Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences
강좌 소개
안녕하세요, 통계에 대한 이해도를 높이고 싶은 여러분께 추천드리고 싶은 강좌를 소개하겠습니다. Coursera에서 제공하는 ‘Improving Your Statistical Inferences’ 강좌입니다. 이 강좌는 실증 연구에서 더 나은 통계 추론을 할 수 있도록 도와줍니다.
강좌의 개요
이 과정은 p-값, 효과 크기, 신뢰 구간, 베이즈 팩터 및 가능도 비율을 올바르게 해석하는 법과 이 통계들이 여러분이 궁금해하는 다양한 질문에 어떻게 답할 수 있는지를 다룹니다. 또한 실험의 잘못된 긍정률을 통제하고 연구에 대한 샘플 크기를 정하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
강좌 내용
- Introduction + Frequentist Statistics: 기본적인 통계 개념을 배웁니다.
- Likelihoods & Bayesian Statistics: 주의 깊은 통계적 해석에 대한 기초를 쌓습니다.
- Multiple Comparisons, Statistical Power, Pre-Registration: 다중 비교 문제와 통계적 힘을 이해합니다.
- Effect Sizes: 효과 크기에 대해 깊이 있게 배웁니다.
- Confidence Intervals, Sample Size Justification, P-Curve analysis: 신뢰 구간과 샘플 수 정당화에 관해 학습합니다.
- Philosophy of Science & Theory: 과학의 철학 및 이론적 기초를 다집니다.
- Open Science: 열린 과학에 대한 이해를 높입니다.
- Final Exam: 과정 전반에 대한 복습과 평가가 이루어집니다.
추천 이유
이 강좌는 통계에 대한 심층적인 이해와 실용적인 적용 방법을 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 특히 실험 설계와 관련된 최신 기술과 접근 방식을 설명하여 연구에 직접 적용할 수 있는 방법을 제공합니다.
마무리
통계적 추론 능력을 향상시키고자 하는 분들에게 이 강좌를 적극 추천합니다. 강좌를 이수한 후, 여러분은 데이터 해석에 있어 한층 더 믿을 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences