Informações sobre o curso

8,661 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

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

Aprox. 15 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

O que você vai aprender

  • 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 você terá

Computational ReproducibilityMeta-AnalysisExperimental DesignStatistical InferencesPhilosophy of Science
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

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

Aprox. 15 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

oferecido por

Logotipo de Universidade Tecnológica de Eindhoven

Universidade Tecnológica de Eindhoven

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Module 1: Improving Your Statistical Questions

2 horas para concluir
3 vídeos (Total 40 mín.), 2 leituras, 3 testes
3 videos
Lecture 1.2: Do You Really Want to Test a Hypothesis?15min
Lecture 1.3: Risky Predictions12min
2 leituras
Download Course Materials and Course Structure (Must Read)10min
Assignment 1.1: Testing Range Predictions30min
3 exercícios práticos
Consent Form for Use of Data10min
Welcome: Short Survey5min
Answer Form Assignment 1.1: Testing Range Predictions2min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Module 2: Falsifying Predictions

3 horas para concluir
3 vídeos (Total 46 mín.), 3 leituras, 3 testes
3 videos
Lecture 2.2: Setting the Smallest Effect Size Of Interest14min
Lecture 2.3: Falsifying Predictions in Practice15min
3 leituras
Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI30min
Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources30min
Assignment 2.3: Equivalence Testing30min
3 exercícios práticos
Answer Form Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI8min
Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources10min
Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing18min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Module 3: Designing Informative Studies

3 horas para concluir
3 vídeos (Total 48 mín.), 2 leituras, 2 testes
3 videos
Lecture 3.2: Power Analysis12min
Lecture 3.3: Simulation15min
2 leituras
Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations30min
Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs1h
2 exercícios práticos
Answer Form Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations12min
Answer Form Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs20min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

3 horas para concluir
3 vídeos (Total 48 mín.), 4 leituras, 3 testes
3 videos
Lecture 4.2: Intro to Meta-Analysis17min
Lecture 4.3: Bias Detection15min
4 leituras
Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings30min
Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis30min
Assignment 4.3: Detecting Publication Bias45min
Assignment 4.4: Checking Your Stats10min
3 exercícios práticos
Answer Form Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings14min
Answer Form Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis4min
Answer Form Assignment 4.3: Detecting Publication Bias14min

Avaliações

Principais avaliações do IMPROVING YOUR STATISTICAL QUESTIONS

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Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

  • 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).

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.