Михаил Ободинский 

Урок 00. Состав курса

Урок 00а (2 минуты) - зачем вам этот курс. ссылка

СОСТАВ КУРСА
01  сбор данных, важность маркировки вопросов и ответов
02  преобразование данных, обратные вопросы, Jamovi или SPSS
03  настройка Jamovi, знакомство с интерфейсом
04  загрузка данных в программу, маркировка переменных
05  шкалы и формулы
06  условия и фильтры в Jamovi. Зачем это нужно
07  База статистики:

           параметрика \ непараметрика, уровень значимости,

           дисперсия, нормальность и другие непонятные слова
08  анализ - описательная статистика
09  анализ - сравнение двух групп
10  анализ - корреляция

УРОК 28. Корреляция: что с ней не так.

Разбираем нюансы исследования корреляций.

Какой метод лучше использовать для исследования связи?

Связь величины выборки и точности метода: и вообще, "сколько точно нужно данных"?
Виды связей и что делать, если связь не линейная.

И опять про поправку Бонферрони и множественное сравнение.

УРОК 27. Проблема множественного сравнения и почему много раз сравнивать данные без поправок - плохая практика.
Разбираем, в чём, собственно, проблема?
Какие есть пути решения.
Поправка Бонферрони и чем она "плоха"?
Какие поправки использовать лучше и в каких случаях.
Когда поправки использовать не нужно.
Какие инструменты есть в Jamovi.

УРОК 26. Скорее даже не урок, а небольшое видеоразмышление на  тему, почему генерировать данные - это плохая идея, не важно при помощи ИИ или ещё как. И как помочь себе собрать выборку?

УРОК 19.

Можно ли измерить смысл?

В этом уроке разбираем метод семантического дифференциала, который позволяет понять, насколько представления в голове у респондентов разных понятий (конструктов) близки между собой.

УРОК 20
Какие самые распространенные дизайны исследований, сколько респондентов надо? Небольшое, но крайне полезное видео, помогающее определиться с тем, как строить своё исследование по психологии.

УРОК 17
Как должна строиться логика эмпирической главы, какая последовательность предоставления данных, на что обратить внимание

УРОК 18.
Как выбрать статистический метод в зависимости от гипотезы