Ce cours a pour but de vous aider à tirer de meilleures conclusions statistiques de la recherche empirique. Tout d'abord, nous verrons comment interpréter correctement les valeurs p, les tailles d'effet, les intervalles de confiance, les facteurs de Bayes et les rapports de vraisemblance, et comment ces statistiques répondent à différentes questions qui pourraient vous intéresser. Ensuite, vous apprendrez à concevoir des expériences où le taux de faux positifs est contrôlé, et à décider de la taille de l'échantillon pour votre étude, par exemple afin d'obtenir une puissance statistique élevée. Ensuite, vous apprendrez à interpréter les données de la littérature scientifique compte tenu du biais de publication généralisé, par exemple en vous familiarisant avec l'analyse de la courbe p. Enfin, nous aborderons la philosophie des sciences, la construction de théories et la science cumulative, y compris la manière d'effectuer des études de réplication, pourquoi et comment préenregistrer votre expérience, et comment partager vos résultats en suivant les principes de la science ouverte.
Améliorer vos déductions statistiques
Instructeur : Daniel Lakens
Enseignant de premier plan
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Inclus avec
(788 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Fonction de vraisemblance
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Valeur P
- Catégorie : Inférence statistique
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Ce module contient un examen pratique et un examen noté. Les deux quiz couvrent le contenu de l'ensemble du cours. Nous vous recommandons de ne passer ces examens qu'après avoir parcouru tous les autres modules.
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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques
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Avis des étudiants
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Révisé le 10 juil. 2021
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.
Révisé le 13 mai 2021
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.
Révisé le 5 oct. 2017
This is a top-notch course. The ground (especially pitfalls) is very well covered, and useful free tools are engaged (R, G*Power, prof's own spreadsheets for calculating effect size).
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