Об этом курсе
Недавно просмотрено: 27,938

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

A basic knowledge of statistics and research methods is necessary. My previous MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' is recommended.

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 2 - 4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Ask better questions in empirical research

  • Check

    Design more informative studies

  • Check

    Evaluate the scientific literature taking bias into account

  • Check

    Reflect on current norms, and how you can improve your research practices

Приобретаемые навыки

Computational ReproducibilityMeta-AnalysisExperimental DesignStatistical InferencesPhilosophy of Science

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

A basic knowledge of statistics and research methods is necessary. My previous MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' is recommended.

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 weeks of study, 2 - 4 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Module 1: Improving Your Statistical Questions

3 видео ((всего 40 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Lecture 1.2: Do You Really Want to Test a Hypothesis?15мин
Lecture 1.3: Risky Predictions12мин
2 материала для самостоятельного изучения
Download Course Materials and Course Structure (Must Read)10мин
Assignment 1.1: Testing Range Predictions30мин
3 практического упражнения
Consent Form for Use of Data10мин
Welcome: Short Survey5мин
Answer Form Assignment 1.1: Testing Range Predictions2мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Module 2: Falsifying Predictions

3 видео ((всего 46 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Lecture 2.2: Setting the Smallest Effect Size Of Interest14мин
Lecture 2.3: Falsifying Predictions in Practice15мин
3 материала для самостоятельного изучения
Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI30мин
Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources30мин
Assignment 2.3: Equivalence Testing30мин
3 практического упражнения
Answer Form Assignment 2.1: Setting the Smallest Effect Size Of Interest8мин
Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources10мин
Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing18мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Module 3: Designing Informative Studies

3 видео ((всего 48 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Lecture 3.2: Power Analysis12мин
Lecture 3.3: Simulation15мин
2 материала для самостоятельного изучения
Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations30мин
Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs
2 практического упражнения
Answer Form Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations12мин
Answer Form Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs20мин
Неделя
4
3 ч. на завершение

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

3 видео ((всего 48 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Lecture 4.2: Intro to Meta-Analysis17мин
Lecture 4.3: Bias Detection15мин
4 материала для самостоятельного изучения
Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings30мин
Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis30мин
Assignment 4.3: Detecting Publication Bias45мин
Assignment 4.4: Checking Your Stats10мин
3 практического упражнения
Answer Form Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings14мин
Answer Form Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis4мин
Answer Form Assignment 4.3: Detecting Publication Bias14мин
4.9
Рецензии: 3Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Improving Your Statistical Questions

автор: LPOct 31st 2019

Daniel's second course as good as the first. He does a nice job!!

Преподаватели

Avatar

Daniel Lakens

Associate Professor
Department of Human-Technology Interaction

О Технический университет Эйндховена

Eindhoven University of Technology (TU/e) is a research-driven, design-oriented university of technology with a strong international focus. The university was founded in 1956, and has around 8,500 students and 3,000 staff. TU/e has defined strategic areas focusing on the societal challenges in Energy, Health and Smart Mobility. The Brainport Eindhoven region is one of world’s smartest; it won the title Intelligent Community of the Year 2011....

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • The course assumes basic knowledge about statistical inferences (t-tests, ANOVA) and some knowledge of designing research studies. The course is for intermediate level. Coursera offers basic introductions to statistics (which this course is not), and my previous MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' might be a better starting point if you lack training in statistics. You do not need knowledge programming in R - we will use it as a fancy calculator by changing code (but not programming).

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.