Statistiks 1
version 1.4
Statistik 1 app dikembangkan oleh Ph.Ds. yang mengambil Statistik Intro dan bersimpati dengan siswa. Kita tahu bahwa belajar statistik adalah seperti belajar bahasa lain. Aplikasi ini dirancang untuk menjadi alat yang sempurna untuk orang yang mencari alat yang murah dan selalu tersedia untuk membantu Anda mempelajari dan memahami statistik intro. Pelajari statistik pada iPhone, iPod Touch, iPad, dan perangkat Android. Statistik 1 adalah Intro Statistik saja dalam sebuah aplikasi. Aplikasi ini telah diuji dan terbukti untuk membantu siswa mempelajari statistik, meningkatkan nilai dan menghemat waktu.
berikut adalah video tutorial tentang aplikasi statistiks 1 :
dan untuk melihat langsung lebih lengkap review dari statistiks 1 dapat dilihat di : review aplikasi statistics 1
statistik 1 pada IOS memiliki konten pelajaran statis dengan teks dan grafis, kuis interaktif, flashcards, kalkulator distribusi, demo interaktif, daftar istilah untuk istilah, formula, dan simbol, dan fungsi pencarian. Presentasi adalah mengingatkan awal e-learning software 90an dan bisa mendapatkan manfaat dari mengambil daun dari buku masak desain Apple. Versi Android sebagian besar identik dengan rekan IOS, dengan hanya beberapa konten yang hilang terutama di bagian kuis dan simulasi.
Pelajaran konten pada kedua platform terdiri dari statistik deskriptif, probabilitas, momen-produk korelasi, regresi linier, uji-t varian, dan analisis varians satu arah. Statistik nonparametrik yang hilang.
The Good
Aplikasi ini berusaha untuk mengurangi metode matematis yang kompleks seperti regresi linier berganda dan uji perbedaan rata-rata untuk deskripsi tekstual belaka, sehingga memungkinkan pembaca untuk memahami konsep-konsep statistik dasar tanpa pengetahuan tentang matematika sekolah. Masuknya didaktik ke dalam setiap pelajaran dilakukan dengan benar dengan memberikan tujuan pembelajaran. Fokus utama selama pelajaran pertama terletak pada menyampaikan statistik pada tingkat pengantar, diarahkan pada orang awam tertarik. Memang pembaca dapat memperoleh setidaknya ide yang luas dari konsep statistik yang sangat dasar deskripsi, prediksi inferensi, dan. Sebuah contoh yang baik di mana app berhasil melakukan hal itu adalah bagian tentang standard error dari mean yang tampil sebagai baik dipahami dan sangat dipahami.
Kuis 10 sampai 20 pertanyaan menguji pengetahuan yang diperoleh selama setiap pelajaran.Ruang lingkup kuis meliputi sebagian dari isi setiap bab, namun kadang-kadang tidak secara seimbang. Navigasi setelah mengambil kuis membosankan. Pada akhir setiap pelajaran, pembaca akan diteruskan ke kuis terkait. Setelah selesai kuis, app tidak memungkinkan untuk segera pindah ke pelajaran berikutnya. Sebaliknya, pembaca perlu untuk kembali ke menu utama dan menelusuri menu pelajaran utuh kembali. Paling mengerikan adalah kebiasaan app untuk selalu melompat kembali ke menu utama setelah tampilan iPad sudah dimatikan dan dihidupkan lagi.
Satu sorot terakhir adalah fitur pencarian yang komprehensif yang pernah gagal saya sekali dalam mencari kata kunci yang saya ingat dari pembacaan sebelumnya.
kelebihan
Aplikasi ini mencakup tipe dasar plot. Bar dan pie chart serta scatterplots dijelaskan secara cukup rinci, sedangkan histogram dan plot distribusi termasuk tetapi tidak pernah dijelaskan sepenuhnya. Meskipun ceramah tentang aplikasi T-test dan ANOVA, kedua yang paling umum di petak jenis statistik sosial, kesalahan-bar, adalah mengherankan tidak ada. Dengan gaya loyo yang merencanakan, app menetapkan contoh buruk bagi pembaca. Grafik jarang menampilkan label x dan sumbu y, legenda, atau bahkan skala yang tepat. Siswa tentu saja saya tidak akan pergi dengan kendur seperti itu, dan tidak harus aplikasi ini.
Pengenalan dengan konsep frekuensi dalam pelajaran pertama sudah mengangkat alis dari kedua sudut pandang faktual dan didaktik. Distribusi frekuensi disajikan tanpa mendefinisikan “frekuensi” istilah sebelumnya. Hal yang sama berlaku untuk tabel frekuensi, yang dijelaskan tanpa masuk ke perhitungan frekuensi dan proporsi. Juga, frekuensi distribusi data empiris digambarkan sebagai fungsi distribusi probabilitas kontinu, sehingga membingungkan konsep variabel yang diamati dan distribusi teoretis mereka probabilitas. Terlebih lagi, menyebutkan frekuensi kumulatif dan quantiles, kedua konsep wajib untuk memahami pengujian statistik, adalah tempat yang akan ditemukan.
Usaha yang terhormat menuju penyederhanaan hanya mengarah untuk mengucapkan kebingungan pada titik tertentu. Siapa sangka bahwa Σxy simbol digunakan untuk mewakili pembilang dari rumus kovarians Σ (x – meanx) (y – Meany). Penyederhanaan juga memunculkan sebuah penggambaran yang keliru sedikit. Lihatlah ilustrasi ini frekuensi sampel – pernah melihat x-nilai kembali dalam plot distribusi frekuensi? Saya pasti memiliki, tetapi hanya di lisan ulang ujian siswa tidak lulus.
Inkonsistensi lain dalam presentasi mencairkan penampilan awalnya cukup pelajaran. Aturan Cohen praktis untuk menafsirkan korelasi yang canggung tabularized dengan batas-batas kategori terkadang tumpang tindih dan kadang tidak. Masalah yang sama ada untuk tabel menyediakan aturan Cohen praktis untuk efek ukuran di mana arti batas kategori adalah ambigu.
Beberapa pelajaran tidak berhubungan satu sama lain dengan sangat baik. Varians dari data empiris yang formulaicly diperkenalkan sebagai varians populasi yang diperkirakan, tidak varians sampel, tanpa menjelaskan perbedaan antara N ukuran sampel dan derajat kebebasandf pada penyebut dari rumus varians. Kemudian, bila membuat t-test, bukan mengacu pada estimasi varians ditetapkan sebelumnya, teks mulai dari awal dengan pernah mendengar-dari jumlah kuadrat untuk memperoleh standard error lagi.
Masalah kecil seperti samping, ruang lingkup pemula ‘app akhirnya ternyata menjadi cacat utama, menunjukkan bahwa para penulis hanya tidak untuk tugas itu. Hal ini ditunjukkan terbaik dengan pelajaran tentang probabilitas, yang dimulai dengan baik dengan perbedaan antara probabilitas teoritis dan empiris tetapi kemudian menderita berat dari kurangnya kerangka matematis pada mereka sudut mana teks penjelasan saja tidak bisa lagi mempertahankan mata pelajaran statistik yang semakin kompleks. Ini bertahap berkelok-kelok ke dalam kebingungan selama pelajaran probabilitas mengekspos masalah umum app.
Dalam setiap buku teks pada statistik, hanya ada dasar matematika begitu banyak yang dapat dilucuti sebelum statistik menjadi tidak bisa dimengerti. Tentu saja, adalah mungkin untuk menyampaikan konsep dasar statistik untuk secara matematis belum tahu, namun ada batas untuk apa yang dapat dan tidak dapat disajikan sampai rumus pasti harus memasukkan permainan. Perhitungan parameter statistik tanpa keraguan melampaui batas-batas ini, banyak pelajaran sehingga menarik untuk terus berayun bolak-balik antara prosa jelas, sesuai untuk khalayak yang lebih luas, dan formula statistik, yang meskipun kesederhanaan mereka hampir mustahil untuk memahami didasarkan pada prosa yang tepat saja. Jika Anda memerlukan contoh nyata untuk ini didaktik kabur penargetan, tidak terlihat lagi dari ke bagian dimengerti daya statistik.
T-Test untuk sampel independen akhirnya adalah titik di mana aplikasi-benar turun yang sebelumnya mengangkat lingkup pemula ‘. Rumus diperkenalkan banyak penjelasan, dan contoh dengan usaha calculatory berat terjadi. Saya ragu bahwa mahasiswa saya akan memahami dasar-dasar dan aplikasi dari uji t-berdasarkan apa yang disediakan oleh aplikasi.
Pelajaran terakhir pada ANOVA dan, ya, bahkan sedikit MANOVA, adalah tas campuran. Ini mencakup dasar-dasar ANOVA unifactorial dan perbandingan yang direncanakan. Prosa adalah dimengerti dan pendekatan umum di belakang perbandingan varians datang di baik. Namun, tanpa diskusi sebelumnya dari uji F-atau ilustrasi grafis, konsep inti dari analisis varians tetap samar-samar di terbaik. Desain multifaktorial tidak dibahas, tidak diulangi tindakan ANOVA, maka tidak menyebutkan efek utama dan interaksi, komponen tetap dan acak. Ini lagi menyinggung kecenderungan umum ditemukan di seluruh app. Tanpa titik peduli apakah itu untuk merujuk pembaca ke topik terkait di luar lingkup app. Misalnya, ketika membahas regresi linier, penerapan dibatasi untuk hubungan linier ditekankan, tetapi prosedur seperti regresi polinomial atau logistik yang tidak disebutkan.
kekurangan
Salah satu poin penting dalam aplikasi rendah adalah menakjubkan mutilasi dari teorema limit pusat dan kurva normal. Teks ini meninggalkan kesan yang fatal itu, pada akhirnya, segala sesuatu dapat diamati akan terdistribusi normal. Selain itu, benar-benar melenyapkan perbedaan antara perhitungan z-skor, yang selalu mungkin, dan interpretasi mereka dengan asumsi nilai baku distribusi normal. Teks ini menunjukkan bahwa orang bisa melihat waktu reaksi, mengkonversikannya ke z-skor dan kemudian mengambil begitu saja bahwa z = 1,69 selalu mewakili kuantil 95%. Hal ini langsung false; dan berbahaya dari sudut pandang setiap praktisi.
Putusan
Aku suka Statistik 1.
Rasanya seperti Scriptum seorang mahasiswa pascasarjana yang buru-buru berubah menjadi sebuah aplikasi tanpa banyak usaha dalam tata letak atau departemen pemikiran. Unsur-unsur interaktif dan dekat antara untuk membuat aplikasi apa pun lebih dari sebuah buku nyaris sangat luar biasa yang akan kemungkinan besar dapat melihat cahaya hari jika diserahkan kepada sebuah penerbit yang serius. Hal ini sangat ringan pada konten, memiliki fokus didaktik, dan akhirnya didiskualifikasi karena kesalahan yang dapat diterima dalam hal statistik ganda.
narendrarefinelfiyandi 