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統計的推論の改善

説明

このコースは、実証研究からより良い統計的推論を引き出すのに役立つことを目的としています。 最初に、p値、効果サイズ、信頼区間、ベイズ係数、尤度比を正しく解釈する方法、およびこれらの統計が興味のあるさまざまな質問にどのように答えるかについて説明します。次に、実験を計画する方法を学習します偽陽性率が制御され、たとえば、高い統計的検出力を達成するために、研究のサンプルサイズをどのように決定するか。 続いて、たとえばPカーブ分析について学習することによって、広範囲にわたる出版バイアスが与えられた科学文献の証拠を解釈する方法を学習します。 最後に、複製の研究を行う方法、実験を事前登録する理由と方法、オープンサイエンスの原則に従って結果を共有する方法など、科学の哲学、理論の構築、および累積科学の方法について説明します。

実際の実践的な割り当てでは、t検定をシミュレートして、期待できるp値を学習し、尤度比を計算して二項ベイズ統計を紹介し、公開された確率を表す正の予測値について学習します。調査結果は真実です。 オプションの停止に関する問題を経験し、逐次分析を使用してこれらの問題を防ぐ方法を学習します。 効果量を計算し、シミュレーションを通じて信頼区間がどのように機能するかを確認し、事前の検出力分析を行う練習をします。 最後に、等価性テストとベイズ統計を使用して帰無仮説が真であるかどうかを調べる方法、および調査を事前登録し、Open ScienceFrameworkでデータを共有する方法を学習します。

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統計的推論の改善 –アイントホーフェン工科大学