Tag: 研究方法

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/lunwen-xiezuo-chujie 推荐 Coursera 课程：论文写作初阶（Academic Writing and Research） 在当今学术界，优秀的论文写作能力无疑是每位研究生和高年级本科生所必需的技能之一。为了帮助有志于学术研究的学生提升这方面的能力，我向大家推荐 Coursera 上的课程——论文写作初阶（Academic Writing and Research）。 课程概述 本课程专为有论文写作需求的高年级本科生和研究生设计，尤其适合人文社会科学领域的学生，特别是法学专业的同学。当然，理工科的学生也可以选修这门课程，以提升他们的学术写作能力。 教学内容 课程的教学内容重点围绕学术研究的基本方法与理念展开。包括以下几个重要模块： 导论： 介绍论文写作的一般观念及电子资源的概要。 提问： 深入探讨提问在学术论文中的重要性和有效的提问策略。 选题： 讲解选题的重要性及原则，并讨论选题的得失。 谋篇： 探索构建论文框架和结构的原则以及写作规范。 布局： 了解论文布局的基本结构及纸质图书的检索方法。 头尾：…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-collection-framework データ分析と収集について学びたいと思っている方にぴったりのコース「Framework for Data Collection and Analysis」をご紹介します。このコースは、既存のデータプロダクトの概要を把握し、データ収集のランドスケープについて理解を深めることを目的としています。 ### コース概要 このコースは、研究質問をどのように測定可能なパーツに変換し、適切なデータソースを特定するための方法を学ぶことができます。また、分析計画について考えるためのフレームワークが提供され、成功するために必要な各ステップを理解する手助けとなります。 ### シラバスのハイライト – **研究デザインとデータソース**: 最初のモジュールでは、データ収集と分析のプロセスを学び、既存のデータソースをレビューします。サーベイデータ収集技術やデータキュレーションの重要性について触れます。 – **測定と分析計画**: 明確に指定された研究質問と分析計画の重要性を強調し、データ収集戦略や適切な収集モードの選び方を学びます。 – **品質フレームワーク**: データソースに伴うエラーを特定するためのフレームワークを紹介し、各ポテンシャルエラーを定量化するためのメトリックを学びます。 – **既存サーベイへのTSEフレームワークの適用**: 様々なトピックに関するいくつかのサーベイを紹介し、データ収集の特性を強調します。 このコースは、データサイエンスや研究に携わる方にとって非常に有意義なものです。特に、データ分析の初学者や、データ収集プロセスを体系的に学びたい方に強くお勧めします。それぞれの構成モジュールは非常に実践的で、具体的な例を通じて学びやすくなっています。コースを終える頃には、データ収集と分析の基礎を十分に理解し、さまざまなプロジェクトに応用できるでしょう。 このコースの受講を検討する価値は十分にありますので、ぜひ参加してみてください！ Enroll Course:…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/hypothesis-testing-public-health コース概要 公衆衛生の研究者にとって、生物統計学は必須のスキルです。このコース「公衆衛生における仮説検定」は、生物統計学の重要なスキルを学ぶためのもので、データから意味のある結論を引き出す precise methods を提供します。特に、サンプルの変動を評価し、統計的仮説検定の方法を適用することを学びます。 シラバスのハイライト コースは、次のようなモジュールで構成されています： サンプリング分布と標準誤差：サンプル統計、サンプリング分布、中央極限定理を学びます。 単一母集団パラメータの信頼区間：データの得られるサイズについて深く考察し、信頼区間を議論します。 母集団比較の信頼区間：信頼区間と比率を再度議論し、自分の理解を試すためのクイズがあります。 二群間の仮説検定：統計的仮説テストと信頼区間について学びます。 プロジェクト：先行研究の結果を解釈するビオスタティスティカルコンサルタントとしての役割を担います。 コースの良い点 このコースでは実際の科学文献データを使って計算し、解釈する機会があるため、実践的なスキルを身につけることができます。また、モジュールごとにクイズがあり、知識の定着を図ることができます。特に、自分が学んだことをプロジェクトで活かせる点が魅力です。 結論 公衆衛生に関心がある方、高度なデータ解析スキルを身につけたい方には、この「公衆衛生における仮説検定」を強くお勧めします。今後のキャリアに役立つ知識とスキルが得られるでしょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/hypothesis-testing-public-health

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences 最近、Courseraで「Improving your statistical inferences」という素晴らしいコースを受講しました。このコースは、実証研究からの統計的推論をより良くするために設計されています。統計学についての深い理解を得るためには、重要なステップだと思いました。 ### コースの概要 このコースでは、p値や効果量、信頼区間、ベイズ因子、尤度比を正しく解釈し、それらの統計がどのような質問に対して回答するのかを学びます。さらに、偽陽性率が制御された実験を設計する方法や、研究のサンプルサイズを決定するための方法についても実践的に学ぶことができます。 ### シラバス 1. **イントロダクション + 古典的統計学** このセクションでは、基本的な統計概念に始まり、古典的な手法を振り返ります。 2. **尤度とベイズ統計** ベイズ統計の考え方とその実用性について学びます。 3. **多重比較、統計的パワー、プレ登録** 統計的な問題とその解決策を探索します。 4. **効果の大きさ** 効果の大きさが研究結果の理解に至るまでの重要性を考察します。 5. **信頼区間、サンプルサイズの正当化、P-カーブ分析** 信頼区間の設定とサンプルサイズをどう決定するかについて学びます。 6.…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/improving-statistical-questions コース概要 「統計的質問を改善する（Improving Your Statistical Questions）」は、実証研究を行う際に、より良い統計的質問を尋ねるためのコースです。研究を行う際にどのように有益な研究を設計するかを学びます。このコースでは、予測が正しいときも、間違っているときも、私たちがどのように研究慣行を改善できるかについて考えます。 シラバスの概要 このコースは、以下の6つのモジュールに分かれています： モジュール1：統計的質問の改善 – 研究者が統計的質問を明確に特定することの重要性を学びます。 モジュール2：予測の反証化 – 反証可能な予測をすることの重要性とその方法を探ります。 モジュール3：有益な研究の設計 – 質問に答えるための研究デザインがどのように情報を提供するかを学びます。 モジュール4：メタアナリシスとバイアス検出 – 科学文献のバイアスについて考察し、メタアナリシスを学びます。 モジュール5：計算再現性、科学哲学、科学的整合性 – データの再現性と、科学研究における整合性について反省します。 モジュール6：最終試験 – コース全体の内容に基づく評価が行われます。 コースに対する感想 このコースを履修することで、統計的質問の重要性を理解し、研究デザインを一層深めることができました。また、バイアスを考慮に入れた文献評価の必要性も再認識しました。各モジュールは実践的な課題を含んでおり、理論を現実の研究にどう活かすかを具体的に示してくれました。…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/social-science-capstone はじめに こんにちは、皆さん！今日はCourseraで受講できる「社会科学における方法論と統計 – 最終研究プロジェクト」というコースについて詳しくご紹介したいと思います。このコースは、協力して研究を行うというユニークなアプローチを採用しており、研究の全過程を体験できることが魅力です。 コース概要 このコースでは、学生たちが共同で研究を行い、仮説を立て、測定道具を作成し、データを収集し、統計分析を行います。最終的には成果を報告することが求められます。そのため、理論を学ぶだけでなく、実際の研究に携わることができます。 シラバスの内容 コースは幾つかのマイルストーンに分かれています。まずは、研究テーマの選定から始まり、全体的な仮説とデザインを策定することが求められます。次に、それに基づいた詳細なデザイン、測定道具、データ収集、統計分析へと進みます。最後のマイルストーンでは、研究結果を報告します。 具体的なマイルストーン: 第1マイルストーン：全体的な仮説とデザインの策定 第2マイルストーン：詳細なデザインの作成 第3マイルストーン：測定と操作に関する道具の作成 第4マイルストーン：データ収集と方法の文書化 第5マイルストーン：統計分析の実施 第6マイルストーン：研究結果の報告 コースのおすすめポイント このコースは、社会科学、統計学、データ分析の基礎を学びたい方にとって非常に有意義です。仲間と協力して行うため、新しい視点を得ることもでき、自分の知識を深める良い機会になります。また、実践的なスキルを身につけることができ、今後のキャリアにも役立つでしょう。 最後に、このコースを通じて得た経験や知識は、社会科学分野の研究において非常に価値のあるものです。ぜひ受講を検討してみてはいかがでしょうか。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/social-science-capstone

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/multiple-regression-analysis-public-health 最近、Courseraで「公衆衛生における多重回帰分析」というオンラインコースを受講しました。このコースは生物統計学の観点から統計的推論を学ぶための素晴らしい機会です。特に、公衆衛生の研究において集められたデータの解釈を深めたい方にはとても役立つ内容です。 コースの最初のモジュールでは、単純回帰からの延長として多重回帰の概要が紹介され、予測や調整の基本が学べます。魅力的な実例やアプリケーションが豊富で、知識を確認するための練習クイズも用意されており、自信を持って進むことができます。 次のモジュールでは、多重ロジスティック回帰について学びます。モデルの推定や効果の修飾に関する実例が提供され、演習を通じて理論を実践する機会があります。これにより、統計的手法の理解が深まります。 最終モジュールでは、複数のコックス回帰モデルに焦点を当て、線形性の仮定とその応用について学びます。実際のデータに基づくプロジェクトを通して、これまでの学びを活かすことができるのがこのコースの最大の魅力と言えるでしょう。 コースの最後には、2つの異なる研究に基づいたプロジェクトがあり、実際に生物統計学コンサルタントとしての視点から、以前発表された結果を解釈し、新たな研究計画に役立てる方法を学びます。このプロジェクトは、他の関連コースを受講したことがある方には特に馴染み深い内容となっており、実践的なスキルを身につけるのに非常に役立ちます。 公衆衛生のデータを利用した研究や実務に携わる方々には、必見のコースです。効率的に多重回帰分析を学べ、実際のデータに触れながらスキルを磨くことができるこの機会をぜひ利用してほしいです。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/multiple-regression-analysis-public-health