Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация по методам и статистике социальных наук Амстердамского университета.

Количественные методы исследования

• Курс 1 • 29 часов • 4,7 (2259 оценок)

Детали курса

чему ты научишься

• Откройте для себя принципы безопасных научных методов в поведенческих и социальных науках.
• Присоединяйтесь к нам и научитесь отделять небрежную науку от фундаментальных исследований!
• Этот курс будет охватывать основные принципы науки, истории и философии науки, планы исследований, измерения, отбор проб и этику.
• Курс аналогичен вводному курсу университетского уровня по методам количественного исследования в социальных науках, но в нем особое внимание уделяется честности исследований.
• Мы будем использовать примеры из области социологии, политологии, педагогики, коммуникативных наук и психологии.

Качественные методы исследования

• Курс 2 • 23 часа • 4,6 (1298 оценок)

Детали курса

чему ты научишься

• В этом курсе будут представлены основные идеи, лежащие в основе качественных исследований в социальных науках.
• Вы узнаете о сборе, описании, анализе и интерпретации данных в качественных исследованиях.
• Качественные исследования часто включают в себя итеративный процесс.
• Мы сосредоточимся на компонентах, необходимых для этого процесса: сборе и анализе данных.
• Вы не научитесь использовать качественные методы, просто просматривая видео.
• Мы углубимся в сбор данных посредством наблюдений и интервью, а также анализируем и интерпретируем собранные данные в дополнительных работах.
• Мы обсудим наиболее важные термины качественных исследований, а также критерии качества, передовой опыт, этику, написание аналитических методов и комбинирование методов.
• Мы были бы рады опровергнуть некоторые предрассудки и привлечь множество студентов для качественных исследований.

Основная статистика

• Курс 3 • 26 часов • 4,6 (4453 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

• Понимание статистики необходимо для понимания исследований в области социальных и поведенческих наук.
• В этом курсе вы изучите основы статистики; Не только как их рассчитать, но и как их оценить.
• Этот курс подготовил вас к следующему курсу по специализации – «инференциальная статистика».
• В первой части курса мы обсудим методы описательной статистики.
• Вы узнаете, что такое случаи и переменные и как рассчитывать индексы центральных тенденций (среднее, медиана и мода) и дисперсии (стандартное отклонение и дисперсия).
• Далее мы обсудим, как оценивать взаимосвязи между переменными, и введем термины корреляция и регрессия.
• Вторая часть курса посвящена основам вероятности: расчету вероятностей, распределениям вероятностей и выборочным распределениям.
• Вам необходимо знать об этих вещах, чтобы понять, как работает статистика выводов.
• Третья часть курса включает введение в методы логической статистики — методы, которые помогают нам решить, достаточно ли сильны закономерности, которые мы видим в наших данных, чтобы сделать выводы об интересующей нас популяции.
• Мы обсудим «доверительные интервалы» и «критерии значимости».
• Вы не только узнаете обо всех этих статистических терминах, но и попрактикуетесь в расчете и создании этой статистики самостоятельно, используя бесплатное статистическое программное обеспечение.

Инференциальная статистика

• Курс 4 • 22 часа • 4.3 (592 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

• Инференциальная статистика занимается получением выводов на основе связей, обнаруженных в выборке, чтобы связать их с генеральной совокупностью.
• Инференциальная статистика помогает нам решить, например, подтверждают ли различия между группами, которые мы видели в наших данных, наше предположение о том, что существуют различия между группами в популяции в целом.
• Мы начнем с рассмотрения основных принципов тестов значимости: выборочного распределения и статистического теста, значения p, уровня значимости, мощности и ошибок типа I и типа II.
• Затем мы рассмотрим широкий спектр технических тестов, которые помогут нам сделать выводы для разных типов данных и разных планов исследований.
• Для каждого статистического теста мы исследуем, как он работает, для каких данных и дизайна он подходит и как следует интерпретировать результаты.
• Вы также узнаете, как проводить эти тесты с помощью бесплатного программного обеспечения.
• Для тех, кто уже знаком со статистическими тестами: мы рассмотрим z-критерии для пропорций 1 и 2, критерий Макнемара для зависимых пропорций, t-критерии для одного среднего (соответствующие различия) и двух средних, критерий Хи-квадрат для свободы. , точный критерий Фишера, простая регрессия (линейная и экспоненциальная) и множественная регрессия (линейная и логистическая), односторонний дисперсионный анализ факторный дисперсионный анализ и непараметрические тесты (Уилкоксона, Крускала-Уоллиса, знаковый тест, знаковый ранговый тест, тест пробегов).

навыки, которые вы приобретете

• Категория: Статистика
• статистика
• Категория: Запас прочности
• запас прочности
• Категория: Проверка статистических гипотез
• Статистическая проверка гипотез
• Категория: Программирование на R
• программирование на языке R

Методы и статистика в социальных науках — итоговый исследовательский проект

• Курс 5 • 13 часов • 4.4 (63 оценки)

Детали курса

чему ты научишься

• Итоговый проект включает исследование, которое вы проведете в сотрудничестве с другими учащимися.
• Вместе вы сформулируете гипотезу и дизайн исследования, найдете способы работы, создадите инструменты для анализа и измерений, соберете данные, проведете статистический анализ и зафиксируете результаты.
• В ходе курса вы пройдете весь исследовательский процесс и сможете помочь определить, какой исследовательский вопрос мы будем исследовать и как мы будем структурировать и проводить исследование.
• Это бесценный опыт, если вы хотите иметь возможность критически оценивать научные исследования в области социальных и поведенческих наук или планировать и проводить собственные исследования в будущем.

навыки, которые вы приобретете

• Категория: Статистика
• статистика
• Категория: статистический вывод
• статистический вывод
• Категория: Регрессионный анализ
• Регрессионный анализ
• Категория: Дисперсионный анализ (ANOVA)
• дисперсионный анализ (ANOVA)