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2023-04-22T18:57:53Z

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STATISTICAL THINKING FOR DATA ANALYSIS

Learn the foundations of data analysis including linear regression through
media, research and real-world data examples
Neu
Bewertung: 4,6 von 54,6 (5 Bewertungen)
147 Teilnehmer
Erstellt von Anthony Donoghue
Zuletzt aktualisiert am 4/2023
Englisch
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DAS WIRST DU LERNEN

 * Learn what statistical calculations mean and not simply how to calculate them
 * Gain a solid foundational understanding of the fundamentals of data analysis
 * Understand how to interpret data visualizations and summary statistics
 * Understand how to interpret confidence intervals for making decisions using
   data
 * Understand the process of hypothesis testing for making decisions using data
 * Understand the strengths and limitations of hypothesis testing and how it can
   be misused
 * Build and interpret linear regression models with confidence
 * Learn the statistical concepts through media, research and real-world data
   examples


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KURSINHALT

10 Abschnitte • 36 Lektionen • 5 Std. 8 Min. Gesamtdauer
Alle Abschnitte ausklappen


INTRODUCTION1 LEKTIONEN • 5 MIN.

 * Section 1: Introduction and Overview
   Vorschau05:29


POPULATIONS AND SAMPLES2 LEKTIONEN • 14 MIN.

 * Data, Types of Variables, Datasets
   Vorschau07:15
 * Examples - The MMR Vaccine – Autism Link, COVID Testing in NYC Population
   Vorschau06:37


TYPES OF STUDIES3 LEKTIONEN • 19 MIN.

 * Randomized Experiments - Migraine Study Example
   07:27
 * Randomized Experiment - Hydroxychloroquine Study Example
   05:44
 * Observational Studies - Hydroxychloroquine Study Example
   05:36


MEASURING UNCERTAINTY WITH PROBABILITY4 LEKTIONEN • 40 MIN.

 * What is Probability?
   09:47
 * Conditional Probability - Hospital Example
   16:14
 * Conditional Probability - Blood Pressure - Cholesterol Example
   07:47
 * Bayes Rule - Testing for Disease Example
   06:31


VISUALIZING AND SUMMARIZING SAMPLE DATA3 LEKTIONEN • 36 MIN.

 * Histograms, Means and Standard Deviations - Climate Change and College
   Football
   12:29
 * The Normal Distribution and Z-Scores
   08:18
 * The Normal Distribution and Z-Scores - Blood Pressure Example
   15:33


VISUALIZING AND SUMMARIZING SAMPLE STATISTICS3 LEKTIONEN • 31 MIN.

 * Sample Proportions - Election Polling and Coin-Toss Example
   Vorschau11:25
 * Sample Means - Height Example
   09:52
 * Sample Means - Pregnancy Duration Example
   09:22


CONFIDENCE INTERVALS3 LEKTIONEN • 30 MIN.

 * Population Mean - Heart Disease Example
   Vorschau11:49
 * Population Proportion - National Youth Fitness Survey and Election Polling
   09:27
 * Comparing Means - National Youth Fitness Survey Example
   08:24


HYPOTHESIS TESTING10 LEKTIONEN • 1 STD. 22 MIN.

 * Population Proportion - Coin-Toss Example
   10:55
 * Population Mean - Height and Heart Disease Data Examples
   11:57
 * One-Sided versus Two-Sided Alternatives - Height and Heart Disease Data
   Examples
   06:59
 * What Does the P-value Really Mean?
   08:01
 * Comparing Means - National Youth Fitness Survey Example
   07:12
 * Comparing Means - College Football Study Example
   03:46
 * Comparing Proportions - Analysis of 2x2 Tables - National Youth Fitness
   Survey
   09:21
 * Comparing Proportions - Analysis of 2x2 Tables - The Power-Pose Study Example
   02:32
 * Types of Error and Power of the Test
   16:04
 * Types of Error and Power of the Test - Mask Study and Hydroxychloroquine
   Example
   05:10


LINEAR REGRESSION5 LEKTIONEN • 37 MIN.

 * Correlation - National Youth Fitness Survey Data Example
   06:57
 * The Line of Best Fit - COVID-19 and National Youth Fitness Survey Data
   Example
   07:24
 * Understanding How the Line of Best Fit is Chosen
   07:09
 * Statistical Inference for the Line of Best Fit - National Youth Fitness
   Survey
   08:01
 * Multiple Linear Regression - National Youth Fitness Survey Data Example
   07:04


INTEGRITY IN RESEARCH2 LEKTIONEN • 15 MIN.

 * The Extra Sensory Perception and Power-Pose Studies
   06:58
 * The Vioxx Study - Oxycontin and The Opioid Epidemic
   07:59


ANFORDERUNGEN

 * Basic Arithmetic. No other background knowledge required


BESCHREIBUNG

Course Description

Develop a solid foundation in statistical thinking, necessary for anyone working
in a data-driven field. Conduct data analysis, interpret and communicate the
results to your colleagues with confidence. Stand out as a data scientist by
truly understanding how and what it means to think statistically.

Learn How to Think Statistically About Data Analysis Results

· Learn how to think statistically as opposed to simply learning the mathematics
of statistics

· Learn how to visualize, measure, minimize and reason with variation in data

· Learn how to reason with the variation in sample statistics in order to make
decisions

· Understand the reasoning of hypothesis testing and what a p-value really means

· Understand linear regression and gain the insight “All models are wrong, but
some are useful”

· Engrain your understanding through media, research and real-world data
examples

Stand Out By Understanding What Your Data Analysis Really Means

Knowing how to interpret and communicate the results of data analysis has become
an absolute necessity for employees of numerous types of businesses and
organizations working with data. However, many students leave introductory
statistics courses (and college) without a solid understanding of what the
statistical calculations mean.

This course is for anyone who needs to be able to conduct data analysis and/or
interpret the results of data analysis with confidence. The focus is on
understanding and reasoning with the statistical calculations and not the
calculations themselves. The use of media, research and real-world data examples
makes the statistical concepts more engaging, palatable and relevant.

Content Overview

The course contains 36 (downloadable) lectures with 5 hours of content and
requires no previous experience in data analysis. You can also download the
first chapter of my textbook the course is based upon titled "Statistical
Thinking through Media Examples".

Statistical thinking is a necessary foundation for any science that involves the
analysis of data. If you work with data in any capacity, you need to have a
solid foundation in statistical thinking. Without it, you will always be on
shaky ground, not exactly sure what the results of your data analysis actually
mean.

Statistical thinking begins with the question about the world of populations. We
pursue answers to those questions using sample data and statistics. A sample
statistic is an estimate of an unknown truth in a population of interest known
as a population parameter.

We will contrast the complexity of data collected from observational studies,
where causal conclusions can’t be made due to what are known as confounding
factors, with the power of randomized experiments to enable us to make causal
conclusions about how the world works. This understanding of the complexity of
data, and the questioning of the quality of your data, is a important first step
in becoming a good data analyst.

We will learn how to measure the level of uncertainty in our decision making
with regard to how the world works using probability. A p-value, the end result
of the reasoning of hypothesis testing used for decision making, is a
conditional probability. Therefore we will focus primarily on understanding what
we mean by conditional probability.

We will learn how to measure and reason with the variation in data through the
interpretation of data visualizations and summary statistics. As random as the
world of variation appears, order is often found in the variation of
measurements, in the shape of the normal (probability) distribution or
bell-shaped curve. We will become familiar with the characteristics of this
curve and how to use it to calculate the probability of particular events
occurring.

This order in randomness (in the shape of the normal distribution) is also to be
found in the distribution of sample statistics (known as the sampling
distribution), around the population parameter of interest. We will use this
foundational framework, along with our sample statistic, to make decisions
regarding possible values for the population parameter of interest. A solid
foundational understanding of these concepts is an absolute necessity for
understanding the reasoning of statistical analysis we cover over much of the
remainder of the course.

We will reason with the sampling distribution to try and capture the population
parameter of interest within a range of plausible values known as a confidence
interval. We will reason with the meaning and interpretation of confidence
intervals through media, research and real-world data examples.

We will reason with the sampling distribution to learn a very powerful, but
often misunderstood process of reasoning for making decisions about the value of
population parameters known as hypothesis testing. We will reason with what a
p-value and statistical significance really mean, plus gain a solid
understanding of very important concepts like the power of the test. We will
engrain our understanding of hypothesis testing through media, research and
real-world data examples.

We will learn a very powerful and versatile statistical technique known as
linear regression, much used in both the field of statistics and data science,
for building statistical models that approximate the complex relationships
between variables in the observational world of data. Once you gain the insight
that “All models are wrong, but some are useful”, you will have succeeded in
this course and are truly a statistical thinker.

Finally, we will look at how the process of hypothesis testing can be misused
(or simply misunderstood) by researchers due to a lack of a solid foundation in
statistical thinking.

The course is based on the third edition of my textbook titled “Statistical
Thinking through Media Examples” published by Cognella Inc. It works very well
as an armchair study as you work through the course lectures. It was written as
a clear and concise narrative with numerous media, research and real-world data
examples. This approach makes the statistical concepts more engaging, palatable
and relevant to the world around you.

Chapter 2 and chapter 3 of the textbook are not covered in this course. In these
chapters we learn how to critically access the quality of research including
polls and surveys. We go beyond the news headlines to the source of the research
to question the quality of the study design and data collected. No matter how
solid a foundation you have in statistical thinking, the bedrock of data
analysis is data, so it is very important to have an understanding of the
quality of the data you are working with.

It is not necessary to purchase the book in order to succeed in this course.
However, it provides strong support as you work through the lectures and a more
complete learning experience with many more media, research and real-world data
examples.


FÜR WEN EIGNET SICH DIESER KURS:

 * Students taking an introductory course in Statistics
 * Students who have taken more advanced courses in Statistics or Data Science
   who want a more solid foundational understanding in statistical thinking
 * Professionals working as data analysts of any kind who want to conduct,
   interpret and communicate of the results of data analysis• Professionals
   working as data analysts of any kind who want to conduct, interpret and
   communicate of the results of data analysis
 * Managers and executives who need to be able to read and understand data
   analysis reports
 * Professionals, like journalists and medical practitioners, who need to be
   able to read and assess the quality of research findings presented in journal
   articles
 * Anyone who wants to develop their critical and statistical thinking skills to
   better question statistical information presented in the media

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STATISTICAL THINKING FOR DATA ANALYSIS
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Diogo Alves de Resende
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Aktueller Preis44,97 €
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DOZENT

Anthony Donoghue
Instructor
 * 4,6 Dozentenbewertung
 * 5 Bewertungen
 * 147 Teilnehmer
 * 1 Kurse

My name is Anthony Donoghue. I worked in the pharmaceutical industry for almost
a decade, mainly at Pfizer Pharmaceuticals, before leaving industry to teach in
academia.

My course titled “Statistical Thinking for Data Analysis” is a clear and concise
version of the course I teach at Columbia University titled “Statistical
Thinking for Data Science”. Both courses are based on the 3rd edition of my book
titled “Statistical Thinking through Media Examples” by Cognella. It was written
in a clear and concise narrative with numerous media, research and real-world
data examples. This approach makes the material and statistical concepts more
engaging, palatable and relevant to the world around you.

I have taught at Columbia University for almost 14 years. I have also taught at
Yale, Berkeley and NYU. The course I teach at Columbia is one of six courses
chosen for Columbia’s pilot online teaching program beginning summer 2023.

Statistical thinking is the foundation of any science that involves the analysis
of data. In my course and book, I teach statistical thinking to the broader
audience through media, research and real-world data examples with very little
math. This approach makes the material more engaging, palatable and relevant.

Teaching the world how to think statistically is my life’s work and passion. I
hope you decide to join me on this journey!

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4,6 Kursbewertung5 Bewertungen

Ari A.

Bewertung: 5,0 von 5Vor einer Woche
AA
 * Melden

The course presents a well-organized and lucid coverage of all statistical
concepts, enabling us to comprehend them thoroughly and apply them effectively
in practical use.
Hilfreich?

Thank you Ari for your glowing review.

Dylan L.

Bewertung: 5,0 von 5Vor einer Woche
DL
 * Melden

As an applied statistics student at Columbia, I've taken a statistics course
with Professor Donoghue before and it was fantastic - I'm enjoying this just as
much!
Hilfreich?

Thank you Dylan for your kind review. I am glad you are enjoying the course!
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