Statystyka I z R 3800-KOG-S1R

Nauczanie studentów kierunków społecznych (i humanistycznych) statystyki nigdy nie było zadaniem łatwym, a podstawowym problemem jest znalezienie równowagi między wyczerpującą, a wciąż przystępną, prezentacją teorii, przeglądem podstawowych technik i narzędzi oraz praktycznym ćwiczeniem różnych metod analitycznych. Zadanie to wraz z rozwojem statystyki stosowanej w naukach społecznych staje się coraz trudniejsze; pojawiają się i popularność zyskują nowe techniki. Pomijając nawet fakt, że ich podstawy teoretyczne są wielokroć bardziej skomplikowane niż te podstawowych testów statystycznych, w tradycyjnych programach nauczania statystyki nie starcza miejsca na choćby pobieżną prezentację tych metod, nie wspominając o ich praktycznym ćwiczeniu. W efekcie studenci kończący typowy kurs wprowadzający do statystyki mają często całkiem szczegółową wiedzę na temat matematycznych podstaw najprostszych technik, która jednak w niewielkim stopniu ułatwia im i przygotowuje ich do samodzielnego przeprowadzania bardziej zaawansowanych analiz, a nawet rozumienia analiz prezentowanych w artykułach naukowych. Niniejszy kurs stara się zaradzić temu problemowi, oferując zupełnie nowe podejście do nauczania statystyki, w szczególności ściśle ze sobą wiążąc teorię z praktyką oraz kładąc nacisk na zdroworozsądkowe rozumienie tej pierwszej raczej niż znajomość matematycznych szczegółów. Zatem, zamiast spisywać z tablicy wzory matematyczne, studenci poznają logikę wnioskowania statystycznego, samodzielnie oraz w trakcie zajęć wykonując proste ćwiczenia na komputerze.
Równocześnie kurs ten będzie stanowić wprowadzenie do coraz popularniejszego w psychologii i naukach pokrewnych pakietu statystycznego--R. Wybór tego pakietu jest nieprzypadkowy. Jako darmowe i otwarte oprogramowanie (open-source), R jest stale rozwijany przez społeczność użytkowników, z definicji oferuje więc najnowocześniejsze techniki, stając się z tego powodu podstawowym oprogramowaniem statystycznym na wiodących światowych uniwersytetach. Ponadto, R ma dwie istotne ze względów dydaktycznych zalety. Po pierwsze, nie posiadając rozbudowanego interfejsu graficznego, który pozwalałby na pamięciowe uczenie się przeprowadzania wybranych analiz, R niejako wymusza rozumienie i świadome działanie. Sprzyja temu również fakt, że uruchomienie prostej analizy w R, jak choćby testu t czy analizy wariancji, nie skutkuje wydrukiem dużej liczby skomplikowanych tabelek, które studenci korzystający z innych pakietów statystycznych uczą się po prostu ignorować. Po drugie, korzystanie z R w trakcie zajęć pozwoli na wspólne przeprowadzanie prostych praktycznych symulacji. I tak na przykład, zamiast uczyć się prawa wielkich liczb czy centralnego twierdzenia granicznego, studenci na własne oczy zobaczą związek między liczebnością próby a wielkością błędu pomiaru.