Ce cours a pour but de vous aider à tirer de meilleures conclusions statistiques de la recherche empirique. Tout d'abord, nous verrons comment interpréter correctement les valeurs p, les tailles d'effet, les intervalles de confiance, les facteurs de Bayes et les rapports de vraisemblance, et comment ces statistiques répondent à différentes questions qui pourraient vous intéresser. Ensuite, vous apprendrez à concevoir des expériences où le taux de faux positifs est contrôlé, et à décider de la taille de l'échantillon pour votre étude, par exemple afin d'obtenir une puissance statistique élevée. Ensuite, vous apprendrez à interpréter les données de la littérature scientifique compte tenu du biais de publication généralisé, par exemple en vous familiarisant avec l'analyse de la courbe p. Enfin, nous aborderons la philosophie des sciences, la construction de théories et la science cumulative, y compris la manière d'effectuer des études de réplication, pourquoi et comment préenregistrer votre expérience, et comment partager vos résultats en suivant les principes de la science ouverte.

Dans le cadre de travaux pratiques, vous apprendrez à simuler des tests t pour connaître les valeurs p auxquelles vous pouvez vous attendre, à calculer des rapports de vraisemblance et à vous familiariser avec les statistiques bayésiennes binomiales, ainsi qu'à connaître la valeur prédictive positive qui exprime la probabilité que les résultats de recherche publiés soient vrais. Nous ferons l'expérience des problèmes liés à l'arrêt facultatif et apprendrons comment les éviter en utilisant des analyses séquentielles. Vous calculerez les tailles d'effet, verrez comment fonctionnent les intervalles de confiance grâce à des simulations et vous vous entraînerez à effectuer des analyses de puissance a-priori. Enfin, vous apprendrez à examiner si l'hypothèse nulle est vraie en utilisant les tests d'équivalence et les statistiques bayésiennes, et comment préenregistrer une étude et partager vos données sur l'Open Science Framework. Toutes les vidéos sont désormais sous-titrées en chinois. Plus de 30 000 apprenants se sont inscrits jusqu'à présent ! Si vous avez apprécié ce cours, je vous recommande de le suivre avec mon nouveau cours "Améliorer vos questions statistiques"