课程名称: Improving your statistical inferences

课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences

所在平台: Coursera

课程类别: 数据分析Data Analysis

大学或机构: 埃因霍温科技大学

讲师： Daniel Lakens

授课语言： 英语

提供字幕： 中英

课程文件大小： 1.41GB

课程介绍： 改进统计推断：本课程旨在帮助您从经验研究中得出更好的统计推断。首先，我们将讨论如何正确解释p值，效应大小，置信区间，贝叶斯因子和似然比，以及这些统计信息如何回答您可能感兴趣的不同问题。然后，您将学习如何设计实验。假阳性率得到控制，以及如何确定研究的样本量，例如为了获得较高的统计功效。随后，您将学习在广泛的出版偏见下如何解释科学文献中的证据，例如通过学习p曲线分析。最后，我们将讨论如何进行科学哲学，理论建构和累积科学，包括如何进行复制研究，为什么以及如何预注册实验以及如何遵循开放式科学原理分享您的结果。 在实际操作中，您将学习如何模拟t检验，以了解可以预期的p值，计算似然比，并介绍二项式贝叶斯统计量，并了解表示预测概率的正预测值研究发现是正确的。我们将通过可选的停止功能来体验这些问题，并学习如何通过使用顺序分析来预防这些问题。您将计算效果大小，查看模拟的置信区间如何工作，并练习进行先验功效分析。最后，您将学习如何使用等价检验和贝叶斯统计方法来检验零假设是否成立，以及如何预先注册研究并在开放式科学框架上共享数据。 现在所有视频都带有中文字幕。到目前为止，已有30.000多名学生注册！ 如果您喜欢这门课程，我建议您跟进我的新课程“改善您的统计问题”

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