איך ללמוד סטטיסטיקה לתואר ראשון ולהתכונן למבחן?
לומדים סטטיסטיקה ולא יודעים מאיפה להתחיל? כך מבינים את החומר, בוחרים מבחן סטטיסטי נכון, מתרגלים פלט ומתכוננים למבחן בצורה מסודרת.
סטטיסטיקה היא אחד הקורסים שבהם קל מאוד לדעת את הנוסחאות ועדיין לא לדעת לפתור את השאלה.
אתם יכולים לזכור איך מחשבים ממוצע ושונות, לדעת מהו ערך p ואפילו להכיר בעל פה כמה מבחני השערות. ואז מגיע תרגיל במבחן ושואל על מחקר, שתי קבוצות ומשתנה מסוים, והבעיה האמיתית מתחילה: באיזה כלי סטטיסטי בכלל צריך להשתמש?
זו הסיבה שהדרך הנכונה ללמוד סטטיסטיקה אינה לשנן עוד נוסחאות. צריך ללמוד לזהות את מבנה הבעיה, להבין איזה מידע יש לנו, לדעת איזו שאלה סטטיסטית נשאלת, לבחור כלי מתאים ורק אז לבצע את החישוב או לפרש את הפלט.
במילים פשוטות: בסטטיסטיקה, ההחלטה מה לעשות חשובה לא פחות מהיכולת לבצע את החישוב. המדריך הזה מסביר איך לבנות בדיוק את היכולת הזאת.
למה סטטיסטיקה מרגישה קשה גם למי שלא "גרוע במתמטיקה"?
בקורסי מבוא לסטטיסטיקה יש בדרך כלל מעבר בין כמה סוגים שונים של חשיבה. בתחילת הקורס עובדים לעיתים עם סטטיסטיקה תיאורית: ממוצע, חציון, שונות, סטיית תקן, אחוזונים, מדדי מיקום וקשר. בהמשך נכנסים הסתברות, התפלגויות והסקה סטטיסטית. בקורסים רבים מגיעים גם לרווחי סמך, מבחני השערות, מתאם ורגרסיה.
הקורס "מבוא לסטטיסטיקה ולהסתברות למדעים" של האוניברסיטה הפתוחה מתאר את ההבחנה המרכזית בין סטטיסטיקה תיאורית, שעוסקת בעיבוד ובהצגת הנתונים במדגם, לבין סטטיסטיקה היסקית, שמנסה להסיק מהמדגם על האוכלוסייה. גם קורס הסטטיסטיקה התיאורית בקמפוס IL כולל לא רק חישוב מדדי מרכז ופיזור, אלא גם הסקת מסקנות מהנתונים ועבודה בתוכנות כמו SPSS, JASP ואקסל.
כלומר, הקורס אינו רק "מתמטיקה". הוא דורש שלושה דברים שונים:
- להבין את הרעיון הסטטיסטי.
- לזהות מתי להשתמש בו.
- לבצע או לפרש את הניתוח נכון.
סטודנט יכול להיות טוב מאוד באחד מהם ולהתקשות בשניים האחרים.
קודם כול: אל תתחילו מנוסחאות
זו אחת הטעויות הנפוצות ביותר. סטודנטים מתחילים להתכונן למבחן, פותחים את דף הנוסחאות, ומנסים לזכור מה כל נוסחה עושה: ממוצע, שונות, ציון תקן, רווח סמך, סטטיסטי מבחן, מקדם מתאם.
הבעיה היא שבמבחן בדרך כלל לא שואלים "באיזו נוסחה מחשבים שונות?". נותנים תרחיש. לדוגמה: חוקרת רוצה לבדוק האם קיים הבדל בציון מסוים בין שתי קבוצות. עכשיו אתם צריכים לזהות בעצמכם מה המשתנים, מה סוגם, מה מבנה המדגם ומה בדיוק רוצים לבדוק. רק לאחר מכן מגיע החישוב.
לכן לפני שאתם משננים נוסחה, ודאו שאתם יודעים לענות על ארבע שאלות:
- מה הכלי הזה בודק?
- איזה סוג נתונים הוא דורש?
- באיזה מצב משתמשים בו?
- מה אפשר להסיק מהתוצאה?
אם אינכם יודעים לענות על ארבעתן, ידיעת הנוסחה לבדה לא תספיק.
שלב 1: בונים מפה של הקורס
לפני שפותרים תרגילים, צרו עמוד אחד שמציג את מבנה הקורס. לא סיכום של 80 עמודים, אלא מפה. לדוגמה:
| אזור בקורס | נושאים |
|---|---|
| סטטיסטיקה תיאורית | מדדי מרכז, מדדי פיזור, מדדי מיקום, גרפים והתפלגויות |
| הסתברות | מאורעות, הסתברות מותנית, משתנים מקריים, התפלגויות |
| הסקה סטטיסטית | אוכלוסייה ומדגם, אומדים, רווחי סמך, מבחני השערות |
| קשר בין משתנים | מתאם, רגרסיה |
המפה שלכם כמובן צריכה להתאים לסילבוס האמיתי של הקורס. המטרה היא להבין איפה כל נושא יושב בתוך התמונה הגדולה.
כשאתם פוגשים שאלה חדשה, הצעד הראשון הוא לשייך אותה לאזור במפה. כבר צמצמתם משמעותית את מספר האפשרויות.
שלב 2: לומדים מושגים במילים לפני הסימנים
קחו מושג כמו סטיית תקן. אפשר לדעת את הנוסחה ולא להבין מה המספר אומר. לעומת זאת, אם אתם מסוגלים להסביר לעצמכם שסטיית התקן מתארת את מידת הפיזור של הערכים סביב המרכז, יש לכם בסיס שממנו אפשר להבין גם את החישוב וגם את הפרשנות.
עשו זאת לכל מושג מרכזי. למשל:
- ממוצע: דרך אחת לתאר את מרכז הנתונים.
- שונות וסטיית תקן: מדדים המתארים פיזור.
- רווח סמך: טווח שנבנה מנתוני המדגם ומשמש לאמידת פרמטר באוכלוסייה, לפי המודל וההנחות שנלמדו בקורס.
- השערת אפס: הטענה שנבחנת במסגרת מבחן ההשערות בהתאם לניסוח הקורס.
- ערך p: מדד שיש לפרש ביחס למודל, להשערת האפס ולרמת המובהקות, ולא כ"סיכוי שהשערת האפס נכונה".
הנקודה האחרונה חשובה במיוחד. בסטטיסטיקה, ניסוח לא מדויק עלול להצביע על חוסר הבנה גם כאשר החישוב עצמו נכון.
שלב 3: בונים עץ החלטה במקום רשימת נוסחאות
כאשר מגיעים למבחני השערות, סטודנטים רבים מנסים לזכור רשימה: מבחן א׳, מבחן ב׳, מבחן ג׳. גישה יעילה יותר היא להפוך את הבחירה לסדרת שאלות:
- מה השאלה המחקרית? האם בודקים הבדל, קשר, התאמה או חיזוי?
- כמה משתנים יש?
- איזה סוג משתנה נמדד, כמותי או קטגוריאלי?
- כמה קבוצות או מדידות יש?
- האם המדידות תלויות או בלתי תלויות?
- אילו הנחות דורש הכלי שלמדנו בקורס?
רק אחרי שעונים על השאלות האלה בוחרים את המבחן. חשוב לזכור שאין עץ החלטה אוניברסלי אחד שמתאים לכל קורס: הקורס שלכם עשוי לכלול מבחנים וכללי החלטה שונים, ולכן בנו את העץ לפי הסילבוס והחומר של המרצה.
שלב 4: בכל תרגיל מפרידים בין בחירה לביצוע
נניח שקיבלתם שאלה על שתי קבוצות. אל תתחילו מיד להציב מספרים. חלקו את הדף לשני שלבים.
שלב א׳: בחירת הכלי
כתבו:
- מה רוצים לבדוק?
- מה המשתנים ומה סוגם?
- מה מבנה הנתונים?
- איזה כלי מתאים, ולמה?
שלב ב׳: ביצוע
רק עכשיו מציבים, מחשבים, קוראים פלט, מקבלים החלטה ומנסחים מסקנה.
ההרגל הזה חשוב במיוחד משום שהוא מאפשר לזהות איפה אתם באמת טועים. אם בחרתם מבחן לא מתאים, עוד תרגול באלגברה לא יעזור. אם בחרתם את המבחן הנכון אבל טעיתם בחישוב, הבעיה אחרת לגמרי.
שלב 5: לומדים לפרש תוצאות, לא רק לחשב אותן
בקורסי סטטיסטיקה רבים, במיוחד במדעי החברה, ניהול, חינוך ומדעי ההתנהגות, חלק משמעותי מהעבודה הוא פרשנות. קורס הסטטיסטיקה של קמפוס IL, למשל, מגדיר בין מטרות הלמידה גם הסקת מסקנות מתוך מדדי הנתונים ושימוש בתוכנות סטטיסטיות.
לכן אחרי כל חישוב שאלו: מה המספר שקיבלתי אומר בהקשר של השאלה? אל תסתפקו ב-p < 0.05, אלא נסו לנסח משפט מלא בהתאם לכללים שלמדתם בקורס.
אותו דבר לגבי מתאם. לא מספיק לקבל מקדם. צריך לדעת מה הכיוון, מה העוצמה לפי ההנחיות בקורס, ומה לא ניתן להסיק ממנו. היכולת לעבור ממספר למשפט היא חלק מהידע הסטטיסטי.
איך ללמוד ערך p ומובהקות בלי להתבלבל?
זה אחד המקומות שבהם שינון גורם לבעיות. במקום להתחיל מכללי "אם קטן אז...", התחילו מהתהליך:
- יש טענה שנבחנת.
- מגדירים מודל והשערות.
- אוספים או מקבלים נתונים.
- מחשבים סטטיסטי מתאים.
- בוחנים עד כמה התוצאה שקיבלנו מתיישבת עם המודל תחת השערת האפס, לפי השיטה שנלמדה בקורס.
- ואז מקבלים החלטה סטטיסטית במסגרת רמת המובהקות שנקבעה.
רק אחרי שאתם מבינים את הסיפור הזה, חזרו לכללי ההחלטה הטכניים של הקורס. כך הם הופכים ממשפטים שרירותיים לחלק מתהליך הגיוני.
מה לעשות אם הבעיה בכלל באלגברה?
לפעמים סטודנט חושב שהוא לא מבין סטטיסטיקה, אבל התקיעות מתרחשת עוד לפני הסטטיסטיקה: שברים, חזקות, שורשים, פתיחת סוגריים, הצבה בנוסחה ופתרון משוואה פשוטה.
האוניברסיטה הפתוחה מציעה אפילו סדנת הכנה ייעודית ל"מבוא לסטטיסטיקה א׳" שמטרתה לרענן חשבון ואלגברה אלמנטרית לפני הקורס. זו נקודה חשובה: אם אתם מבינים מהי שונות אבל מסתבכים בכל פעם שהנוסחה כוללת שבר ושורש, אין צורך ללמוד מחדש את פרק השונות. צריך לתקן את הכלי האלגברי שחוסם אתכם.
דרך טובה לזהות זאת היא לשאול אחרי טעות: האם לא ידעתי מה לעשות סטטיסטית, או שידעתי מה לעשות ולא הצלחתי לבצע את המתמטיקה? אלה שתי בעיות שונות.
איך ללמוד מפלט של SPSS, JASP, Excel או תוכנה אחרת?
אל תנסו לזכור את המסך כתמונה. תוכנות משתנות, טבלאות נראות אחרת, ומרצים שונים מציגים פלטים שונים. במקום זאת, בכל פלט חפשו ארבעה דברים:
- מה הניתוח שבוצע?
- אילו משתנים נכנסו אליו?
- איפה נמצאים הנתונים הדרושים להחלטה?
- מה המסקנה שאפשר לנסח מהם?
אם יש לכם טבלה שלמה ואתם לא יודעים לאיזה תא להסתכל, אל תשננו את המיקום. נסו להבין איזו כמות אתם מחפשים ולמה. כך תוכלו להתמודד גם עם פלט שנראה קצת אחרת במבחן.
כמה תרגילים צריך לפתור בסטטיסטיקה?
אין מספר קסם. עשרה תרגילים זהים שבהם כבר ברור מראש איזה מבחן צריך לבצע יכולים ליצור ביטחון מזויף. עדיף לפתור פחות שאלות, אבל לערבב סוגים. לדוגמה:
- שאלה תיאורית.
- שאלה על הסתברות.
- שאלת רווח סמך.
- שאלת מבחן השערות.
- שאלת פלט.
- שאלת מתאם.
עכשיו אתם מתרגלים לא רק את הביצוע אלא גם את הזיהוי. וזו בדיוק היכולת שנדרשת כאשר במבחן אין כותרת מעל כל שאלה שאומרת באיזה פרק אתם נמצאים.
איך להשתמש בפתרונות בלי להפוך לתלויים בהם?
פתרון מלא הוא כלי מצוין לבדיקה וכלי מסוכן ללמידה. כשאתם נתקעים, אל תפתחו מיד את כל הפתרון. עבדו בהדרגה:
- נסו לזהות את הנושא.
- כתבו את המשתנים.
- נסחו במילים מה רוצים לבדוק.
- בדקו את דף הנוסחאות או את עץ ההחלטה.
- אם עדיין נתקעתם, חפשו רק את הצעד הבא.
- לאחר שהבנתם אותו, סגרו את הפתרון והמשיכו לבד.
בסוף חזרו לאותה שאלה יום או יומיים לאחר מכן. אם הצלחתם לפתור אותה ללא עזרה, למדתם משהו. אם רק זיהיתם את הפתרון שכבר ראיתם, עדיין לא בטוח שאתם יודעים לייצר אותו.
אם התחושה הזאת חוזרת כמעט בכל תרגיל:
איך לבנות מחברת טעויות לסטטיסטיקה?
מחברת טעויות בסטטיסטיקה צריכה לסווג טעויות לפי סוג. לדוגמה:
- זיהוי: בחרתי מבחן לא מתאים.
- מושג: התבלבלתי בין מדגם לאוכלוסייה.
- תנאים: שכחתי לבדוק הנחה שנדרשה לפי הקורס.
- חישוב: טעיתי בהצבה.
- פלט: הסתכלתי על נתון לא רלוונטי.
- פרשנות: החישוב נכון, אבל המסקנה שכתבתי אינה נובעת ממנו.
- זמן: ידעתי לפתור אבל נשארתי יותר מדי זמן על השאלה.
אחרי כמה שבועות מתחילים לראות דפוסים. אם רוב הטעויות שלכם הן בבחירת מבחן, אין טעם להשקיע את רוב הזמן בחישובים. אם רוב הטעויות הן אלגבריות, צריך לטפל בבסיס. ואם החישוב כמעט תמיד נכון אבל אתם מאבדים נקודות בפרשנות, שם צריך להיות מוקד התרגול.
איך להתכונן למבחן בסטטיסטיקה?
הכנה טובה למבחן עוברת בשלושה שלבים.
שלב ראשון: סוגרים נושאים בנפרד
עברו על הסילבוס וסמנו כל נושא:
- ירוק: מסוגל לפתור ללא עזרה.
- צהוב: מבין אבל צריך דף נוסחאות או רמז.
- אדום: לא יודע איך להתחיל.
התחילו מהנושאים האדומים שהם תנאי להבנת נושאים אחרים. אל תבזבזו זמן על שיפור נושא שכבר נמצא בירוק בזמן שיש פרק שלם שאינכם מסוגלים להתחיל.
שלב שני: עוברים לתרגול מעורב
אחרי שיש שליטה בסיסית בכל פרק, הפסיקו לפתור דפים שבהם כל השאלות מאותו סוג. ערבבו. עכשיו בכל שאלה אתם חייבים להחליט בעצמכם איזה כלי נדרש. זה השלב שבו באמת מתחילים להתכונן למבחן ולא רק ללמוד את החומר.
שלב שלישי: פותרים מבחנים בתנאי זמן
רק אחרי שיש בסיס סביר, עברו למבחנים מלאים: בלי פתרונות פתוחים, בלי לעצור סרטון באמצע ובלי לבדוק תשובה אחרי כל סעיף. הגדירו זמן וסיימו את הסימולציה.
לאחר מכן מגיע החלק החשוב יותר, הניתוח. לכל טעות תנו קטגוריה: ידע, זיהוי, חישוב, פרשנות או זמן. כך המבחן הבא שלכם לא יהיה פשוט עוד ציון, אלא כלי שמחליט מה ללמוד מחר.
מה לעשות שבוע לפני המבחן?
שבוע לפני הבחינה לא כדאי להתחיל את הקורס מחדש מההרצאה הראשונה. בנו תכנית לפי הפערים שכבר זיהיתם. לדוגמה:
- יום 1: מיפוי ושני נושאים חלשים.
- יום 2: נושא חלש נוסף ותרגול מעורב.
- יום 3: מבחני השערות ובחירת מבחן.
- יום 4: פלטים ופרשנות.
- יום 5: מבחן מלא.
- יום 6: תיקון הטעויות מהמבחן וסט ממוקד.
- יום 7: חזרה קצרה על הגדרות, עץ החלטה ומחברת טעויות.
זו רק דוגמה. אם הקורס שלכם בנוי אחרת, גם התוכנית צריכה להיראות אחרת. העיקרון הוא החשוב: לומדים לפי הפערים שלכם, לא לפי סדר המצגות.
ומה אם נשארו רק יומיים?
עכשיו צריך להיות אגרסיביים יותר בסדר העדיפויות. אל תנסו להספיק הכול. קחו מבחן אחד או סט שאלות מייצג ובדקו איפה נמצאות נקודות התקיעות הגדולות.
בחרו שניים או שלושה נושאים שבהם שיפור קטן יאפשר לכם לפתור יותר שאלות. למדו אותם, תרגלו אותם, ואז בדקו אותם שוב בתוך שאלות מעורבות.
קריאה מהירה של כל הסיכום יכולה לגרום לתחושה שעברתם על הכול, אבל לא בהכרח תשנה את מספר השאלות שתוכלו לפתור.
מתי כדאי לקחת מורה פרטי לסטטיסטיקה?
לא בכל פעם שנתקעים. אם אתם מצליחים להבין את החומר, לפתור שאלות ולנתח את הטעויות שלכם, לימוד עצמי יכול להספיק. מורה הופך שימושי במיוחד כאשר:
- אתם לא יודעים למה בוחרים מבחן מסוים.
- אתם מבינים הרצאה אבל לא מצליחים לפתור לבד.
- אותו סוג טעות חוזר שוב ושוב.
- אתם לא יודעים אם הבעיה היא סטטיסטיקה או אלגברה.
- אתם מתקשים לפרש פלט.
- מועד ב׳ מתקרב ואתם צריכים למקד את העבודה.
- אתם משקיעים הרבה זמן אבל לא יודעים מה לתרגל.
במצב כזה, המטרה של השיעור אינה לעבור שוב על סטטיסטיקה. עדיף להגיע עם תרגילים שכבר ניסיתם, מבחן קודם או פלט שלא הצלחתם לפרש. כך אפשר לזהות מהר יותר את נקודת התקיעות.
לבלופרינט יש עמוד ייעודי למורה פרטי לסטטיסטיקה, בעוד המדריך שאתם קוראים עכשיו מיועד לעזור לכם קודם כול לבנות שיטת לימוד עצמאית.
מורה פרטי לסטטיסטיקהאיך נראה שיעור סטטיסטיקה יעיל?
בשיעור טוב, הסטודנט צריך לבצע את רוב החשיבה. המורה יכול לשאול:
- מה רוצים לבדוק?
- מה המשתנים?
- איזה מידע חסר?
- איזה כלי נראה מתאים?
- מה צריך לבדוק לפני שמשתמשים בו?
- מה התוצאה אומרת?
אבל אם בכל שאלה המורה מזהה את המבחן, מציב את הנתונים ומנסח את המסקנה, הסטודנט יכול לצאת מהשיעור בתחושה שהכול ברור ועדיין להיתקע לבד.
היעד הוא הפוך: בהתחלה המורה נותן יותר הכוונה, אחר כך רק רמז, בהמשך הסטודנט מסביר למורה למה בחר בדרך מסוימת, ובסוף הוא מסוגל לקבל שאלה חדשה ולהתחיל אותה בעצמו.
שאלות נפוצות על לימוד סטטיסטיקה
כמה מהשאלות שחוזרות אצל סטודנטים שלומדים סטטיסטיקה ומתכוננים למבחן.
איך ללמוד סטטיסטיקה בצורה יעילה?
התחילו מהבנת המושגים ומהמבנה של הקורס, לא משינון נוסחאות. בכל תרגיל הגדירו מה השאלה, מהם המשתנים ואיזה כלי מתאים לפני שאתם מתחילים לחשב. לאחר רכישת בסיס בכל נושא, עברו לתרגול מעורב שבו לא ידוע מראש איזה כלי צריך לבחור.
האם צריך להיות טוב במתמטיקה כדי להצליח בסטטיסטיקה?
לא צריך להיות מתמטיקאי, אבל רמת המתמטיקה הנדרשת תלויה בקורס. בקורסי מבוא מסוימים נדרש בסיס בחשבון ובאלגברה, ולכן פערים בשברים, חזקות או הצבה יכולים להקשות גם כשהרעיון הסטטיסטי מובן. האוניברסיטה הפתוחה, למשל, מציעה סדנת רענון בחשבון ובאלגברה כהכנה למבוא לסטטיסטיקה.
איך זוכרים איזה מבחן סטטיסטי צריך לבחור?
אל תשננו רשימה. בנו עץ החלטה לפי החומר של הקורס: מה השאלה המחקרית, מה סוג המשתנים, כמה קבוצות או מדידות יש, האם הן תלויות ומהן ההנחות הנדרשות. לאחר מכן תרגלו שאלות מעורבות שבהן שם המבחן אינו מופיע בכותרת.
איך להתכונן למבחן בסטטיסטיקה?
עברו בשלושה שלבים: קודם סגרו נושאים חלשים בנפרד, אחר כך פתרו שאלות מעורבות ולבסוף מבחנים מלאים בתנאי זמן. לאחר כל מבחן, סווגו טעויות לפי ידע, בחירת כלי, חישוב, פרשנות או ניהול זמן.
האם כדאי ללמוד מדף הנוסחאות?
כן, אבל דף הנוסחאות הוא כלי עזר ולא תכנית לימודים. אתם צריכים לדעת מה כל נוסחה מודדת, באיזה מצב משתמשים בה ומה משמעות התוצאה. אם אתם מזהים נוסחה רק לפי הצורה שלה, יהיה קשה לבחור אותה בשאלה חדשה.
איך לומדים לפרש פלט סטטיסטי?
בכל פלט שאלו מה הניתוח שבוצע, אילו משתנים נותחו, איזה נתון נדרש לקבלת ההחלטה ומה ניתן להסיק ממנו. אל תשננו את מיקום המספרים בטבלה, משום שהפלט עשוי להשתנות בין תוכנות וסוגי ניתוח.
מה עושים אם אני מבין את הפתרון אבל לא מצליח לפתור לבד?
אחרי דוגמה פתורה, סגרו אותה ופתרו שאלה דומה ללא עזרה. אם נתקעתם, קחו רק את הרמז הבא ולא את כל הפתרון. לאחר יום או יומיים חזרו לשאלה המקורית. היכולת לפתור מחדש בלי להסתכל היא בדיקה טובה יותר מהתחושה שהפתרון נראה ברור.
מתי כדאי לקחת מורה פרטי לסטטיסטיקה?
כאשר התקיעות חוזרת למרות תרגול עצמאי, כשלא ברור מדוע בוחרים כלי מסוים, כשקשה לפרש פלט או כאשר יש מבחן קרוב וצריך לאבחן במה להתמקד. כדאי להגיע לשיעור עם ניסיונות פתרון וחומר הקורס, כדי שהעבודה תהיה על נקודת הקושי ולא על חזרה כללית.
סיכום
הדרך ללמוד סטטיסטיקה אינה לזכור כמה שיותר נוסחאות. צריך לדעת מה הנתונים אומרים, מה רוצים לבדוק, איזה כלי מתאים ומה אפשר להסיק מהתוצאה. לכן סדר הלמידה הנכון הוא: מושג, זיהוי, בחירת כלי, ביצוע ופרשנות.
בנו מפה של הקורס. הפכו את מבחני ההשערות לעץ החלטה. ערבבו שאלות. נהלו מחברת טעויות. תרגלו פלטים. ורק אחרי שהבסיס יציב, עברו למבחנים מלאים בתנאי זמן.
אם תגלו שהבעיה אינה סטטיסטיקה באופן כללי אלא נקודה ספציפית כמו בחירת מבחן, בסיס אלגברי או פרשנות, גם הלמידה תהפוך ממוקדת הרבה יותר.
אם אתם כבר מתרגלים אבל לא מצליחים לזהות לבד איזה מבחן לבחור, נתקעים בפלט או מתכוננים למועד קרוב ולא יודעים איפה להשקיע את הזמן, אפשר להשתמש בשיעור ממוקד כדי לאבחן את הפער במקום להתחיל שוב את כל הקורס.
בבלופרינט אפשר לקבוע שיעור סטטיסטיקה אונליין לפי הקורס והנושא, לצרף מראש את התרגילים שבהם נתקעתם ולקבל התאמה למורה רלוונטי. המחיר המוצג כיום הוא 179 ₪ ל-50 דקות בקורסי מדעי החברה ו-189 ₪ במדעים מדויקים, ללא דמי מנוי. אם לא התחברתם להתאמה בשיעור הראשון, לא משלמים עליו.
לקביעת שיעור בסטטיסטיקהמקורות
האוניברסיטה הפתוחה, "מבוא לסטטיסטיקה ולהסתברות למדעים" (קורס 30203): תיאור אקדמי של החלוקה בין סטטיסטיקה תיאורית להסקה מהמדגם לאוכלוסייה. קמפוס IL, "סטטיסטיקה תיאורית": קורס אקדמי מקוון הכולל מדדי מרכז, פיזור ומיקום, התפלגות נורמלית, הסקת מסקנות ועבודה בכלים סטטיסטיים. האוניברסיטה הפתוחה, "הכנה לקורס מבוא לסטטיסטיקה א׳": סדנת הכנה שמרעננת את מיומנויות החשבון והאלגברה הבסיסיות הנדרשות ללימודי מבוא לסטטיסטיקה.
מחפשים מורה פרטי למתמטיקה?
בבלופרינט בוחרים רמה ומועד ומקבלים התאמה למורה מנוסה. שיעור אונליין של 50 דקות, מחיר מנוהל לפי רמת הלימוד, ואם לא התחברתם לשיעור הראשון לא משלמים עליו.