Об этом курсе
Недавно просмотрено: 24,660

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 41 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 weeks of study, 1-3 hours/week...


Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

StatisticsStatistical InferenceRegression AnalysisAnalysis Of Variance (ANOVA)

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Прибл. 41 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 weeks of study, 1-3 hours/week...


Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

2 ч. на завершение

Before we get started...

[formatted text here]

1 видео ((всего 3 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
10 материала для самостоятельного изучения
Hi there10мин
How to navigate this course10мин
How to contribute10мин
General info - What will I learn in this course?10мин
Course format - How is this course structured?10мин
Requirements - What resources do I need?10мин
Grading - How do I pass this course?10мин
Team - Who created this course?10мин
Honor Code - Integrity in this course10мин
Useful literature and documents10мин
5 ч. на завершение

Comparing two groups

In this second module of week 1 we dive right in with a quick refresher on statistical hypothesis testing. Since we're assuming you just completed the course Basic Statistics, our treatment is a little more abstract and we go really fast! We provide the relevant Basic Statistics videos in case you need a gentler introduction. After the refresher we discuss methods to compare two groups on a categorical or quantitative dependent variable. We use different test for independent and dependent groups.

9 видео ((всего 55 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 видео
1.04 Power6мин
1.05 Two independent proportions6мин
1.06 Two independent means6мин
1.07 Two dependent proportions5мин
1.08 Two dependent means5мин
1.09 Controlling for other variables7мин
5 материала для самостоятельного изучения
Comparing two groups - Drawing inferences10мин
Comparing two groups - Independent groups10мин
Comparing two groups - Dependent groups10мин
Comparing two groups - Controlling for other variables10мин
Comparing two groups - Transcripts10мин
1 практическое упражнение
Comparing two groups36мин
3 ч. на завершение

Categorical association

In this module we tackle categorical association. We'll mainly discuss the Chi-squared test that allows us to decide whether two categorical variables are related in the population. If two categorical variables are unrelated you would expect that categories of these variables don't 'go together'. You would expect the number of cases in each category of one variable to be proportionally similar at each level of the other variable. The Chi-squared test helps us to compare the actual number of cases for each combination of categories (the joint frequencies) to the expected number of cases if the variables are unrelated.

6 видео ((всего 47 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
2.04 Chi-squared as goodness-of-fit7мин
2.05 The Chi-squared test - sidenotes8мин
2.06 Fisher's exact test6мин
4 материала для самостоятельного изучения
Categorical association - Chi-squared test for association10мин
Categorical association - Chi-squared test for goodness of fit10мин
Categorical association - Sidenotes and an alternative to the Chi-squared test10мин
Categorical association - Transcripts10мин
1 практическое упражнение
Categorical association30мин
3 ч. на завершение

Simple regression

In this module we’ll see how to describe the association between two quantitative variables using simple (linear) regression analysis. Regression analysis allows us to model the relation between two quantitative variables and - based on our sample -decide whether a 'real' relation exists in the population. Regression analysis is more useful than just calculating a correlation coefficient, since it allows us assess how well our regression line fits the data, it helps us to identify outliers and to predict scores on the dependent variable for new cases.

9 видео ((всего 50 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
3.04 Predictive power5мин
3.05 Pitfalls in regression6мин
3.06 Testing the model5мин
3.07 Checking assumptions5мин
3.08 CI and PI for predicted values5мин
3.09 Exponential regression5мин
4 материала для самостоятельного изучения
Simple regression - Describing quantitative association10мин
Simple regression - Drawing inferences10мин
Simple regression - Exponential regression10мин
Simple regression - Transcripts10мин
1 практическое упражнение
Simple regression34мин
3 ч. на завершение

Multiple regression

In this module we’ll see how we can use more than one predictor to describe or predict a quantitative outcome variable. In the social sciences relations between psychological and social variables are generally not very strong, since outcomes are generally influences by complex processes involving many variables. So it really helps to be able to describe an outcome variable with several predictors, not just to increase the fit of the model, but also to assess the individual contribution of each predictor, while controlling for the others.

8 видео ((всего 50 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
4.04 Individual tests6мин
4.05 Checking assumptions4мин
4.06 Categorical predictors6мин
4.07 Categorical response variable6мин
4.08 Interpreting results7мин
4 материала для самостоятельного изучения
Multiple regression - Model10мин
Multiple regression - Tests10мин
Multiple regression - Categorical predictors, categorical response variable and example10мин
Multiple regression - Transcripts10мин
1 практическое упражнение
Multiple regression42мин
Рецензии: 82Chevron Right


начал новую карьеру, пройдя эти курсы


получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу


стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Статистика вывода

автор: NDFeb 13th 2018

Incredibly dense (which they warn you about) so the lecutres fly over so much important info it's hard to keep track of even with a strong focus. A very good overview though.

автор: YZApr 15th 2016

I understood inferential statistics better with this course. Both teachers made the concepts clear for me. The R homework helps me review inferential statistics methods.



Annemarie Zand Scholten

Assistant Professor
Economics and Business

Emiel van Loon

Assistant Professor
Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics

О Амстердамский университет

A modern university with a rich history, the University of Amsterdam (UvA) traces its roots back to 1632, when the Golden Age school Athenaeum Illustre was established to train students in trade and philosophy. Today, with more than 30,000 students, 5,000 staff and 285 study programmes (Bachelor's and Master's), many of which are taught in English, and a budget of more than 600 million euros, it is one of the largest comprehensive universities in Europe. It is a member of the League of European Research Universities and also maintains intensive contact with other leading research universities around the world....

О специализации ''Методы измерения и статистика в общественных науках'

Identify interesting questions, analyze data sets, and correctly interpret results to make solid, evidence-based decisions. This Specialization covers research methods, design and statistical analysis for social science research questions. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills you learned by developing your own research question, gathering data, and analyzing and reporting on the results using statistical methods....
Методы измерения и статистика в общественных науках

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.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.