Este curso tiene como objetivo ayudarlo a obtener mejores inferencias estadísticas a partir de la investigación empírica.

Primero, analizaremos cómo interpretar correctamente los valores p, los tamaños del efecto, los intervalos de confianza, los factores de Bayes y las razones de probabilidad, y cómo estas estadísticas responden a diferentes preguntas que podrían interesarle.

Luego, aprenderá a diseñar experimentos en los que el se controla la tasa de falsos positivos y cómo decidir el tamaño de la muestra para su estudio, por ejemplo, para lograr un alto poder estadístico.

Posteriormente, aprenderá a interpretar la evidencia en la literatura científica dado el sesgo de publicación generalizado, por ejemplo, aprendiendo sobre el análisis de la curva p.

Finalmente, hablaremos sobre cómo hacer filosofía de la ciencia, construcción de teorías y ciencia acumulativa, incluyendo cómo realizar estudios de replicación, por qué y cómo registrar previamente su experimento, y cómo compartir sus resultados siguiendo los principios de Open Science.

En tareas prácticas, aprenderá cómo simular pruebas t para saber qué valores p puede esperar, calcular las razones de probabilidad y obtener una introducción a las estadísticas bayesianas binomiales, y aprender sobre el valor predictivo positivo que expresa la probabilidad publicada.

los resultados de la investigación son ciertos.

Experimentaremos los problemas con la detención opcional y aprenderemos cómo prevenir estos problemas mediante el uso de análisis secuenciales.

Calculará los tamaños del efecto, verá cómo funcionan los intervalos de confianza a través de simulaciones y practicará haciendo análisis de potencia a priori.

Finalmente, aprenderá cómo examinar si la hipótesis nula es cierta utilizando pruebas de equivalencia y estadísticas bayesianas, y cómo preinscribir un estudio.

y comparta sus datos en Open Science Framework.

Todos los videos ahora tienen subtítulos en chino.

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