설명
신경과학 데이터를 분석하기 위한 다양한 소프트웨어 소개. 실제 데이터 처리, 그래프 작성, 일반선형모형을 통한 기술통계 및 추론통계 적용, 모수검정의 가정, 강건 통계, 신뢰구간, 상관관계, 적절한 통계방법의 사용과 결과 해석.
선수 과목
- 선수과목: PSYC 2001 및 PSYC 2002, 또는 NEUR 2001 및 NEUR 2002.
조건 및 세부사항
- 선수과목: PSYC 2001 및 PSYC 2002, 또는 NEUR 2001 및 NEUR 2002.
- 주당 강의 3시간, 온라인 실습/워크숍.
원문 참조 텍스트
Introducing various software for analyzing neuroscience data. Dealing with real data, drawing graphs, application of descriptive and inferential statistics through the general linear model, assumptions of parametric tests, robust statistics, confidence intervals, correlations, use of appropriate statistical methods and interpretation of results.
- Prerequisite(s): PSYC 2001 and PSYC 2002 , or NEUR 2001 and NEUR 2002 .
- Lectures three hours a week, online labs/workshops.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/NEUR/