Le cours virtuel "Basic Statistics - Virtual Course - Coursera", est un cours avec différents contenus et qui propose des cours vidéo d'env. 27 heures pour terminer. Explorez ses fonctionnalités essentielles et cliquez sur le bouton orange pour obtenir des informations détaillées sur la plateforme d'apprentissage en ligne Coursera
Comprendre les statistiques est essentiel pour comprendre la recherche en sciences comportementales et sociales.
Dans ce cours, vous apprendrez les concepts de base des statistiques; non seulement comment les calculer, mais aussi comment les évaluer.
Ce cours vous préparera également au prochain cours de spécialisation : le cours de statistiques inférentielles.
Dans la première partie du cours nous aborderons les méthodes de statistiques descriptives.
Vous apprendrez ce que sont les cas et les variables et comment vous pouvez calculer des mesures de tendance centrale (moyenne, médiane et mode) et de dispersion (écart type et variance).
Ensuite, nous discutons de la façon d'évaluer les relations entre les variables et introduisons les concepts de corrélation et de régression.
La deuxième partie du cours traite des concepts de base de la probabilité : calcul de probabilité, distributions de probabilité et distributions d'échantillonnage.
Vous devez connaître ces éléments pour comprendre le fonctionnement des statistiques inférentielles.
La troisième partie du cours est une introduction aux méthodes statistiques inférentielles : des méthodes qui nous aident à décider si les modèles que nous voyons dans nos données sont suffisamment forts pour tirer des conclusions sur la population sous-jacente d'intérêt.
Nous discuterons des intervalles de confiance et des tests de signification. Non seulement vous apprendrez tous ces concepts statistiques, mais vous serez également formé pour calculer et générer vous-même ces statistiques à l'aide d'un logiciel statistique disponible gratuitement.
La troisième partie du cours est une introduction aux méthodes statistiques inférentielles : des méthodes qui nous aident à décider si les modèles que nous voyons dans nos données sont suffisamment forts pour tirer des conclusions sur la population sous-jacente d'intérêt.
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