Le cours virtuel "Améliorer vos inférences statistiques - Cours virtuel - Coursera", est un cours avec différents contenus et qui propose des cours vidéo d'env. 28 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
Ce cours vise à vous aider à faire de meilleures inférences statistiques à partir de recherches empiriques.
Tout d'abord, nous verrons comment interpréter correctement les valeurs p, les tailles d'effet, les intervalles de confiance, les facteurs de Bayes et les rapports de cotes, et comment ces statistiques répondent à différentes questions susceptibles de vous intéresser.
Ensuite, vous apprendrez à concevoir des expériences dans lesquelles le taux de faux positifs est contrôlé et à décider de la taille de l'échantillon pour votre étude, par exemple, pour obtenir une puissance statistique élevée.
Plus tard, vous apprendrez à interpréter les preuves dans la littérature scientifique compte tenu du biais de publication répandu, par exemple en vous renseignant sur l'analyse de la courbe p.
Enfin, nous parlerons de la façon de faire de la philosophie des sciences, de la construction de théories et de la science cumulative, y compris comment mener des études de réplication, pourquoi et comment pré-enregistrer votre expérience et comment partager vos résultats en suivant les principes de la science ouverte.
Dans les tâches pratiques, vous apprendrez à simuler des tests t pour savoir à quelles valeurs p s'attendre, calculer les rapports de cotes et obtenir une introduction aux statistiques bayésiennes binomiales, et en apprendre davantage sur la valeur prédictive positive exprimée par le probabilité publiée.
les résultats de la recherche sont vrais.
Nous ferons l'expérience des problèmes d'arrêt facultatif et apprendrons comment prévenir ces problèmes en utilisant l'analyse séquentielle.
Vous calculerez les tailles d'effet, verrez comment les intervalles de confiance fonctionnent à travers des simulations et vous vous entraînerez à effectuer une analyse de puissance a priori.
Enfin, vous apprendrez à tester si l'hypothèse nulle est vraie à l'aide de tests d'équivalence et de statistiques bayésiennes, et à pré-enregistrer une étude.
et partagez vos données sur l'Open Science Framework.
Toutes les vidéos sont désormais sous-titrées en chinois.
Plus de 30.
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Université technique d'Eindhoven
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