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學生對 埃因霍温科技大学 提供的 Improving your statistical inferences 的評價和反饋

4.9
745 個評分

課程概述

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"...

熱門審閱

MS

2021年5月13日

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.

VM

2021年7月10日

Solid course which taught me how to interpret p-values in a variety of contexts and taught me to not just to consider but (systematic and practical) ways of how to correct for publication bias.

篩選依據:

1 - Improving your statistical inferences 的 25 個評論(共 242 個)

創建者 Shan X

2018年6月25日

創建者 Daniel A L

2019年5月25日

創建者 Bartek

2016年10月30日

創建者 Luis A

2017年8月21日

創建者 Stefan W

2016年12月28日

創建者 Alex G

2016年10月26日

創建者 Julien B

2019年7月21日

創建者 Pepe V C

2019年6月1日

創建者 Yonathan M P

2019年6月8日

創建者 Aicha M A N

2020年11月12日

創建者 Farhan N

2018年5月21日

創建者 Benedikt L

2018年6月22日

創建者 Andreas K

2019年7月15日

創建者 Constantin Y P

2017年5月17日

創建者 Wessel G

2022年8月16日

創建者 Nicholas J

2018年1月23日

創建者 Maxine S

2022年1月3日

創建者 Oviya M

2020年7月18日

創建者 Răzvan J

2017年5月30日

創建者 Jason L

2018年12月7日

創建者 Helén L

2018年8月17日

創建者 Tyson W B

2018年2月23日

創建者 zuzana n

2020年9月18日

創建者 Oaní d S d C

2018年8月16日

創建者 Yoel S

2018年9月15日