Dieser Kurs soll Ihnen helfen, bessere statistische Fragen zu stellen, wenn Sie empirische Forschung betreiben. Wir werden erörtern, wie Sie aussagekräftige Studien entwerfen, sowohl wenn Ihre Vorhersagen richtig sind, als auch wenn Ihre Vorhersagen falsch sind. Wir werden Normen hinterfragen und darüber nachdenken, wie wir unsere Forschungspraktiken verbessern können, um interessantere Fragen zu stellen. In praktischen Aufgaben lernen Sie Techniken und Werkzeuge kennen, die Sie sofort in Ihrer eigenen Forschung einsetzen können, wie z.B. die kleinste Effektgröße, die Sie interessiert, die Rechtfertigung Ihrer Stichprobengröße, die Bewertung von Ergebnissen in der Literatur unter Berücksichtigung von Publikationsverzerrungen, die Durchführung einer Meta-Analyse und die rechnerische Reproduzierbarkeit Ihrer Analysen. Wenn Sie die Zeit haben, empfehlen wir Ihnen, meinen Kurs 'Improving Your Statistical Inferences' zu absolvieren, bevor Sie sich für diesen Kurs anmelden, auch wenn dieser Kurs völlig eigenständig ist.
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Verbessern Sie Ihre statistischen Fragen
Dozent: Daniel Lakens
TOP-LEHRKRAFT
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Bei enthalten
(111 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Stellen Sie bessere Fragen in der empirischen Forschung
Entwerfen Sie aussagekräftigere Studien
Bewerten Sie die wissenschaftliche Literatur unter Berücksichtigung von Vorurteilen
Reflektieren Sie die aktuellen Normen und wie Sie Ihre Forschungspraktiken verbessern können
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Meta-Analyse
- Kategorie: Experimenteller Entwurf
- Kategorie: Philosophie der Wissenschaft
- Kategorie: Computergestützte Reproduzierbarkeit
- Kategorie: Statistische Inferenzen
Wichtige Details
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12 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Eine der größten Verbesserungen, die die meisten Forscher vornehmen können, besteht darin, ihre statistischen Fragen klarer zu formulieren. Wenn Sie eine Studie durchführen, was wollen Sie dann wirklich wissen? Welche verschiedenen Arten von Fragen können wir stellen? Welche Frage beantwortet ein Hypothesentest wirklich, und ist diese Antwort tatsächlich das, was Sie interessiert, oder geht es bei der Frage, die Sie stellen, eher um Erkundung, Beschreibung oder Vorhersage? Wie können wir risikoreichere Vorhersagen treffen als bei Null-Hypothesentests und warum ist das nützlich?
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren3 Aufgaben
Es hat wenig Sinn, Vorhersagen zu machen, wenn man sich nie irren kann - wie stellen wir also sicher, dass Ihre Vorhersagen falsifizierbar sind? Wir erörtern, warum falsifizierbare Vorhersagen wichtig sind und wie Sie Ihre Vorhersagen in der Praxis falsifizierbar machen können. Ein wichtiger Aspekt, um Vorhersagen falsifizierbar zu machen, ist die Angabe eines Wertebereichs, der nicht vorhergesagt wird. Wir werden verschiedene Ansätze zur Angabe einer kleinsten Effektgröße von Interesse untersuchen.
Das ist alles enthalten
3 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Wenn Studien darauf ausgelegt sind, eine Frage zu beantworten, sollten Sie sicherstellen, dass die Antwort, die Sie nach der Datenerhebung erhalten, informativ ist. Anstatt gedankenlos Fehlerquoten vom Typ 1 und Typ 2 festzulegen, lernen wir, warum es wichtig ist, Fehlerquoten begründen zu können, und einige Ansätze, wie man dies tun kann. Wir erörtern die Vorteile der Verwendung Ihrer kleinsten interessierenden Effektgröße in Power-Analysen und warum das Erlernen von Datensimulationen ein nützliches Werkzeug ist. Simulationen können Ihnen helfen, Ihr Verständnis von Statistik zu verbessern, informative Studien zu entwerfen und sogar neue Fragen zu stellen.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Bedauerlicherweise arbeiten wir in einem wissenschaftlichen Betrieb, in dem die veröffentlichte Literatur nicht die tatsächliche Forschung widerspiegelt. Publikations- und Selektionsverzerrungen führen zu einer wissenschaftlichen Literatur, die nicht ohne Berücksichtigung dieser Verzerrungen interpretiert werden kann. Wir werden erörtern, wie echte Forschungslinien aussehen und wie man die Literatur meta-analytisch auswertet, ohne die Verzerrungen zu berücksichtigen.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren3 Aufgaben
Wir besprechen drei letzte Themen. Zunächst werden wir dafür sorgen, dass andere Menschen Ihre Daten nutzen können, um neue Fragen zu stellen, indem wir sicherstellen, dass Ihre Datenanalyse rechnerisch reproduzierbar ist. Dann werden wir darüber nachdenken, wie Ihre Wissenschaftsphilosophie die Art der Fragen beeinflusst, die Sie stellen, und worauf Sie bei Ihrer Forschung Wert legen. Abschließend diskutieren wir über wissenschaftliche Integrität und überlegen, warum unsere Forschungspraxis nicht immer mit den bestmöglichen Möglichkeiten übereinstimmt, zuverlässige Antworten auf wissenschaftliche Fragen zu geben.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren2 Plug-ins
Dieses Modul enthält eine benotete Prüfung. Sie deckt den Inhalt des gesamten Kurses ab. Wir empfehlen Ihnen, diese Prüfung erst abzulegen, nachdem Sie alle anderen Module durchgenommen haben.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
Eindhoven University of Technology
University of Amsterdam
University of North Texas
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Geprüft am 30. Apr. 2024
Geprüft am 2. Jan. 2020
Geprüft am 3. Dez. 2019
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Häufig gestellte Fragen
Der Kurs setzt Grundkenntnisse über statistische Schlussfolgerungen(t-Tests, ANOVA) und einige Kenntnisse über die Gestaltung von Forschungsstudien voraus. Der Kurs ist für die Mittelstufe. Coursera bietet grundlegende Einführungen in die Statistik an (was dieser Kurs nicht ist), und mein früherer MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' könnte ein besserer Ausgangspunkt sein, wenn Sie keine Ausbildung in Statistik haben. Sie brauchen keine Kenntnisse in der Programmierung von R - wir werden es als ausgefallenen Taschenrechner verwenden, indem wir den Code ändern (aber nicht programmieren).
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.