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.

Cultivez votre carrière grâce à des programmes dirigés par des experts, des certificats prêts à l'emploi et des moyens d'évoluer sur 10 000 . Le tout pour 25 $US/mois, facturé annuellement. Économisez


Améliorer vos déductions statistiques

Instructeur : Daniel Lakens
Enseignant de premier plan
76 425 déjà inscrits
Inclus avec
(791 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Statistiques Générales
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
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Il y a 8 modules dans ce cours
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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.
Inclus
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Instructeur

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Avis des étudiants
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Révisé le 25 mars 2019
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.
Révisé le 11 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 6 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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