课程主页: https://www.coursera.org/learn/necessary-condition-analysis
欢迎来到必要条件分析（NCA）课程。在这门课程中，我们将通过必要性逻辑来分析数据。必要条件意味着如果该条件不存在，结果必然失败。然而，相反的情况并不成立；如果条件存在，结果成功并不一定有保障。
例如，GMAT成绩是申请博士项目的必要条件；如果一个学生的GMAT成绩过低，他将不会被博士项目录取。
该课程分为五个模块。第一周，课程创始人Jan Dul教授将快速介绍必要性逻辑及其与其他逻辑（如布尔逻辑和加法逻辑）的区别，帮助学生理解NCA的基础以及其重要性。
第二周，学生将学习如何设立NCA研究，深入探讨必要条件假设的制定，以及采样和测量的一般研究实践，为开展NCA研究做好准备。
第三周，课程将重点介绍如何在R语言中进行NCA的数据分析，学生将练习识别散点图中的空位，并学习如何解读分析结果，包括效应大小和p值。
第四周，完成前面几周的学习后，学生将学会如何有效地报告NCA研究的结果，反思方法的优缺点。
最后一周，学生将挑战更高级的话题，例如分析散点图的其它角落，处理离群值，如何在小样本研究中进行NCA，以及NCA与QCA的区别等。通过学习这些内容，学生将能增强对NCA分析的理解并开始自己的NCA研究！
总的来说，这门课程内容丰富、结构清晰，适合希望深入了解数据分析及其必要条件的学生和研究人员。它不仅丰富了我们对必要条件的理解，还是提升研究能力的理想选择。推荐给所有对数据分析感兴趣的人！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/necessary-condition-analysis