Chevron Left
Improving your statistical inferences(으)로 돌아가기

아이트호벤 공과 대학의 Improving your statistical inferences 학습자 리뷰 및 피드백

4.9
별점
750개의 평가

강좌 소개

This course aims to help you to draw better statistical inferences from empirical research. First, we will discuss how to correctly interpret p-values, effect sizes, confidence intervals, Bayes Factors, and likelihood ratios, and how these statistics answer different questions you might be interested in. Then, you will learn how to design experiments where the false positive rate is controlled, and how to decide upon the sample size for your study, for example in order to achieve high statistical power. Subsequently, you will learn how to interpret evidence in the scientific literature given widespread publication bias, for example by learning about p-curve analysis. Finally, we will talk about how to do philosophy of science, theory construction, and cumulative science, including how to perform replication studies, why and how to pre-register your experiment, and how to share your results following Open Science principles. In practical, hands on assignments, you will learn how to simulate t-tests to learn which p-values you can expect, calculate likelihood ratio's and get an introduction the binomial Bayesian statistics, and learn about the positive predictive value which expresses the probability published research findings are true. We will experience the problems with optional stopping and learn how to prevent these problems by using sequential analyses. You will calculate effect sizes, see how confidence intervals work through simulations, and practice doing a-priori power analyses. Finally, you will learn how to examine whether the null hypothesis is true using equivalence testing and Bayesian statistics, and how to pre-register a study, and share your data on the Open Science Framework. All videos now have Chinese subtitles. More than 30.000 learners have enrolled so far! If you enjoyed this course, I can recommend following it up with me new course "Improving Your Statistical Questions"...

최상위 리뷰

MS

2021년 5월 13일

Eye opening course. My first introduction to some of the issues surrounding p-values as well as how to better utilize them and what they truly represent. My first introduction to effect sizes as well.

AB

2020년 2월 23일

Easy to follow, well structured, good references, empathy of presenter. I will recomend this to other friends who made Black Belt certification and still don't have clear what the Pvalue is for.

필터링 기준:

Improving your statistical inferences의 245개 리뷰 중 201~225

교육 기관: Siméon C

2020년 12월 6일

It was just great ! Thank you very much !

교육 기관: MASCIANTONIO

2020년 6월 8일

This course is very useful! I recommend.

교육 기관: Rossella M

2020년 3월 25일

Really useful and interesting course!

교육 기관: JOHN Q

2017년 6월 4일

Interesting Course. Thanks so much!

교육 기관: JUNAID A

2021년 6월 29일

One of the best courses on Coursera.

교육 기관: Eleonora N

2020년 7월 17일

Just great. Very insightful course.

교육 기관: Farid

2017년 3월 12일

Exactly what i needed. But now it

교육 기관: Maureen M

2019년 3월 20일

The best MOOC in statistis ever!

교육 기관: David S

2021년 2월 15일

Great content and lab document.

교육 기관: Mark K

2020년 7월 10일

This was an exceptional course!

교육 기관: Wenkai S

2022년 2월 16일

Very informative and helpful!

교육 기관: Pablo B

2017년 9월 22일

Enjoyable, useful, necessary.

교육 기관: Oana S

2016년 12월 27일

Amazing learning experience

교육 기관: Maheshwar G

2020년 6월 6일

This is really impactful.

교육 기관: Zahra A

2017년 4월 28일

Extremely useful course!

교육 기관: Biju S

2017년 12월 5일

Very interesting course

교육 기관: Alexander P

2017년 7월 23일

Phenomenal course!

교육 기관: Pedro V

2020년 12월 19일

Very good course!

교육 기관: Maria A T

2017년 6월 16일

Excellent course.

교육 기관: Martin K

2017년 11월 6일

E

x

c

e

l

l

e

n

t

c

o

u

r

s

e

!

교육 기관: Françoise G

2021년 1월 2일

Excellent cours

교육 기관: Prabal P S B

2021년 7월 14일

Amazing Course

교육 기관: Sarah W

2020년 2월 12일

Thanks Lakens

교육 기관: Nareg K

2018년 11월 30일

Great course!

교육 기관: Michiel T

2018년 7월 24일

Great course!