मुझे एग्रोनॉमी और इकोलॉजी में उन्नत स्नातक छात्रों के लिए प्रायोगिक डिजाइन में एक पाठ्यक्रम प्रस्तावित करने के लिए कहा गया है। मैंने कभी भी ऐसा कोई कोर्स नहीं किया है, और मुझे यह जानकर आश्चर्य हुआ कि इस पाठ्यक्रम को "बियॉन्ड वन-वे एनोवा" के नाम से अधिक उपयुक्त रूप से जाना जा सकता है, और यह उस सामग्री को शामिल करता है जिसे मैंने कृषि क्षेत्र प्रयोगों के लिए आंकड़ों पर एक उन्नत स्नातक पाठ्यक्रम में सीखा था (जैसे RCBD, लैटिन वर्ग, कंट्रास्ट, बार-बार माप, और सहसंयोजक)। शायद मैं "प्रयोगात्मक परिणामों के विश्लेषण" के बजाय "प्रायोगिक डिजाइन" नाम से भ्रमित हूं।
मेरे पास इस बारे में कुछ विचार हैं कि इस तरह के पाठ्यक्रम में क्या होना चाहिए और इस पर प्रतिक्रिया की सराहना करेंगे कि यह एक सांख्यिकी पाठ्यक्रम में कैसे एकीकृत किया जा सकता है जो डिजाइन की नामित सूचियों और उनके संबंधित परीक्षणों के लिए आधुनिक विकल्प प्रस्तुत करते हुए छात्रों की आवश्यकताओं को पूरा करता है।
उदाहरण के लिए, मैं एनोवा के साथ रैखिक और द्विघात विरोधाभासों का उपयोग करने के लिए छात्रों को पढ़ाने की कल्पना नहीं कर सकता हूं जो निरंतर चर के वर्गीकरण को लागू करता है जब मैं उन्हें रेखीय और द्विघात कार्यों के साथ प्रतिगमन मॉडल की तुलना करने के लिए सिखा सकता था। दूसरे मामले में, वे यह भी सीखेंगे कि उन कारकों से कैसे निपटें जो प्रयोगात्मक रूप से असतत मूल्यों को परिभाषित नहीं करते हैं। कुछ भी हो, मैं दोनों दृष्टिकोणों की तुलना कर सकता हूं।
अगर मुझे "प्रायोगिक डिजाइन" में एक पाठ्यक्रम सिखाना था, तो मैं वास्तव में मौलिक अवधारणाओं पर जोर देना चाहूंगा जो सांख्यिकीय मॉडल से स्वतंत्र हैं, और जो अन्य समस्याओं के लिए अधिक व्यापक रूप से अनुवाद करेगा। इससे छात्रों को आधुनिक सांख्यिकीय दृष्टिकोण का उपयोग करने में अधिक लचीलापन मिलेगा।
मौजूदा पाठ्यक्रम में शामिल होने वाली कुछ प्रासंगिक अवधारणाएं शामिल हैं:
- पदानुक्रमित और मिश्रित मॉडल (जिनमें से मैं एनोवा और रिश्तेदारों को एक उदाहरण के रूप में समझता हूं)
- मॉडल तुलना (जैसे विरोधाभासों को बदलने के लिए)
- 'कारकों' के रूप में ब्लॉक के बजाय स्थानिक मॉडल का उपयोग करना
- प्रतिकृति, यादृच्छिककरण, और IID
- परिकल्पना परीक्षण, पी-हैकिंग और पैटर्न मान्यता के बीच अंतर।
- सिमुलेशन के माध्यम से शक्ति विश्लेषण (जैसे सिम्युलेटेड डेटा सेट से मापदंडों की वसूली),
- पूर्व-पंजीकरण,
- प्रकाशित अध्ययन और वैज्ञानिक सिद्धांतों से पूर्व ज्ञान का उपयोग।
क्या कोई पाठ्यक्रम है जो वर्तमान में इस तरह का दृष्टिकोण रखता है? इतने ध्यान के साथ कोई ग्रंथ?