如果预测永远不会出错，那么预测就没有什么用处--那么我们如何确保您的预测是可证伪的呢？我们将讨论为什么可证伪的预测很重要，以及如何在实践中使你的预测具有可证伪性。使预测可证伪的一个重要方面是指定一个无法预测的数值范围，我们将研究指定最小效应大小的不同方法。

如果研究的目的是为了回答一个问题，那么就应该确保收集数据后得到的答案是有参考价值的。与其漫不经心地设定第一类和第二类误差率，我们将了解为什么必须能够证明误差率的合理性，以及如何证明误差率的一些方法。我们将讨论在功率分析中使用您感兴趣的最小效应大小的好处，以及为什么学习模拟数据是一种有用的工具。模拟可以帮助您加深对统计学的理解，使您能够设计信息丰富的研究，甚至提出新颖的问题。

遗憾的是，我们所从事的科学事业中，发表的文献并不反映真实的研究。发表偏差和选择偏差导致科学文献的解读不能不考虑这些偏差。我们将讨论真正的研究项目是什么样的，以及如何在铭记偏见的同时对文献进行元分析评估。

我们将讨论最后三个主题。首先，我们将确保您的数据分析在计算上是可重复的，从而确保其他人可以利用您的数据提出新问题。然后，我们将思考你的科学哲学如何影响你提出的问题类型，以及你在做研究时看重什么。最后，我们将讨论科学诚信，并反思为什么我们的研究实践并不总是与为科学问题提供可靠答案的最佳方法相一致。

本模块包含分级考试。它涵盖了整个课程的内容。我们建议您在学习完所有其他模块后再进行考试。