน ถ้าเด็กหนึ่ง นโยบายในประเทศจีนถูกแทนที่ด้วย " มีเด็ก จนกว่าเด็กจะเกิด " นโยบาย การใช้เหรียญ นักเรียนแต่ละคนระบุว่า จำนวนเด็กเกิดภายใต้เงื่อนไขใหม่สำหรับ 10 ครอบครัวและผลลัพธ์ที่ได้เรียงมันก็ชี้ให้เห็นว่าอัตราส่วนของเด็กผู้ชายกับเด็กผู้หญิงจะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง และ ชุดของคำถามที่ถูกถาม ก็ผลจากครอบครัวเหล่านี้เป็นเหมือนพวกประชากรทั้งหมดเหรอ ? ผลเหล่านี้สอดคล้องกับอัตราส่วนประชากรที่เหลือไม่เปลี่ยนแปลง ? ไกลเท่าไรจาก 11 อัตราส่วนผลตัวอย่างเหล่านี้ได้ก่อนที่พวกเขาจะประจักษ์ว่า อัตราส่วนของเด็กผู้ชายกับเด็กผู้หญิงจะเปลี่ยนแปลงในประชากร
กลยุทธ์ที่สองคือการใช้คอมพิวเตอร์ ( การใช้ Microsoft Excel ) สำหรับแนวทางการค้นพบการเรียนรู้ หัวข้อแนะนำโดยจำลองมีความสุ่มทฤษฎีบทจำกัด , วิธีการทดสอบสมมติฐานว่างในบริบทหลายคำแปล / ความหมาย : p-values และผลของการวัดความคลาดเคลื่อนในสมการถดถอยเชิงเส้น สำหรับแต่ละสถานการณ์จำลอง นักเรียนได้รับบทแล้ว ขอให้ทำให้การทำนายผล แล้วทดสอบการคาดการณ์ของพวกเขา ( Delmas , การ์ฟิลด์&โอกาส , 1999 ; การ์ฟิลด์&อัลเกรน , 1988 ; โรงงาน , 2002 ) แต่ละจำลองทำการก่อนที่วัสดุที่เกี่ยวข้องได้รับการแนะนำอย่างเป็นทางการในการบรรยาย
แนะนำนักเรียนให้ทฤษฎีขีดจำกัดกลาง การสร้างตัวเลขสุ่มใน Excel ที่ใช้ผลิต 500 คน จากปกติกระจายประชากร วิธีการวิเคราะห์คำนวณและวิธีการเหล่านี้จึงวางแผนในกราฟแสดงความถี่ นักเรียนแล้วแสดงกราฟของข้อมูลที่กระจายอย่างสม่ำเสมอ และขอให้ทำนายสิ่งที่กระจายหมายความว่าจะหลังนี้แล้วเสร็จ การสร้างตัวเลขสุ่มเป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการผลิต 500 ตัวอย่างจากการกระจาย อีกวิธีคือ การคํานวณและพล็อตเป็นกราฟแสดงความถี่ นักเรียนจึงต้องผ่านกระบวนการที่คล้ายกันสำหรับการแจกแจงทวินามที่มีขนาดตัวอย่างขนาดเล็กและขนาดใหญ่ขนาดตัวอย่าง
จำลองยังแนะนำให้นักเรียนกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มโดยใช้ข้อเสนอแนะโดยอิริคสัน ( 2006 ) นักเรียนที่ได้รับข้อมูลจากตัวอย่างสุ่ม 40 เกรด 12 นักเรียน ได้รับจากที่โรงเรียน เว็บไซต์ที่การสำรวจสำมะโนประชากรสำนักงานสถิติแห่งออสเตรเลีย ( www.abs gov.au ) ในตัวอย่างนี้จะทำการแบ่งตามเพศและความสูงเฉลี่ยคำนวณสำหรับแต่ละกลุ่มนักเรียน แล้วถามว่า จะสรุปได้ว่า ความสูงเฉลี่ยสำหรับเกรด 12 เพศชายสูงกว่าเพศหญิงความสูงหมายถึงเกรด 12 เมื่อพวกเขาใช้ Excel นักศึกษาซ้ำแบบสุ่มข้อมูลสองกลุ่มของขนาดเดิมและคำนวณความแตกต่างในวิธีการในแต่ละครั้ง ผลของพวกเขารวบรวมผลวางแผนด้วยฮิสโตแกรมแล้วเมื่อเทียบกับการทดสอบสถิติ ทฤษฎีอย่างเป็นทางการของกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มใช้ในการบรรยายครั้งแรก หลังจากจำลอง ในการบรรยายนี้ ค่า p-value คือเมื่อเทียบกับสัดส่วนของตัวอย่างที่พบความแตกต่างในวิธีการ egualed หรือ excessded
สถิติทดสอบคอมพิวเตอร์ถูกใช้เพื่อแนะนำนักเรียนไป 1-sample การทดสอบไคกำลังสองสัดส่วนและทดสอบความเป็นอิสระ ทุกครั้งก่อนการบรรยายอย่างเป็นทางการในหัวข้อเหล่านี้ เพื่อจำลองเหล่านี้ นักเรียนยังต้องตัดสินก่อนดำเนินการจำลองจำนวนครั้งที่ตัวอย่างสถิติเท่ากับหรือเกินสถิติทดสอบเปรียบเทียบในแต่ละสถานการณ์ และ ค่าเหล่านี้แล้วเมื่อเทียบกับผลที่ได้จากวิธีการที่เป็นทางการ นอกจากนี้ คอมพิวเตอร์ถูกใช้เพื่อแสดงให้เห็นถึงวิธีการความคลาดเคลื่อนในการวัดอาจเปลี่ยนความชันของเส้นพอดี
.