Statistics for Researchers 培训
本课程旨在让研究人员了解统计设计和分析的原理及其与一系列科学学科研究的相关性。
它涵盖了一些概率和统计方法,主要通过示例。该培训包含大约 30% 的讲座、70% 的指导测验和实验室。
在封闭课程的情况下,我们可以为特定分支(如心理学测试、公共部门、生物学、遗传学等)定制示例和材料。
对于公共课程,使用混合范例。
尽管本课程使用了各种软体(Microsoft Excel 到 SPSS、Statgraphics 等),但其主要重点是理解指导研究、推理和结论的原则和过程。
本课程可以作为混合课程授课,即包括家庭作业和作业。
课程大纲
科学方法、概率 & Statistics
- 非常短的统计历史
- 为什么可以对结论“有信心”
- 概率和决策
研究准备(决定“什么”和“如何”)
- 大局:研究是具有输入和输出的过程的一部分
- 收集数据
- 提问者和测量
- 测量什么
- 观察性研究
- 实验设计
- 数据分析和图形方法
- 研究技能和技术
- 研究 Management
描述双变数数据
- 双变数数据简介
- Pearson 相关性的值
- 猜测相关性类比
- 皮尔逊 r 的特性
- 计算 Pearson 的 r
- Restriction of Range 演示
- 方差和法II
- 习题
概率
- 介绍
- 基本概念
- 条件概率演示
- 赌徒谬误类比
- 生日示范
- 二项分布
- 二项式演示
- 基本费率
- 贝叶斯定理论证
- Monty Hall 问题演示
- 习题
正态分布
- 介绍
- 历史
- 正态分布区域
- 正态分布的品种 Demo
- 标准法线
- 二项式的正态近似
- 法线近似演示
- 习题
抽样分布
- 介绍
- 基本演示
- 样本量演示
- 中心极限定理演示
- 均值的抽样分布
- 均值间差值的抽样分布
- Pearson 的 r 的抽样分布
- 比例的抽样分布
- 习题
估计
- 介绍
- 自由度
- 估算器的特征
- 偏差和可变性模拟
- 置信区间
- 习题
假设检验的逻辑
- 介绍
- 显著性检验
- I 类和 II 类错误
- 单尾和双尾测试
- 解释显著性结果
- 解释不显著性结果
- 假设检验的步骤
- 显著性检验和置信区间
- 误解
- 习题
检测手段
- 单一均值
- t Distribution 演示
- 两个均值之间的差异 (独立组)
- 稳健性类比
- 均值之间的所有成对比较
- 具体比较
- 两个均值之间的差值(相关对)
- 相关 t 类比
- 特定比较 (相关观测值)
- 成对比较 (相关观测值)
- 习题
权力
- 介绍
- 示例计算
- 影响功率的因素
- 习题
预测
- 简单线性回归简介
- 线性拟合演示
- 对平方和进行分区
- 估计的标准误差
- 预测线演示
- b 和 r 的推论 Statistics
- 习题
方差分析
- 介绍
- 方差分析设计
- 单因素方差分析(主体间)
- 单向演示
- 多因素方差分析(主体间)
- 样本量不等
- 补充方差分析的检验
- 主体内方差分析
- 主体内设计的力量演示
- 习题
Chi Square
- 卡方分布
- 单向表
- 测试发行版演示
- 列联表
- 2 x 2 表格类比
- 习题
案例研究
精选案例研究分析
要求
需要对描述性统计(平均值、平均值、标准差、方差)有扎实的理解,并对概率有基本的了解。
您可能希望参加预备课程: Statistics 级别 1
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客户评论 (5)
有运动和展示的变化。
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机器翻译
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
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Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
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Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
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开发人员 / 数据分析
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听众
- 初学者到R语言
- 初学者进行数据分析和数据可视化
课程形式
- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习