このコースについて

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中級レベル

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

約15時間で修了
英語
字幕:英語

学習内容

  • Ask better questions in empirical research

  • Design more informative studies

  • Evaluate the scientific literature taking bias into account

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

習得するスキル

Computational ReproducibilityMeta-AnalysisExperimental DesignStatistical InferencesPhilosophy of Science
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提供:

アイントホーフェン工科大学(Eindhoven University of Technology) ロゴ

アイントホーフェン工科大学(Eindhoven University of Technology)

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Module 1: Improving Your Statistical Questions

2時間で修了
3件のビデオ (合計40分), 2 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Lecture 1.2: Do You Really Want to Test a Hypothesis?15 分
Lecture 1.3: Risky Predictions12 分
2件の学習用教材
Download Course Materials and Course Structure (Must Read)10 分
Assignment 1.1: Testing Range Predictions30 分
3の練習問題
Consent Form for Use of Data10 分
Welcome: Short Survey5 分
Answer Form Assignment 1.1: Testing Range Predictions2 分
2

2

3時間で修了

Module 2: Falsifying Predictions

3時間で修了
3件のビデオ (合計46分), 3 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Lecture 2.2: Setting the Smallest Effect Size Of Interest14 分
Lecture 2.3: Falsifying Predictions in Practice15 分
3件の学習用教材
Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI30 分
Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources30 分
Assignment 2.3: Equivalence Testing30 分
3の練習問題
Answer Form Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI8 分
Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources10 分
Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing18 分
3

3

3時間で修了

Module 3: Designing Informative Studies

3時間で修了
3件のビデオ (合計48分), 2 readings, 2 quizzes
3件のビデオ
Lecture 3.2: Power Analysis12 分
Lecture 3.3: Simulation15 分
2件の学習用教材
Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations30 分
Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs1 時間
2の練習問題
Answer Form Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations12 分
Answer Form Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs20 分
4

4

3時間で修了

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

3時間で修了
3件のビデオ (合計48分), 4 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Lecture 4.2: Intro to Meta-Analysis17 分
Lecture 4.3: Bias Detection15 分
4件の学習用教材
Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings30 分
Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis30 分
Assignment 4.3: Detecting Publication Bias45 分
Assignment 4.4: Checking Your Stats10 分
3の練習問題
Answer Form Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings14 分
Answer Form Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis4 分
Answer Form Assignment 4.3: Detecting Publication Bias14 分

レビュー

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よくある質問

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • 支払日から2週間後、または(開始直後のコースの場合は)コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細

  • 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).

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。