Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

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

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Computational ReproducibilityMeta-AnalysisExperimental DesignStatistical InferencesPhilosophy of Science

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Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

von

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Eindhoven University of Technology

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Module 1: Improving Your Statistical Questions

2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 40 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Lecture 1.2: Do You Really Want to Test a Hypothesis?15m
Lecture 1.3: Risky Predictions12m
2 Lektüren
Download Course Materials and Course Structure (Must Read)10m
Assignment 1.1: Testing Range Predictions30m
3 praktische Übungen
Consent Form for Use of Data10m
Welcome: Short Survey5m
Answer Form Assignment 1.1: Testing Range Predictions2m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Module 2: Falsifying Predictions

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 46 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Lecture 2.2: Setting the Smallest Effect Size Of Interest14m
Lecture 2.3: Falsifying Predictions in Practice15m
3 Lektüren
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 praktische Übungen
Answer Form Assignment 2.1: The Small Telescopes Approach to Setting a SESOI8m
Answer Form Assignment 2.2: Setting the SESOI Based on Resources10m
Answer Form Assignment 2.3: Equivalence Testing18m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Module 3: Designing Informative Studies

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 48 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Lecture 3.2: Power Analysis12m
Lecture 3.3: Simulation15m
2 Lektüren
Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations30m
Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs1h
2 praktische Übungen
Answer Form Assignment 3.1: Confidence Intervals for Standard Deviations12m
Answer Form Assignment 3.2: Power Analysis for ANOVA Designs20m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Module 4: Meta-Analysis and Bias Detection

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 48 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Lecture 4.2: Intro to Meta-Analysis17m
Lecture 4.3: Bias Detection15m
4 Lektüren
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 praktische Übungen
Answer Form Assignment 4.1: Likelihood of Significant Findings14m
Answer Form Assignment 4.2: Introduction to Meta-Analysis4m
Answer Form Assignment 4.3: Detecting Publication Bias14m

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.

  • 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).

  • Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..