本课程旨在帮助您从实证研究中得出更好的统计推论。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,以及这些统计量如何回答您可能感兴趣的不同问题。然后,您将学习如何设计可控制假阳性率的实验,以及如何决定研究的样本量,例如,为了达到较高的统计功率。随后,您将学习如何在普遍存在发表偏差的情况下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、理论构建和累积科学,包括如何进行复制研究、为什么和如何预先注册您的实验,以及如何按照开放科学原则分享您的成果。
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该课程共有8个模块
涵盖的内容
4个视频5篇阅读材料5个作业
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料4个作业
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料3个作业
涵盖的内容
3个视频2篇阅读材料3个作业
涵盖的内容
3个视频3篇阅读材料4个作业
涵盖的内容
3个视频2篇阅读材料2个作业
涵盖的内容
3个视频1篇阅读材料1次同伴评审
本模块包含一次模拟考试和一次等级考试。两个测验都涵盖了整个课程的内容。我们建议您在学习完所有其他模块后再进行这些考试。
涵盖的内容
3个作业
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Johns Hopkins University
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DeepLearning.AI
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University of Leeds
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学生评论
799 条评论
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已于 Jul 9, 2018审阅
This course is immensely helpful to improve my area of expertise. This course also fills the gap of my previous formal training with current challenges in my career as a scientist
已于 Mar 24, 2019审阅
Excellent course. I improved my statistical knowledge and learned more about bayesian inference. Also, I learned something about how to pre-register a research and its benefits of doing so.
已于 Jul 10, 2021审阅
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.
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