社会科学统计
本课程概述了用于分析社会科学研究数据的基本描述和推理统计技术。学生将熟悉组织和分析数据，交流研究结果，将统计术语翻译成有意义的英语，并理解统计基础的基本理论，如基本概率论。
学习成果
在成功地完成本课程后，学生将能够有效地使用描述统计和推理统计的技巧。在内化了每种技术的基本概念之后，学生应该能够准确地应用适当的技术来解决以下问题:
- 不同的测量尺度
- 频率分布，表格和图表
- 百分位和百分位排名
- 集中趋势的度量
- 措施的变化
- z分数
- 概率
- 抽样分布
- 假设检验
- t测试的置信区间
- 方差分析(ANOVA)
- 相关和回归
- 卡方
- 顺序数据的各种统计技术
课程主题
- 第1部分:介绍和描述性统计
- 第二部分:推论统计学的基础
- 第三部分:关于均值和均值差异的推论
- 第四部分:相关性和回归
- 第5部分:非参数检验
所需文本和材料
本课程需要准备以下材料:
- Gravetter, F. J.， Wallnau, L. B.， Forzano, L. B.， & witness, J. E.(2021)。行为科学统计学要点(第十版。)。纳尔逊。
类型:教科书。ISBN 9780357365298
额外的需求
计算器是必需的。
评估
请注意，如果你的课程有期末考试，你需要向在线监考服务ProctorU或亲自批准的考试中心支付费用。请联系exams@tru.ca有任何问题。
为了顺利完成这门课程，学生必须在整个课程中取得50%或以上的及格成绩，并在期末强制性考试中取得50%或以上的及格成绩。
| 作业1:导论和描述性统计 | 8％ |
| 作业2:推论统计学基础 | 10％ |
| 作业3:关于均值和均值差异的推论 | 16% |
| 作业4:相关性和回归 | 8％ |
| 作业5:非参数检验 | 8％ |
| 期末考试(强制) | 50％ |
| 总计 | 100％ |
开放学习教师信息
一个开放学习的教员可以帮助学生。学生将在课程开始时收到必要的联系方式。