Мене попросили запропонувати курс експериментального проектування для аспірантів з агрономії та екології. Я ніколи не брав такого курсу, і з подивом виявив, що цей курс може бути більш влучно названий "Поза односторонньою ANOVA", і що він охоплює матеріал, який я дізнався під час випускної аспірантури зі статистики для сільськогосподарських польових експериментів (наприклад, RCBD, Латинські квадрати, Контрасти, повторні вимірювання та коваріати). Можливо, мене бентежить назва «Експериментальний дизайн», а не «Аналіз експериментальних результатів».
У мене є деякі ідеї щодо того, що повинен містити такий курс, і я буду вдячний за відгуки про те, як це може бути інтегровано у навчальну програму статистики, яка відповідає потребам студентів, представляючи сучасні альтернативи названим спискам конструкцій та пов'язаних з ними тестів.
Наприклад, я не уявляю, як навчати студентів використовувати лінійні та квадратичні контрасти з ANOVA, що застосовує категоризацію безперервних змінних, коли я можу навчити їх порівнювати регресійні моделі з лінійними та квадратичними функціями. У другому випадку вони також навчилися поводитися з факторами, які не визначені експериментально дискретними значеннями. Якщо що, я можу порівняти два підходи.
Якби я викладав курс "Експериментальний дизайн", я хотів би наголосити на фундаментальних поняттях, які не залежать від застосовуваної статистичної моделі, і це могло б в більш широкому сенсі перекласти інші проблеми. Це дасть можливість студентам більшої гнучкості використовувати сучасні статистичні підходи.
Деякі з відповідних понять, які, як видається, не охоплені існуючим курсом, включають:
- ієрархічні та змішані моделі (з яких я розумію ANOVA та родичів як один із прикладів)
- порівняння моделі (наприклад, для заміни контрастів)
- використання просторових моделей замість блоків як "факторів"
- реплікація, рандомізація та IID
- відмінності між тестуванням гіпотез, p-злому та розпізнаванням шаблонів.
- аналіз потужності за допомогою моделювання (наприклад, відновлення параметрів із модельованих наборів даних),
- попередня реєстрація,
- використання попередніх знань з опублікованих досліджень та наукових принципів.
Чи існують курси, які зараз застосовують такий підхід? Будь-які тексти книжок з таким фокусом?