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Verbessern Sie Ihre statistischen Schlussfolgerungen

Beschreibung

Dieser Kurs soll Ihnen helfen, bessere statistische Schlussfolgerungen aus empirischen Untersuchungen zu ziehen. Zunächst werden wir diskutieren, wie p-Werte, Effektgrößen, Konfidenzintervalle, Bayes-Faktoren und Wahrscheinlichkeitsverhältnisse richtig interpretiert werden und wie diese Statistiken verschiedene Fragen beantworten, an denen Sie interessiert sein könnten. Anschließend lernen Sie, wie Sie Experimente entwerfen, bei denen die Die Falsch-Positiv-Rate wird kontrolliert und wie Sie die Stichprobengröße für Ihre Studie festlegen, um beispielsweise eine hohe statistische Aussagekraft zu erzielen. Anschließend lernen Sie, wie Sie Beweise in der wissenschaftlichen Literatur angesichts der weit verbreiteten Publikationsverzerrung interpretieren, indem Sie beispielsweise etwas über die p-Kurven-Analyse lernen. Abschließend werden wir darüber sprechen, wie man Wissenschaftsphilosophie, Theoriekonstruktion und kumulative Wissenschaft macht, einschließlich wie man Replikationsstudien durchführt, warum und wie man sein Experiment vorregistriert und wie man seine Ergebnisse nach Open Science-Prinzipien teilt.

In praktischen Aufgaben lernen Sie, wie Sie t-Tests simulieren, um zu erfahren, welche p-Werte Sie erwarten können, die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse berechnen und eine Einführung in die binomische Bayes'sche Statistik erhalten sowie den positiven Vorhersagewert kennenlernen, der die veröffentlichte Wahrscheinlichkeit ausdrückt Forschungsergebnisse sind wahr. Wir werden die Probleme mit dem optionalen Stoppen erleben und lernen, wie diese Probleme durch sequentielle Analysen verhindert werden können. Sie berechnen die Effektgrößen, sehen, wie Konfidenzintervalle durch Simulationen funktionieren, und üben die Durchführung von A-priori-Leistungsanalysen. Schließlich erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Äquivalenztests und Bayes'schen Statistiken prüfen, ob die Nullhypothese wahr ist, wie Sie eine Studie vorregistrieren und Ihre Daten im Open Science Framework teilen.

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Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch, Italienisch, Chinesisch (vereinfacht)

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