Después mi introducción a los recursos académicos , Esta segunda publicación explica cómo puede enseñar conceptos estadísticos básicos mediante el uso de recursos integrados en el software JMP.
Módulos didácticos interactivos
Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?Did you know that JMP has built-in resources for teaching statistics?¿Sabía que JMP tiene recursos integrados para enseñar estadística? ¿Qué es? Diez "applets de demostración", desarrollados en JSL, para demostrar o explorar conceptos estadísticos como distribuciones de muestreo, intervalos de confianza, pruebas de hipótesis, regresión o análisis de varianza (ANOVA) y más.
¿Donde encontrar? En JMP y JMP Pro, abra el Menú Ayuda > Datos de muestra > Guiones de enseñanza > Módulos de enseñanza interactivos . En JMP Student Edition, abra el Menú de subprogramas (obtenga más información sobre JMP Student Edition y la subvención para toda la escuela en el Blog de JMP ).
¿Cómo utilizar? Los módulos de enseñanza están diseñados para demostraciones interactivas en clase, pero los estudiantes también pueden utilizarlos para explorar conceptos estadísticos. Muchos módulos pueden importar datos personalizados eligiendo una opción como "Mis datos/Mi muestra", lo que los hace también aplicables a ejercicios o evaluaciones.
Cada módulo tiene un enlace a un documento de ayuda en línea, que explica su uso, todas las opciones y muchos consejos para demostrar conceptos estadísticos de manera más efectiva. Puede ver un video tutorial que muestra todos los módulos en el seminario web académico bajo demanda. “Uso de los subprogramas de conceptos estadísticos de JMP” .
El subprograma Demostrar regresión, por ejemplo, aborda conceptos que incluyen el ajuste lineal de “mejor estimación” frente al ajuste de mínimos cuadrados, los errores residuales y de suma de cuadrados, las características de la población frente a las estadísticas de muestra y la incertidumbre. Los datos pueden provenir de una población normal configurable, pueden importarse desde un conjunto de datos abiertos o pueden ser elaborados por usted mismo configurando todos los puntos de datos manualmente.
Module “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesModule “Demonstrate Regression” showing sum of squared errors (SSE) and fits for 100 samplesMódulo "Demostrar regresión" que muestra la suma de errores cuadrados (SSE) y ajustes para 100 muestras
Se pueden encontrar más demostradores con guión en Ayuda > Guiones de enseñanza > Demostraciones de enseñanza (por ejemplo, para demostrar el valor p, la potencia, la colinealidad o la regla de Bayes). Algunas de estas animaciones también están integradas en las plataformas JMP, por ejemplo, "Animación PValue" y "Animación Power" en Distribución > Media de prueba. También puede encontrar herramientas didácticas útiles en la comunidad de usuarios de JMP, como "Prueba de permutación para dos medias o medianas" o "Demuestre la transformación energética de Box-Cox ".
Calculadoras y simuladores
¿Qué es? Las calculadoras son herramientas programadas para realizar cálculos prácticos de intervalos de confianza, tamaños de muestra y valores p para diversas pruebas de hipótesis. Los simuladores son tablas de datos JMP con fórmulas guardadas, por ejemplo, para crear datos para mostrar el teorema del límite central, simular tiradas de dados o producir números primos.
Calculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanCalculator Hypothesis Test on MeanPrueba de hipótesis con calculadora sobre la media
Simulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremSimulator Central Limit TheoremTeorema del límite central del simulador
¿Donde encontrar? Datos de muestra JMP ( Ayuda > Datos de muestra > Calculadoras; Ayuda > Datos de muestra > Simulaciones ). Todos los scripts de la calculadora también están disponibles como archivos fuente JSL si desea cambiarlos ( Ayuda > Datos de muestra > Ver una lista alfabética de todos los archivos de datos de muestra > Calculadoras ). Para los simuladores, puede abrir las fórmulas almacenadas en el Editor de fórmulas haciendo clic en ' +' iconos en el panel Columnas.
¿Cómo utilizar? Las calculadoras se explican por sí solas y son bastante fáciles de usar; simplemente dígales a sus alumnos dónde se pueden encontrar. Para crear datos en una tabla de datos de simulación, elija Filas > Agregar filas… y establezca la cantidad de filas que desea agregar, según la fórmula para cada columna. Algunos simuladores también tienen scripts almacenados para analizar los nuevos datos ejecutando el script (haga clic en el triángulo verde).
Bootstrapping y simulación
¿Qué es? El bootstrapping, un método de remuestreo fácil de obtener para probar distribuciones muestrales de una estadística, y la simulación para pruebas de aleatorización, un método de remuestreo para probar la significancia, tienen varias ventajas: Primero, conceptos clave como las distribuciones muestrales se pueden introducir empíricamente sin necesidad de enseñar teoría extensa como la probabilidad.
En segundo lugar, el bootstrapping y la simulación permiten estimar estadísticas sin conocer la distribución subyacente. ( Véase también Hesterberg, T. (1998): “Simulación y Bootstrapping para la Enseñanza de Estadística” . En ASA: Actas de la Sección de Educación Estadística, 44 - 52.)
Donde encontrar: En JMP Pro, que viene con cada licencia de sitio académico, Bootstrap y Simulate están a solo un clic (oculto) de distancia. En casi todos los informes JMP, los estudiantes pueden simplemente hacer clic derecho en las estadísticas de interés y seleccionar Oreja o Simular .
¿Cómo utilizar? Bootstrapping solicita la cantidad de muestras de arranque* y crea una nueva tabla de datos, que incluye las estadísticas de la muestra original (fila excluida) y de todas las muestras de arranque. JMP agrega un script de distribución a la nueva tabla de datos que muestra los límites de confianza empíricos en diferentes niveles.
Simular requiere que prepare una columna de fórmula mediante remuestreo con reemplazo, que se activará para una columna nominal existente. Para ver una demostración detallada de Simulate, vea el seminario web académico Métodos de investigación avanzados con JMP .
*Hay varias otras opciones, pero como regla general, mantenga los valores predeterminados cuidadosamente establecidos por JMP. Para obtener más información, consulte la Ayuda de JMP.
Two-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsTwo-sample t-test: Original estimate (red line) of the difference between the means and empirical (simulated) p-values and confidence intervalsPrueba t de dos muestras: estimación original (línea roja) de la diferencia entre las medias y los valores p empíricos (simulados) y los intervalos de confianza
El próxima publicación presenta recursos para enseñar métodos estadísticos, por ejemplo, para análisis multivariado, modelado predictivo o diseño de experimentos.
Haga clic para ver las otras publicaciones en esta serie sobre la enseñanza con JMP .
