课程链接: https://www.coursera.org/learn/statistical-inferences
在科学研究中，准确的统计推断至关重要。Coursera上提供的《Improving your statistical inferences》这门课程，全面帮助学习者掌握如何正确解读p值、效应量、置信区间、贝叶斯因素和似然比等统计指标，提升研究的科学性和可靠性。课程内容丰富，涵盖了频率统计、贝叶斯统计、多重比较、统计功效、预注册、效应大小、样本量设计以及科学哲学等主题，非常适合科研人员、数据分析师及对统计学感兴趣的学生。通过理论讲解与实践练习相结合，不仅可以理解各种统计方法的适用场景，还能学会设计合理的实验，提高研究的可信度。此外，课程还强调开放科学和再现性的重要性，鼓励学员采用透明的科研方法。这门课程结构科学，内容实用，不论你是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益匪浅。强烈推荐给希望提升统计推断能力的你！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/power-sample-size
近年来，随着社会科学、健康研究等领域对复杂研究设计的需求不断增加，理解多层次与纵向研究的统计功效与样本量计算变得尤为重要。Coursera上的《Power and Sample Size for Multilevel and Longitudinal Study Designs》是一门为期五周的全在线课程，专为研究人员、学生及数据分析师设计，帮助大家掌握最新的研究设计与样本量计算方法。课程内容丰富且实用，涵盖了基础概念、复杂设计的分析、模型假设、数据缺失、样本规模的实际应用及伦理考虑。每周都有由实例驱动的练习，配合GLIMMPSE软件的实操，使学习过程直观且高效。无论你从事健康、教育还是社会科学研究，这门课程都能帮助你优化研究设计，提高研究质量。强烈推荐需要进行多层次或纵向研究的学者和研究机构报名学习，为你的项目争取更科学合理的样本设计与研究成果！