心理科學基礎統計

前言

  • 第三版前言(2021.1.22建立;2021-01-22更新)

建立資料科學技巧,成為學習統計的基礎; 第三版以格拉斯哥大學心理系 psyteachR team (2021) 團隊研發的「可重製科學的資料科學基本功」為主軸,整合本書舊版內容以及 Lindeløv (2019) 公開的教學指引。

  • 第二版前言(2019.1.3)

完成第一版之後的一年之間,更新版的JASP與jamovi除了增加資料處理與統計方法模組,還有整合各種開放學習資源。我曾於個人網誌整理可運用的資源,2018年最後一次的更新,JSAP與jamovi的資料收藏(Data Library)都大幅擴充,教學有更多範例可以使用。這段期間jamovi套件Statkat發佈,提供使用者即時統計方法諮詢。循此我得和套件開發者Rivka. M. de Vries建置的網站,內容與架構符合我心目中的統計教學應具備的樣子。jamovi首席開發者Jonathon Love釋出的Rj,讓使用者能在jamovi裡操作基本的R程式碼,這個套件能更完整呈現與演練機率的計算與模擬。這些更新讓這一版電子書使用更明確的範例,解說統計方法的機率原理,以及運用間斷–連續變項的對比,介紹適用相對狀況的初級推論統計方法。 這一版與前一版保持每個範例與習題都有JASP與jamovi兩種版本。感謝jamovi可執行R程式碼,前一版以嵌入式互動網頁解說機率原理的部分,儘可能以本人自編的jamovi範例檔取代,讓學習者能運用在個人練習與實務。

  • 第一版前言(2018.2.1)

開始寫這本書有很多緣由,就從遠中近三個時間點的感想來說吧。遠因從我還是大學生小毛頭時開始,那時真正體悟學習統計的要訣,是去聽了幾位老師的授課,自行整理筆記得到收穫。當時讀過的幾本中英文教科書,最後成為案頭書的只有Roger Kirk的Experimental Design。到今天要我推薦初學者值得參考的中文書,我完全無法舉出理想的教材,除非學生有興趣透過學習資料科學入門,才有值得推薦的中文線上教材。

中程因素是2016年翻譯了Daniel Lakens的線上課程提昇你的統計推論功力(Improving your statistical inferences),我體會可以從培養學習者的思考實際問題能力,激發學習統計方法的動機,並且掌握正確的資訊。Daniel 使用的教材是近幾年引發心理學再現危機的指標研究,都有公開資料讓人取用。曉得這些研究背後故事,有助如何正確使用統計方法。

但是對於統計的初學者,甚至是心理學的初學者,這些故事還無法引起這些學習者的共鳴。如何激起初級學習者的學習興趣,並指引他們走上正確的學習道路,就是寫這本書的近因。這個任務有幾個要挑戰的目標:首先是使用能引發初學者興趣的案例,每一個世代的入門學習者特有特殊的共同記憶,形成不同的大眾興趣。這也帶來第二個挑戰,如何保持編寫教材的中心思想,又能時俱進引用有吸引力的案例?引導初學者認識開放科學理念與操作方法,是累積高品質研究的基礎。所以我編輯這套入門統計教材,希望協助初學者找到適合自已的學習門徑,能在幾個月之後有能力學習提昇你的統計推論功力等進階課程。

所幸已經出現許多公開資源,讓我有面對這些挑戰的機會。編輯這本電子書R套件的bookdwon,能整合各種有助學習的互動式材料於多種平台。新世代資料科學家提供的自由整合資源,降低學習者掌握統計觀念的門檻。特別感激年輕的史丹福大學研究生Daniel Kunin,與朋友一起花時間開發,又無私分享的seeing theory,讓這本書能嘗試傳統教科書做不到的互動學習。開源又潛力無窮的統計軟體JASPjamovi,學習者容易上手,又是資料分析工作的實用工具。兩套開源軟體與科學研究開放平台Open Science Framework密切整合,能彈性管理延伸學習材料。這本書的示範檔案,以及各單元習題,都發佈於心理科學基礎統計OSF專案,任何人有需要,不必註冊,可直接取用專案中的學習材料。

本書取用的示範與習題案例,都是可檢索論文全文與原始資料的研究,初始版本的案例主要來自Carlson與Winquist合著的教科書“An Introduction to Statistics: an Active Learning Approach”(Carlson and Winquist 2018),以及收集推特與臉書社團Psychological Methods Discussion Group,可以啟發初學者的案例。習題也是使用有公開資料的研究。編寫這本書時候,我正在研發一套習題模板,方便管理與擴充各單元的資源。我更希望有意充實這套教材的朋友與同學們,可以提供您認為值得學習的材料。

所有材料都不斷持續更新中,希望體現我想傳達給統計學習者與使用者我的學習觀:你今天學到的方法,是為了解決明天出現的新問題,而且會用另一種不同的面貌出現。

參考文獻

Carlson, Kieth A., and Jennifer R. Winquist. 2018. An Introduction to Statistics: An Active Learning Approach. Second edition. Los Angeles: SAGE.

Lindeløv, Jonas Kristoffer. 2019. “Common Statistical Tests Are Linear Models (or: How to Teach Stats).” https://lindeloev.github.io/tests-as-linear/.

psyteachR team. 2021. Data Skills for Reproducible Science.

第0單元:使用說明

說明使用本書的學習者可設定的目標,可使用的各種學習資源。

第9單元:統計思考開門

透過一位小女孩的科學專案,了解科學家如何設計 不帶偏見的調查研究,以及運用統計分析評估結論的可信度。

第10單元:描述統計

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