Nível 3 · Núcleo da graduação · Kit didático · Primeiro e segundo ano de graduação
Desenho experimental, inferência e reprodutibilidade
Um registro de laboratório para estudantes e um guia específico para docentes transformam o modelo interativo em uma investigação repetível.
Registro do estudante
Análise de resíduos cegados e penalidades de busca
Quando um resíduo local permanece credível após a incerteza correlacionada, a recuperação por injeção e o espaço de busca declarado serem incluídos?
Preparação
- • Use o laboratório de análise cega. Congele o modelo e os cortes, inspecione um conjunto de nulos de base, depois teste uma injeção oculta e aplique o ajuste de busca declarado.
Preveja primeiro
- 1. Preveja se mais ensaios removem um deslocamento totalmente correlacionado.
- 2. Prever como uma contagem maior de buscas declaradas muda a significância global.
| Variável | Função | Unidade |
|---|---|---|
| Contagem de ensaios e ruído independente | Entradas de projeto | Unidade de contagem e sinal |
| Sistemático correlacionado | Entrada de incerteza compartilhada | Unidade de sinal |
| Sinal injetado | Entrada de validação | Unidade de sinal |
| Significado local e ajustado | Diagnóstico dependente | σ ou probabilidade |
Colunas de observação
Analise
- 1. Qual termo de incerteza tem uma média para baixo?
- 2. O gasoduto recuperou a injeção conhecida dentro da tolerância?
- 3. Por que uma detecção local pode se tornar uma não-detecção global?
- 4. Qual decisão deve ser congelada antes de descegar?
Estrutura da conclusão
O pipeline produziu ___ local e ajustou ___ em ___ buscas; a recuperação de injeção foi ___, então a decisão pré-registrada é ___.
Guia do docente · 55–75 minutos
Ensine a investigação, não a interface
Objetivo: Os aprendizes tratam cegueira, incerteza correlacionada, recuperação de injeções e correção de multiplicidade como um único canal de evidências, em vez de advertências post hoc opcionais.
Preparação
- • Defina a decisão de análise antes de revelar o resultado modelado.
- • Prepare um caso de injeção falhada.
- • Distinga a probabilidade local da probabilidade familiar.
Movimentos de facilitação
- • Pergunte quais escolhas foram feitas antes de descegar.
- • Não permita que a contagem de tentativas apague sistemáticas compartilhadas.
- • Exigir uma declaração de decisão mesmo para um resíduo interessante.
Acessibilidade e participação
- • Traduza probabilidades em frequências sem exagerar a certeza.
- • Forneça a árvore de decisão em forma de texto e diagrama.
- • Permita suporte por planilha ou calculadora para combinação de incertezas.
Evidências de aprendizagem
- • Uma decisão de análise congelada
- • Uma explicação correta de erro correlacionado
- • Uma conclusão consciente da injeção e da multiplicidade
Verificações de concepções erradas
Testes repetidos o suficiente eliminam toda incerteza.
Ruído independente tem média para baixo; viés correlacionados e erro do modelo exigem controles ou limites separados.
Um pequeno valor p local prova ser o mecanismo preferido.
Multiplicidade de busca muda surpresa, e atribuição de mecanismos exige previsões e controles discriminadores.
Extensão
Projete uma replicação pré-registrada em dois laboratórios com protocolo de injeção compartilhado e equipes de análise independentes.