教学抽样分布的策略
tl; dr版本 您采用了哪些成功的策略在入门级本科水平上教授（例如，样本均值的）样本分布？ 背景 9月，我将使用David Moore 撰写的《统计基础知识》为二年级社会科学（主要是政治科学和社会学）课程的学生开设统计学入门课程。这是我第五次教这门课，我一直遇到的一个问题是，学生们确实在抽样分配的概念上挣扎。它作为推理的背景进行了介绍，并基本介绍了几经打initial后他们似乎没有遇到麻烦的概率（而从根本上讲，我的意思是基本-毕竟，这些学生中的许多人已经被自动选入了特定的课程流，因为他们试图避免甚至带有“数学”含糊暗示的任何事物。我猜想可能有60％的人对课程没有一点点的了解，大约25％的人了解原理，但不了解与其他概念的联系，其余15％的人完全理解。 主要问题 学生似乎遇到的麻烦是应用程序。除了说他们只是不明白之外，很难解释确切的问题是什么。从上学期进行的一项民意测验和考试答复中，我认为部分困难是两个相关且相似的发音短语（采样分布和样本分布）之间的混淆，因此我没有使用“样本分布”一词虽然如此，但可以肯定的是，虽然一开始令人困惑，但只需一点点努力就可以轻松解决它，并且无论如何也无法解释抽样分布概念的普遍困惑。 （我意识到这可能是我本人和我的教！在这里！但是，我认为忽略不合理的可能性是合理的做法，因为有些学生确实做到了，而且总体上每个人似乎都做得不错...） 我尝试过的 我不得不与我们系的本科生管理者争论，在计算机实验室中引入强制性课程，以为反复演示可能会有所帮助（在我开始教这门课程之前，不涉及计算）。虽然我认为这有助于总体上理解课程材料，但我认为这对特定主题没有帮助。 我曾经有过一个想法，就是根本不教它或不给它太多分量，这是某些人（例如安德鲁·盖尔曼）所主张的。我觉得这不是特别令人满意，因为它有教给最低公分母的感觉，更重要的是，拒绝坚强而又有上进心的学生，他们想通过真正了解重要概念的工作原理（不仅是抽样分布！）来学习更多有关统计应用的知识。 ）。另一方面，中位学生似乎确实掌握了例如p值，因此也许他们根本不需要了解采样分布。 问题 您采用什么策略教授抽样分布？我知道有可用的材料和讨论（例如，这里和这里以及打开PDF文件的本文），但我只是想知道我是否可以得到一些对人有用的具体示例（或者我猜什至什么都不有用）因此我不会尝试！）。现在，正如我计划9月份的课程那样，我现在的计划是遵循Gelman的建议并“强调”采样分布。我会教书，但我会向学生保证，这只是一种仅供参考的主题，不会出现在考试中（除非作为奖励问题？！）。但是，我真的很想听听人们使用的其他方法。