Dieser Kurs soll Ihnen helfen, bessere statistische Schlüsse aus empirischen Untersuchungen zu ziehen. Zunächst werden wir besprechen, wie Sie p-Werte, Effektgrößen, Konfidenzintervalle, Bayes-Faktoren und Wahrscheinlichkeitsquotienten richtig interpretieren und wie diese Statistiken verschiedene Fragen beantworten, die Sie interessieren könnten. Dann lernen Sie, wie Sie Experimente entwerfen, bei denen die Falsch-Positiv-Rate kontrolliert wird, und wie Sie den Stichprobenumfang für Ihre Studie festlegen, um beispielsweise eine hohe statistische Aussagekraft zu erreichen. Anschließend lernen Sie, wie Sie die Beweise in der wissenschaftlichen Literatur angesichts der weit verbreiteten Publikationsverzerrungen interpretieren können, indem Sie zum Beispiel die p-Kurven-Analyse kennen lernen. Schließlich werden wir darüber sprechen, wie man Wissenschaftsphilosophie, Theoriebildung und kumulative Wissenschaft betreibt. Dazu gehört auch, wie man Replikationsstudien durchführt, warum und wie man sein Experiment vorregistriert und wie man seine Ergebnisse nach den Prinzipien von Open Science veröffentlicht.
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Verbessern Sie Ihre statistischen Schlussfolgerungen
Dozent: Daniel Lakens
TOP-LEHRKRAFT
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsfunktion
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: P-Wert
- Kategorie: Statistische Inferenz
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
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Dieses Modul enthält eine Übungsprüfung und eine benotete Prüfung. Beide Prüfungen decken Inhalte aus dem gesamten Kurs ab. Wir empfehlen Ihnen, diese Prüfungen erst zu machen, nachdem Sie alle anderen Module durchgenommen haben.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of California, Santa Cruz
Coursera Project Network
Johns Hopkins University
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Geprüft am 24. März 2019
Geprüft am 5. Okt. 2017
Geprüft am 10. Juli 2021
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Häufig gestellte Fragen
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