So, we're not going to use confidence intervals for this. Now, we don't know the
results yet because I'm just giving you this poll. But let's pretend that we get
an average of 7.5 for how engaged you are, and an average of 8.2 for how much
you think you're learning. So, these are hypothetical population parameters. Mu
sub E for engagement, and Mu sub L for learning. We would say the associated
standard deviations are 0.64 and 0.73. Now, let's say our distributions look
like this, for each measure, so they're negatively skewed. And let's say I want
to get these means up, I'm going to try to do this by writing a song about the
concepts in the next lesson, and then singing it. Maybe it'll help you stay
engaged, because hearing a song can be entertaining. Maybe it'll help you learn,
because hearing a song can you remember the concept and what it is. However, I'm
not totally sure at this point that it might actually help rather than hurt your
learning. So, instead of giving everybody this lesson without a clue as to
whether or not it's going to help, I'm just going to give this lesson to a
random sample of 20 students. Then, I have them anonymously take the same poll
you just did. Let's say we get the following sample means.
Por lo tanto, no vamos a utilizar los intervalos de confianza para ello. Ahora, no sabemos el
resultados todavía porque estoy dándole esta encuesta. Pero vamos a suponer que tenemos
un promedio de 7,5 por cuánto dedica usted, y un promedio de 8,2 por cuánto
Crees que estás aprendiendo. Por lo tanto, estos son los parámetros de población hipotética. mu
sub E para el compromiso, y Mu sub L para el aprendizaje. Queremos decir que el asociado
desviaciones estándar son 0,64 y 0,73. Ahora, digamos que nuestras distribuciones se ven
de esta manera, para cada medida, por lo que están sesgados negativamente. Y digamos que quiero
para conseguir estos medios, yo voy a tratar de hacer esto escribiendo una canción sobre la
conceptos en la siguiente lección, y luego cantarla. Tal vez él le ayudará a mantenerse
comprometida, porque escuchar una canción puede ser entretenido. Tal vez va a ayudar a aprender,
porque escuchar una canción se puede recordar el concepto y lo que es. Sin embargo, estoy
no está totalmente seguro de que en este punto que en realidad podría ayudar en vez de hacerle daño a su
aprendizaje. Así, en lugar de dar a todo el mundo esta lección sin la menor idea de
si es o no va a ayudar, yo sólo voy a dar esta lección a un
muestra aleatoria de 20 estudiantes. Entonces, yo también los he anónima tomar la misma encuesta
que acaba de hacer. Digamos que tenemos las siguientes medias de la muestra.
그래서 우리는 이걸 위해 신뢰구간을 사용할 겁니다. 그래서 우리는
아직 결과를 모르지만 그건 이 그래프를 보여주기 위함입니다. 글나 우리가
당시이 어떻게 약속했는지를 위해 평균 7.5를 얻고, 어떻게 배우고 있는지를
생각하기 위해 평균 8.2를 얻습니다. 그래서 이것들은 전제적 모수입니다.
약속은 Mu/E이고 학습은 Mu/L입니다. 우리는 관련된
표준분포가 0.64와 0.73이라고 말할 수 있습니다. 자, 이렇게 생긴
분포는 각각의 수차입니다. 그래서 그들은 한쪽으로 기울었습니다. 그리고
이 평균을 구한다고 말할 수 있지요. 나는
다음 강의에서 개념에 관한 노래를 써서 이걸 할겁니다. 아마 그건
당신이 약속을 지속하는데 도움이 되겠지요. 왜냐하면 노래 듣기는 즐겁기 때문입니다. 아마 배우는데 도움이 되고
노래를 들음으로써 개념과 이게 무엇인지를 기억할 수 있기 때문입니다. 그러나
이 시점에서 노래가 당신의 학습에 해가 되는지 아닌지를 확신할 수는 없습니다.
이게 도움이 되는지 여부처럼 단서 없이 이 강의를 모두에게 제공하는 대신
나는 20명의 학생의 무작위 표본을 보여주겠습니다.
그러면 방금 했던 같은 그래프를 무작위로 제시합니다.
우리는 다음의 무작위 표본을 구했습니다.
Não usaremos o intervalo de confiança.
Não sabemos o resultado ainda pois acabei de fazer a pergunta,
mas vamos fingir que temos uma média de 7,5 de engajamento
e uma média de 8,2 sobre o seu aprendizado.
Esses são parâmetros populacionais hipotéticos.
µE para engajamento, e µL para aprendizado.
Digamos que os desvios padrões associados sejam 0,64 e 0,73.
Digamos que nossas distribuições sejam assim para cada medida,
então estão negativamente distorcidas.
E digamos que eu queira subir estas médias.
Tentarei fazer isso ao criar uma canção
sobre os conceitos da próxima lição e cantá-la.
Talvez ajude no seu engajamento,
porque ouvir uma canção pode ser divertido.
Talvez ajude-o a aprender,
porque uma canção ajuda a lembrar o conceito e o que é.
Contudo, não estou certa se a esta altura
isso ajudará ou prejudicará seu aprendizado.
Então, em vez de disponibilizar essa lição a todos,
sem saber se irá ou não ajudar,
eu a disponibilizarei a uma amostra de 20 alunos.
Eles responderão anonimamente a mesma enquete que você.
Digamos que obteremos as seguintes médias amostrais.
所以对于这个 我们将不采用置信区间 现在我们还不知道结果
因为我刚刚布置了这个问卷调查活动
但是假设你的参与度平均值是 7.5
你认为自己的学习程度平均值是 8.2 所以这些是假设的总体参数
用 μE 表示参与度 μL 表示学习程度
假设相关的标准偏差是 0.64 和 0.73 假设对于两种衡量指标
分布是这样的 所以是负偏斜分布
假设我想提高这些均值 为此我打算为下节课的概念写首歌
然后唱出来 或许能帮助你保持兴趣
因为听一首歌会比较有趣 或许还能够帮助你学习知识
因为听歌可以帮助你记住所学的概念
但是我现在还无法确定是有助于你学习
还是会打击学习积极性 所以我只向随机选择的
20 名学员提供这节课 而不是让所有人都能观看这节课的内容
不知道是不是有帮助 然后请他们匿名地参与问卷调查
就像大家一样 假设获得了以下样本均值