Statystyka dla Naukowców

Wymagane jest solidne zrozumienie statystyki opisowej (średnia, średnia, odchylenie standardowe, wariancja) i podstawowe zrozumienie prawdopodobieństwa.

Możesz wziąć udział w kursie przygotowawczym: Statistics Poziom 1

Kurs ten ma na celu umożliwienie badaczom zrozumienia zasad projektowania i analizy statystycznej oraz ich znaczenia dla badań w wielu dyscyplinach naukowych.

Obejmuje niektóre metody prawdopodobieństwa i statystyczne, głównie poprzez przykłady. Szkolenie obejmuje około 30% wykładów, 70% quizów z przewodnikiem i laboratoriów.

W przypadku kursów zamkniętych możemy dostosować przykłady i materiały do konkretnej branży (np. testy psychologiczne, sektor publiczny, biologia, genetyka itp.)

W przypadku kursów publicznych wykorzystywane są przykłady mieszane.

Chociaż podczas tego kursu wykorzystywane jest różne oprogramowanie (Microsoft Excel do SPSS, Statgraphics itp.), jego głównym celem jest zrozumienie zasad i procesów kierujących badaniami, rozumowaniem i wnioskami.

Kurs ten może być prowadzony jako kurs mieszany, tj. z zadaniami domowymi i zadaniami.

Metoda naukowa, prawdopodobieństwo i Statistics

• Bardzo krótka historia statystyki
• Dlaczego można być "pewnym" wniosków?
• Prawdopodobieństwo i podejmowanie decyzji

Przygotowanie do badań (podejmowanie decyzji "co" i "jak")

• Ogólny obraz: badania są częścią procesu z danymi wejściowymi i wyjściowymi
• Gromadzenie danych
• Kwestionariusze i pomiary
• Co mierzyć?
• Badania obserwacyjne
• Projektowanie eksperymentów
• Analiza danych i metody graficzne
• Umiejętności i techniki badawcze
• Badania Management

Opisywanie danych dwuwartościowych

• Wprowadzenie do danych dwuwartościowych
• Wartości korelacji Pearsona
• Symulacja odgadywania korelacji
• Właściwości współczynnika r Pearsona
• Obliczanie współczynnika r Pearsona
• Demonstracja ograniczenia zakresu
• Prawo sumy wariancji II
• Ćwiczenia

Prawdopodobieństwo

• Wprowadzenie
• Podstawowe pojęcia
• Demonstracja prawdopodobieństwa warunkowego
• Symulacja błędu hazardzisty
• Demonstracja urodzin
• Rozkład dwumianowy
• Demonstracja rozkładu dwumianowego
• Stawki bazowe
• Demonstracja twierdzenia Bayesa
• Demonstracja problemu Monty'ego Halla
• Ćwiczenia

Rozkłady normalne

• Wprowadzenie
• Historia
• Obszary rozkładów normalnych
• Odmiany rozkładu normalnego Demo
• Standardowy rozkład normalny
• Przybliżenie rozkładu normalnego do rozkładu dwumianowego
• Przybliżenie rozkładu normalnego Demo
• Ćwiczenia

Próbkowanie rozkładów

• Wprowadzenie
• Podstawowe demo
• Demonstracja wielkości próby
• Demonstracja centralnego twierdzenia granicznego
• Rozkład próbkowania średniej
• Rozkład próbkowania różnicy między średnimi
• Rozkład próbkowania współczynnika r Pearsona
• Rozkład próbkowania proporcji
• Ćwiczenia

Szacowanie

• Wprowadzenie
• Stopnie swobody
• Charakterystyka estymatorów
• Symulacja błędu systematycznego i zmienności
• Przedziały ufności
• Ćwiczenia

Logika testowania hipotez

• Wprowadzenie
• Testowanie istotności
• Błędy I i II rodzaju
• Testy z jednym i dwoma ogonami
• Interpretacja wyników istotnych
• Interpretacja wyników nieistotnych
• Etapy testowania hipotez
• Testowanie istotności i przedziały ufności
• Nieporozumienia
• Ćwiczenia

Testowanie średnich

• Pojedyncza średnia
• Rozkład t Demo
• Różnica między dwiema średnimi (grupy niezależne)
• Symulacja solidności
• Wszystkie porównania parami między średnimi
• Porównania szczegółowe
• Różnica między dwiema średnimi (skorelowane pary)
• Symulacja skorelowanego t
• Porównania szczegółowe (skorelowane obserwacje)
• Porównania parami (skorelowane obserwacje)
• Ćwiczenia

Moc

• Wprowadzenie
• Przykładowe obliczenia
• Czynniki wpływające na moc
• Ćwiczenia

Przewidywanie

• Wprowadzenie do prostej regresji liniowej
• Demonstracja dopasowania liniowego
• Dzielenie sum kwadratów
• Błąd standardowy oszacowania
• Demo linii predykcji
• Wnioskowanie Statistics dla b i r
• Ćwiczenia

ANOVA

• Wprowadzenie
• Analiza wariancji
• Jednoczynnikowa analiza wariancji (między obiektami)
• Test jednoczynnikowy
• Wieloczynnikowa analiza wariancji (między obiektami)
• Nierówne wielkości próbek
• Testy uzupełniające ANOVA
• ANOVA wewnątrz obiektów
• Moc analizy wewnątrzobiektowej Demo
• Ćwiczenia

Chi-kwadrat

• Rozkład Chi-kwadrat
• Tabele jednokierunkowe
• Testowanie rozkładów Demo
• Tabele kontyngencji
• Symulacja tabeli 2 x 2
• Ćwiczenia

Studia przypadków

Analiza wybranych studiów przypadków