À propos de ce cours

10,906 consultations récentes

Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

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

Approx. 15 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Computational ReproducibilityMeta-AnalysisExperimental DesignStatistical InferencesPhilosophy of Science

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Anglais

Sous-titres : Anglais

Offert par

Logo Université technique d'Eindhoven

Université technique d'Eindhoven

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Module 1: Improving Your Statistical Questions

2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 40 min), 2 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Lecture 1.2: Do You Really Want to Test a Hypothesis?15 min
Lecture 1.3: Risky Predictions12 min
2 lectures
Download Course Materials and Course Structure (Must Read)10 min
Assignment 1.1: Testing Range Predictions30 min
3 exercices pour s'entraîner
Consent Form for Use of Data10 min
Welcome: Short Survey5 min
Answer Form Assignment 1.1: Testing Range Predictions2 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Module 2: Falsifying Predictions

3 heures pour terminer
3 vidéos (Total 46 min), 3 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Lecture 2.2: Setting the Smallest Effect Size Of Interest14 min
Lecture 2.3: Falsifying Predictions in Practice15 min
3 lectures
Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI30 min
Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources30 min
Assignment 2.3: Equivalence Testing30 min
3 exercices pour s'entraîner
Answer Form Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI8 min
Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources10 min
Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing18 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Module 3: Designing Informative Studies

3 heures pour terminer
3 vidéos (Total 48 min), 2 lectures, 2 quiz
3 vidéos
Lecture 3.2: Power Analysis12 min
Lecture 3.3: Simulation15 min
2 lectures
Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations30 min
Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs1 h
2 exercices pour s'entraîner
Answer Form Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations12 min
Answer Form Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs20 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

3 heures pour terminer
3 vidéos (Total 48 min), 4 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Lecture 4.2: Intro to Meta-Analysis17 min
Lecture 4.3: Bias Detection15 min
4 lectures
Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings30 min
Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis30 min
Assignment 4.3: Detecting Publication Bias45 min
Assignment 4.4: Checking Your Stats10 min
3 exercices pour s'entraîner
Answer Form Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings14 min
Answer Form Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis4 min
Answer Form Assignment 4.3: Detecting Publication Bias14 min

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Vous avez droit à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, selon la dernière de ces éventualités. Vous ne pouvez pas bénéficier d'un remboursement une fois votre Certificat de Cours obtenu, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre Politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.

  • 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).

  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.