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Descripción del curso
Implementar configuraciones de diseño experimental
Aprende a aplicar la configuración de diseño experimental más adecuada para tu caso de uso. Aprende cómo pueden aplicarse los diseños de bloques aleatorizados y los diseños factoriales para medir los efectos del tratamiento y extraer conclusiones válidas y precisas.Realizar Análisis Estadísticos de los Datos Experimentales
Profundiza en la realización de análisis estadísticos de datos experimentales, incluida la selección y realización de pruebas estadísticas, como las pruebas t, las pruebas ANOVA y las pruebas de asociación chi-cuadrado. Realiza un análisis post-hoc siguiendo las pruebas de ANOVA para descubrir con precisión qué comparaciones por pares son significativamente diferentes.Realiza un análisis de potencia
Aprende a medir el tamaño del efecto para determinar la cantidad en que difieren los grupos, más allá de ser significativamente diferentes. Realiza un análisis de potencia utilizando un tamaño del efecto supuesto para determinar el tamaño mínimo de la muestra necesario para obtener la potencia estadística requerida. Utiliza la formulación d de Cohen para medir el tamaño del efecto de algunos datos de la muestra, y comprueba si los supuestos sobre el tamaño del efecto utilizados en el análisis de potencia eran correctos.Abordar las complejidades de los datos experimentales
Extrae ideas de datos experimentales complejos y aprende las mejores prácticas para comunicar los resultados a las distintas partes interesadas. Aborda complejidades como las interacciones, la heteroscedasticidad y la confusión en los datos experimentales para mejorar la validez de tus conclusiones. Cuando los datos no cumplan los supuestos de las pruebas paramétricas, aprenderás a elegir y aplicar una prueba no paramétrica adecuada.Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Diseño experimental Preliminares
Adquirir conocimientos en diseño experimental te permite probar hipótesis con las mejores herramientas analíticas y cuantificar el riesgo de tu trabajo. Comenzarás tu viaje sentando las bases de lo que es el diseño experimental y las diferentes configuraciones de diseño experimental, como el bloqueo y la estratificación. A continuación, aprenderás y aplicarás pruebas visuales y analíticas de normalidad en datos experimentales.
- Preparación de los experimentos50 XP
- Asignación no aleatoria de los sujetos100 XP
- Asignación aleatoria de los sujetos100 XP
- Configuración de los datos experimentales50 XP
- Bloqueo de datos experimentales100 XP
- Estratificar un experimento100 XP
- ¿Cuál se estratificó?50 XP
- Datos normales50 XP
- Normalidad visual en un experimento agrícola100 XP
- Normalidad analítica en un experimento agrícola100 XP
2
Técnicas de diseño experimental
Profundizarás en sofisticadas técnicas de diseño experimental, centrándote en diseños factoriales, diseños de bloques aleatorizados y ajustes de covariables. Estas metodologías son fundamentales para mejorar la precisión, eficacia e interpretabilidad de los resultados experimentales. Mediante una combinación de conocimientos teóricos y aplicaciones prácticas, adquirirás las habilidades necesarias para diseñar, implementar y analizar experimentos complejos en diversos campos de investigación.
3
Análisis de datos experimentales: Pruebas estadísticas y potencia
Domina pruebas estadísticas como las pruebas t, ANOVA, y Chi-cuadrado, y profundiza en los análisis post-hoc y en los aspectos esenciales del análisis de potencia. Aprende a seleccionar la prueba adecuada, a interpretar los valores p y los errores, y a realizar hábilmente análisis de potencia para determinar el tamaño de las muestras y los efectos, todo ello aprovechando las potentes bibliotecas de Python para dar vida a tus conocimientos sobre los datos.
4
Perspectivas avanzadas de la complejidad experimental
Adéntrate en las complejidades del análisis de datos experimentales. Aprende a sintetizar ideas utilizando pandas, a abordar problemas de datos como la heteroscedasticidad con scipy.stats, y a aplicar pruebas no paramétricas como la U de Mann-Whitney. Aprende técnicas adicionales para transformar, visualizar e interpretar datos complejos, mejorando tu capacidad para realizar análisis sólidos en diversos entornos experimentales.
Diseño experimental en Python
Curso
completado
