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아이트호벤 공과 대학의 Improving your statistical inferences 학습자 리뷰 및 피드백

4.9
별점
731개의 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.

VM

2021년 7월 10일

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.

필터링 기준:

Improving your statistical inferences의 238개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Shan X

2018년 6월 25일

교육 기관: Daniel A L

2019년 5월 25일

교육 기관: Bartek

2016년 10월 30일

교육 기관: Luis A

2017년 8월 21일

교육 기관: Stefan W

2016년 12월 28일

교육 기관: Alex G

2016년 10월 26일

교육 기관: Julien B

2019년 7월 21일

교육 기관: Pepe V C

2019년 6월 1일

교육 기관: Yonathan M P

2019년 6월 8일

교육 기관: Aicha M A N

2020년 11월 12일

교육 기관: Farhan N

2018년 5월 21일

교육 기관: Benedikt L

2018년 6월 22일

교육 기관: Andreas K

2019년 7월 15일

교육 기관: Constantin Y P

2017년 5월 17일

교육 기관: Wessel G

2022년 8월 16일

교육 기관: Nicholas J

2018년 1월 23일

교육 기관: Maxine S

2022년 1월 3일

교육 기관: Oviya M

2020년 7월 18일

교육 기관: Răzvan J

2017년 5월 30일

교육 기관: Jason L

2018년 12월 7일

교육 기관: Helén L

2018년 8월 17일

교육 기관: Tyson W B

2018년 2월 23일

교육 기관: zuzana n

2020년 9월 18일

교육 기관: Oaní d S d C

2018년 8월 16일

교육 기관: Yoel S

2018년 9월 15일