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Verbessern Sie Ihre statistischen Fragen
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Eindhoven University of Technology

Verbessern Sie Ihre statistischen Fragen

Daniel Lakens

Dozent: Daniel Lakens

TOP-LEHRKRAFT

9.932 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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6 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(111 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Empfohlene Erfahrung

Stufe „Mittel“

Grundkenntnisse in Statistik und Forschungsmethoden sind erforderlich. Mein früherer MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' wird empfohlen.

Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Stellen Sie bessere Fragen in der empirischen Forschung

  • Entwerfen Sie aussagekräftigere Studien

  • Bewerten Sie die wissenschaftliche Literatur unter Berücksichtigung von Vorurteilen

  • Reflektieren Sie die aktuellen Normen und wie Sie Ihre Forschungspraktiken verbessern können

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistische Analyse
    Statistische Analyse
  • Kategorie: Statistische Methoden
    Statistische Methoden
  • Kategorie: Datenethik
    Datenethik
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
    Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Bestimmung des Stichprobenumfangs
    Bestimmung des Stichprobenumfangs
  • Kategorie: Statistische Inferenz
    Statistische Inferenz
  • Kategorie: Experimentieren
    Experimentieren
  • Kategorie: Forschung
    Forschung
  • Kategorie: Quantitative Forschung
    Quantitative Forschung
  • Kategorie: Datenintegrität
    Datenintegrität
  • Kategorie: Forschungsdesign
    Forschungsdesign
  • Kategorie: R-Programmierung
    R-Programmierung

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Dieser Kurs soll Ihnen helfen, bessere statistische Fragen zu stellen, wenn Sie empirische Forschung betreiben. Wir werden erörtern, wie Sie aussagekräftige Studien entwerfen, sowohl wenn Ihre Vorhersagen richtig sind, als auch wenn Ihre Vorhersagen falsch sind. Wir werden Normen hinterfragen und darüber nachdenken, wie wir unsere Forschungspraktiken verbessern können, um interessantere Fragen zu stellen. In praktischen Aufgaben lernen Sie Techniken und Werkzeuge kennen, die Sie sofort in Ihrer eigenen Forschung einsetzen können, wie z.B. die kleinste Effektgröße, die Sie interessiert, die Rechtfertigung Ihrer Stichprobengröße, die Bewertung von Ergebnissen in der Literatur unter Berücksichtigung von Publikationsverzerrungen, die Durchführung einer Meta-Analyse und die rechnerische Reproduzierbarkeit Ihrer Analysen. Wenn Sie die Zeit haben, empfehlen wir Ihnen, meinen Kurs 'Improving Your Statistical Inferences' zu absolvieren, bevor Sie sich für diesen Kurs anmelden, auch wenn dieser Kurs völlig eigenständig ist.

Eine der größten Verbesserungen, die die meisten Forscher vornehmen können, besteht darin, ihre statistischen Fragen klarer zu formulieren. Wenn Sie eine Studie durchführen, was wollen Sie dann wirklich wissen? Welche verschiedenen Arten von Fragen können wir stellen? Welche Frage beantwortet ein Hypothesentest wirklich, und ist diese Antwort tatsächlich das, was Sie interessiert, oder geht es bei der Frage, die Sie stellen, eher um Erkundung, Beschreibung oder Vorhersage? Wie können wir risikoreichere Vorhersagen treffen als bei Null-Hypothesentests und warum ist das nützlich?

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

3 Videos•Insgesamt 39 Minuten
  • Vorlesung 1.1: Verbessern Sie Ihre statistischen Fragen•11 Minuten•Modulvorschau
  • Vorlesung 1.2: Wollen Sie wirklich eine Hypothese testen?•15 Minuten
  • Vortrag 1.3: Riskante Vorhersagen•12 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
  • Download Kursmaterialien und Kursstruktur (Pflichtlektüre)•10 Minuten
  • Aufgabe 1.1: Testen von Bereichsvorhersagen•30 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 17 Minuten
  • Einverständniserklärung zur Verwendung von Daten•10 Minuten
  • Willkommen: Kurze Umfrage•5 Minuten
  • Antwortformular Aufgabe 1.1: Testen von Bereichsvorhersagen•2 Minuten

Es hat wenig Sinn, Vorhersagen zu machen, wenn man sich nie irren kann - wie stellen wir also sicher, dass Ihre Vorhersagen falsifizierbar sind? Wir erörtern, warum falsifizierbare Vorhersagen wichtig sind und wie Sie Ihre Vorhersagen in der Praxis falsifizierbar machen können. Ein wichtiger Aspekt, um Vorhersagen falsifizierbar zu machen, ist die Angabe eines Wertebereichs, der nicht vorhergesagt wird. Wir werden verschiedene Ansätze zur Angabe einer kleinsten Effektgröße von Interesse untersuchen.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

3 Videos•Insgesamt 46 Minuten
  • Vorlesung 2.1: Falsifizierung von Vorhersagen in der Theorie•16 Minuten•Modulvorschau
  • Vorlesung 2.2: Festlegen der kleinsten interessierenden Effektgröße•14 Minuten
  • Vorlesung 2.3: Falsifizierung von Vorhersagen in der Praxis•15 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 90 Minuten
  • Aufgabe 2.1: Der Ansatz von Small Telescopes zur Einstellung eines SESOI•30 Minuten
  • Aufgabe 2.2: Einstellen des SESOI auf Basis der Ressourcen•30 Minuten
  • Aufgabe 2.3: Äquivalenztests•30 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • Antwortformular Zuweisung 2.1: Der Ansatz von Small Telescopes zur Einstellung eines SESOI•30 Minuten
  • Antwortformular Zuweisung 2.2: Einstellung des SESOI auf der Grundlage von Ressourcen•30 Minuten
  • Antwortformular Aufgabe 2.3: Äquivalenztests•30 Minuten

Wenn Studien darauf ausgelegt sind, eine Frage zu beantworten, sollten Sie sicherstellen, dass die Antwort, die Sie nach der Datenerhebung erhalten, informativ ist. Anstatt gedankenlos Fehlerquoten vom Typ 1 und Typ 2 festzulegen, lernen wir, warum es wichtig ist, Fehlerquoten begründen zu können, und einige Ansätze, wie man dies tun kann. Wir erörtern die Vorteile der Verwendung Ihrer kleinsten interessierenden Effektgröße in Power-Analysen und warum das Erlernen von Datensimulationen ein nützliches Werkzeug ist. Simulationen können Ihnen helfen, Ihr Verständnis von Statistik zu verbessern, informative Studien zu entwerfen und sogar neue Fragen zu stellen.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

3 Videos•Insgesamt 47 Minuten
  • Vorlesung 3.1: Fehlerquoten rechtfertigen•19 Minuten•Modulvorschau
  • Vorlesung 3.2: Leistungsanalyse•12 Minuten
  • Vorlesung 3.3: Simulation•15 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 90 Minuten
  • Aufgabe 3.1: Konfidenzintervalle für Standardabweichungen•30 Minuten
  • Aufgabe 3.2: Leistungsanalyse für ANOVA-Designs•60 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 60 Minuten
  • Antwortformular Zuweisung 3.1: Konfidenzintervalle für Standardabweichungen•30 Minuten
  • Antwortformular Zuweisung 3.2: Leistungsanalyse für ANOVA-Designs•30 Minuten

Bedauerlicherweise arbeiten wir in einem wissenschaftlichen Betrieb, in dem die veröffentlichte Literatur nicht die tatsächliche Forschung widerspiegelt. Publikations- und Selektionsverzerrungen führen zu einer wissenschaftlichen Literatur, die nicht ohne Berücksichtigung dieser Verzerrungen interpretiert werden kann. Wir werden erörtern, wie echte Forschungslinien aussehen und wie man die Literatur meta-analytisch auswertet, ohne die Verzerrungen zu berücksichtigen.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren3 Aufgaben

3 Videos•Insgesamt 47 Minuten
  • Vortrag 4.1: Gemischte Ergebnisse•14 Minuten•Modulvorschau
  • Vorlesung 4.2: Einführung in die Meta-Analyse•17 Minuten
  • Vorlesung 4.3: Erkennung von Verzerrungen•15 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 115 Minuten
  • Aufgabe 4.1: Wahrscheinlichkeit signifikanter Befunde•30 Minuten
  • Aufgabe 4.2: Einführung in die Meta-Analyse•30 Minuten
  • Aufgabe 4.3: Erkennen von Publikationsverzerrungen•45 Minuten
  • Aufgabe 4.4: Überprüfen Ihrer Statistiken•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • Antwortformular Zuweisung 4.1: Wahrscheinlichkeit signifikanter Befunde•30 Minuten
  • Antwortformular Aufgabe 4.2: Einführung in die Meta-Analyse•30 Minuten
  • Antwortformular Aufgabe 4.3: Erkennen von Publikationsverzerrungen•30 Minuten

Wir besprechen drei letzte Themen. Zunächst werden wir dafür sorgen, dass andere Menschen Ihre Daten nutzen können, um neue Fragen zu stellen, indem wir sicherstellen, dass Ihre Datenanalyse rechnerisch reproduzierbar ist. Dann werden wir darüber nachdenken, wie Ihre Wissenschaftsphilosophie die Art der Fragen beeinflusst, die Sie stellen, und worauf Sie bei Ihrer Forschung Wert legen. Abschließend diskutieren wir über wissenschaftliche Integrität und überlegen, warum unsere Forschungspraxis nicht immer mit den bestmöglichen Möglichkeiten übereinstimmt, zuverlässige Antworten auf wissenschaftliche Fragen zu geben.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Plug-ins

3 Videos•Insgesamt 44 Minuten
  • Vorlesung 5.1: Rechnerische Reproduzierbarkeit•15 Minuten•Modulvorschau
  • Vorlesung 5.2: Wissenschaftstheorie in der Praxis•15 Minuten
  • Vorlesung 5.3: Wissenschaftliche Integrität in der Praxis•13 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 135 Minuten
  • Aufgabe 5.1: Reproduzierbarkeit von Berechnungen•90 Minuten
  • Aufgabe 5.2: Ist Ihre Wissenschaftsphilosophie in der Praxis von Bedeutung?•45 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 60 Minuten
  • Aufgabe 5.2: Ist Ihre Wissenschaftsphilosophie in der Praxis von Bedeutung?•30 Minuten
  • Aufgabe 5.3: Angewandte Forschungsethik•30 Minuten

Dieses Modul enthält eine benotete Prüfung. Sie deckt den Inhalt des gesamten Kurses ab. Wir empfehlen Ihnen, diese Prüfung erst abzulegen, nachdem Sie alle anderen Module durchgenommen haben.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe

1 Aufgabe•Insgesamt 52 Minuten
  • Benotete Abschlussprüfung•52 Minuten

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

Lehrkraftbewertungen

Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

4.9 (28 Bewertungen)
Daniel Lakens

TOP-LEHRKRAFT

Daniel Lakens
Eindhoven University of Technology
2 Kurse•81.807 Lernende

von

Eindhoven University of Technology

von

Eindhoven University of Technology

Die Technische Universität Eindhoven (TU/e) ist eine junge Universität, die 1956 von der Industrie, der lokalen Regierung und der akademischen Welt gegründet wurde. Der Geist der Zusammenarbeit ist auch heute noch das Herzstück der Universitätsgemeinschaft. Wir fördern eine offene Kultur, in der sich jeder frei fühlt, Ideen auszutauschen und Initiativen zu ergreifen. Wir bieten eine akademische Ausbildung, die von der Grundlagenforschung und der angewandten Forschung getragen wird. Unsere Bildungsphilosophie basiert auf persönlicher Aufmerksamkeit und Raum für individuelle Ambitionen und Talente. Unsere Forschung erfüllt die höchsten internationalen Qualitätsstandards. Wir gehen an die Grenzen der Wissenschaft, was uns an die Spitze der sich schnell entwickelnden Forschungsbereiche bringt

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    Improving your statistical inferences

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    Research Design: Inquiry and Discovery

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    Google

    Analyze Data to Answer Questions

    Kurs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

4.9

111 Bewertungen

  • 5 stars

    90,09 %

  • 4 stars

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Zeigt 3 von 111 an

N
NW
5

Geprüft am 1. Mai 2024

Excellent course and the teacher! Rich study materials and hand-on assignment. Good guide for research overall.

K
KD
5

Geprüft am 19. Dez. 2023

This was the best course that I have ever taken. Professor Lakens's excellent expression and wonderful lesson plan have created a thought-provoking review. I sincerely thank him

L
LP
5

Geprüft am 31. Okt. 2019

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

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Häufig gestellte Fragen

Der Kurs setzt Grundkenntnisse über statistische Schlussfolgerungen(t-Tests, ANOVA) und einige Kenntnisse über die Gestaltung von Forschungsstudien voraus. Der Kurs ist für die Mittelstufe. Coursera bietet grundlegende Einführungen in die Statistik an (was dieser Kurs nicht ist), und mein früherer MOOC 'Improving Your Statistical Inferences' könnte ein besserer Ausgangspunkt sein, wenn Sie keine Ausbildung in Statistik haben. Sie brauchen keine Kenntnisse in der Programmierung von R - wir werden es als ausgefallenen Taschenrechner verwenden, indem wir den Code ändern (aber nicht programmieren).

Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:

  • Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.

  • Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.

Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.

Sie haben Anspruch auf eine vollständige Rückerstattung bis zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum oder (bei Kursen, die gerade erst begonnen haben) bis zwei Wochen nach Beginn der ersten Sitzung des Kurses, je nachdem, welcher Zeitpunkt später liegt. Sie können keine Rückerstattung erhalten, sobald Sie ein Kurszertifikat erworben haben, auch wenn Sie den Kurs innerhalb der zweiwöchigen Rückerstattungsfrist abschließen. Siehe unsere vollständigen RückerstattungsbedingungenWird auf einer neuen Registerkarte geöffnet.

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.

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