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Migliorare le tue inferenze statistiche

Descrizione

Questo corso ha lo scopo di aiutarti a trarre migliori inferenze statistiche dalla ricerca empirica. In primo luogo, discuteremo di come interpretare correttamente i valori di p, le dimensioni degli effetti, gli intervalli di confidenza, i fattori di Bayes e i rapporti di probabilità e come queste statistiche rispondano a diverse domande che potrebbero interessarti. Quindi, imparerai come progettare esperimenti in cui il il tasso di falsi positivi è controllato e come decidere la dimensione del campione per il tuo studio, ad esempio per ottenere un elevato potere statistico. Successivamente, imparerai come interpretare le prove nella letteratura scientifica dati i diffusi pregiudizi della pubblicazione, ad esempio imparando l'analisi della curva p. Infine, parleremo di come fare filosofia della scienza, costruzione della teoria e scienza cumulativa, incluso come eseguire studi di replica, perché e come preregistrare l'esperimento e come condividere i risultati seguendo i principi di Open Science.

In esercitazioni pratiche, imparerai come simulare test t per apprendere quali valori p puoi aspettarti, calcolare il rapporto di verosimiglianza e ottenere un'introduzione alle statistiche bayesiane binomiali e conoscere il valore predittivo positivo che esprime la probabilità pubblicata i risultati della ricerca sono veri. Sperimenteremo i problemi con l'arresto facoltativo e imparare a prevenire questi problemi utilizzando analisi sequenziali. Calcolerai le dimensioni degli effetti, vedrai come funzionano gli intervalli di confidenza attraverso le simulazioni e ti eserciterai a fare analisi di potenza a priori. Infine, imparerete come esaminare se l'ipotesi nulla è vera utilizzando test di equivalenza e statistica bayesiana, e come pre-registrare uno studio, e condividere i dati sulla scienza quadro Apri.

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Lingua: Inglese

Sottotitoli: Inglese, italiano, cinese (semplificato)

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