4.9
estrellas
102 calificaciones

Daniel Lakens

Instructor principal

7756 ya inscrito

Ofrecido Por

Improving Your Statistical Questions

Universidad Técnica de Eindhoven

Acerca de este Curso

4145 vistas recientes

This course aims to help you to ask better statistical questions when performing empirical research. We will discuss how to design informative studies, both when your predictions are correct, as when your predictions are wrong. We will question norms, and reflect on how we can improve research practices to ask more interesting questions. In practical hands on assignments you will learn techniques and tools that can be immediately implemented in your own research, such as thinking about the smallest effect size you are interested in, justifying your sample size, evaluate findings in the literature while keeping publication bias into account, performing a meta-analysis, and making your analyses computationally reproducible.
If you have the time, it is recommended that you complete my course 'Improving Your Statistical Inferences' before enrolling in this course, although this course is completely self-contained.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel intermedio

A basic knowledge of statistics and research methods is necessary. My previous MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' is recommended.

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Qué aprenderás

Ask better questions in empirical research
Design more informative studies
Evaluate the scientific literature taking bias into account
Reflect on current norms, and how you can improve your research practices

Habilidades que obtendrás

Computational Reproducibility
Meta-Analysis
Experimental Design
Statistical Inferences
Philosophy of Science

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Instructor

Calificación del instructor

4,91/5 (25 calificaciones)

Daniel Lakens
Instructor principal

Associate Professor

Department of Human-Technology Interaction

70.758 alumnos

2 cursos

Ofrecido por

Universidad Técnica de Eindhoven

Eindhoven University of Technology (TU/e) is a young university, founded in 1956 by industry, local government and academia. Today, their spirit of collaboration is still at the heart of the university community. We foster an open culture where everyone feels free to exchange ideas and take initiatives.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

2 horas para completar

Module 1: Improving Your Statistical Questions

One of the biggest improvements most researchers can make is to more clearly specify their statistical questions. When you perform a study, what is it you really want to know?

2 horas para completar

3 videos (Total 40 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

Semana

Semana 2

4 horas para completar

Module 2: Falsifying Predictions

There is little use in making predictions if you can never be wrong - so how do we make sure your predictions are falsifiable? We discuss why falsifiable predictions are important, and how to make your predictions falsifiable in practice. One important aspect of making predictions falsifiable is to specify a range of values that is not predicted, and we will examine different approaches to specifying a smallest effect size of interest.

4 horas para completar

3 videos (Total 46 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

3 videos

Lecture 2.1: Falsifying Predictions in Theory16m

Lecture 2.2: Setting the Smallest Effect Size Of Interest14m

Lecture 2.3: Falsifying Predictions in Practice15m

3 lecturas

Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI30m

Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources30m

Assignment 2.3: Equivalence Testing30m

3 ejercicios de práctica

Answer Form Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI30m

Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources30m

Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing30m

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Module 3: Designing Informative Studies

If studies are designed to answer a question, you should make sure the answer you will get after collecting data is informative. Instead of mindlessly setting Type 1 and Type 2 error rates, we will learn why it is important to be able to justify error rates, and some approaches how to do so. We discuss the benefits of using your smallest effect size of interest in power analyses, and why learning to simulate data is a useful tool. Simulations can help you to improve your understanding of statistics, enable you to design informative studies, and even ask novel questions.

3 horas para completar

3 videos (Total 48 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

Semana

Semana 4

4 horas para completar

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

4 horas para completar

3 videos (Total 48 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios

3 videos

Lecture 4.1: Mixed Results14m

Lecture 4.2: Intro to Meta-Analysis17m

Lecture 4.3: Bias Detection15m

4 lecturas

Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings30m

Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis30m

Assignment 4.3: Detecting Publication Bias45m

Assignment 4.4: Checking Your Stats10m

3 ejercicios de práctica

Answer Form Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings30m

Answer Form Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis30m

Answer Form Assignment 4.3: Detecting Publication Bias30m

Reseñas

4.9

25 reseña

5 stars
89,21 %
4 stars
7,84 %
3 stars
2,94 %

Principales reseñas sobre IMPROVING YOUR STATISTICAL QUESTIONS

por SW31 de dic. de 2019

Cracking - very informative, nice mixture of modes of learning, and engaging

por SS2 de ene. de 2020

Excellent! Would like only one addition, and that's a more extensive exercise on simulating data with general linear models

por LP30 de oct. de 2019

Daniel's second course as good as the first. He does a nice job!!

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
Which previous knowledge is required?
The course assumes basic knowledge about statistical inferences (t-tests, ANOVA) and some knowledge of designing research studies. The course is for intermediate level. Coursera offers basic introductions to statistics (which this course is not), and my previous MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' might be a better starting point if you lack training in statistics. You do not need knowledge programming in R - we will use it as a fancy calculator by changing code (but not programming).

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