このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

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

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

英語

字幕:英語

学習内容

  • 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

習得するスキル

Computational ReproducibilityMeta-AnalysisExperimental DesignStatistical InferencesPhilosophy of Science

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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

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

英語

字幕:英語

シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Module 1: Improving Your Statistical Questions

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
3時間で修了

Module 2: Falsifying Predictions

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: Setting the Smallest Effect Size Of Interest8 分
Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources10 分
Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing18 分
3
3時間で修了

Module 3: Designing Informative Studies

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
3時間で修了

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

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
4.9
8件のレビューChevron Right

Improving Your Statistical Questions からの人気レビュー

by LPOct 31st 2019

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

講師

Avatar

Daniel Lakens

Associate Professor
Department of Human-Technology Interaction

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

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....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 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。

  • 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。