バーチャル講座「Improving your statistics inferences - Virtual Course - Coursera」は、さまざまなコンテンツのコースで、約 28 時間のビデオ授業を提供しています。 完了するまでに XNUMX 時間。 その重要な機能を確認し、オレンジ色のボタンをクリックして、Coursera e-Learning プラットフォームの詳細情報を入手してください。
このコースは、実証研究からより良い統計的推論を行うのに役立つことを目的としています。
まず、p 値、効果の大きさ、信頼区間、ベイズ因子、オッズ比を正しく解釈する方法と、これらの統計が興味のあるさまざまな質問にどのように答えるかを見ていきます。
次に、偽陽性率が制御された実験を設計する方法と、たとえば高い統計的検出力を達成するために、研究のサンプル サイズを決定する方法を学習します。
後で、たとえば p 曲線分析について学習することにより、広範な出版バイアスを考慮して、科学文献の証拠を解釈する方法を学習します。
最後に、再現研究の実施方法、実験を事前登録する理由と方法、オープン サイエンスの原則に従って結果を共有する方法など、科学哲学、理論構築、累積科学の実施方法について説明します。
ハンズオン タスクでは、t 検定をシミュレートして期待される p 値を見つけ、オッズ比を計算し、二項ベイジアン統計を紹介し、公開確率。
研究結果は真実です。
オプションの停止の問題を経験し、順次分析を使用してこれらの問題を回避する方法を学びます。
効果の大きさを計算し、シミュレーションを通じて信頼区間がどのように機能するかを確認し、先験的な検出力分析の練習を行います。
最後に、同等性検定とベイジアン統計を使用して帰無仮説が真であるかどうかを検定する方法と、研究を事前登録する方法を学習します。
Open Science Framework でデータを共有します。
すべての動画に中国語字幕が追加されました。
30以上。
これまでに 000 人の学生がサインアップしました。 このコースを気に入っていただけた場合は、新しいコース「統計に関する質問の改善」を一緒に受講することをお勧めします。
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アイントホーフェン工科大学
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