Quantitative Skills and Experimental Design for Scientists

课程简介

1. 常见数据类型：介绍均匀分布、二项分布、泊松分布、高斯分布等随机变量及其概率分布。 2. 概率与估计：基本概率规则；条件概率。 3. 总体与抽样：抽样理论的理解；使用适当的汇总统计量和分布来描述数据，包括均值、中位数、众数、方差、标准差、标准误、置信区间、四分位数范围等；数据独立性、最优样本量估计；使用适当的图表。 4. 统计推断：参数检验与非参数检验：理解假设并使用常见的参数检验和非参数检验（如t检验、方差分析、相关性分析、回归分析）进行统计推断。I型错误与II型错误。最小样本量、统计功效和效应量的计算。 5. 实验设计：常见的实验设计（如拉丁方设计、完全随机设计），设计适当的对照和参考，并在化学、物理和生物学研究中应用统计检验进行数据分析。

学习目标

本课程旨在向学生介绍基本的科学实验设计知识和定量技能，以解释实验结果。

先修要求

无

教学模式

本课程主要通过讲座和辅导课进行讲授。讲座将通过科学工作的例子介绍课程大纲中的统计概念，然后通过练习和小组项目强化学习活动。学生还将练习使用Excel和SPSS等软件进行数据输入、排序、筛选、统计检验和图表绘制。还将介绍开源软件如G Power/R。