Lewati ke konten utama

Kursus

Dasar-dasar Inferensi di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 07/2024

Pelajari cara menarik kesimpulan tentang suatu populasi dari sampel data melalui suatu proses yang dikenal sebagai inferensi statistik.

Mulai Kursus Gratis

RProbability & Statistics

4 jam

17 videos

58 Latihan

4,350 XP

38,720

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Salah satu aspek dasar dalam analisis statistik adalah inferensi, yaitu proses menarik kesimpulan tentang populasi yang lebih besar dari sebuah sampel data. Meskipun tampak berlawanan dengan intuisi, praktik standar adalah mencoba membantah klaim riset yang bukan menjadi fokus utama. Misalnya, untuk menunjukkan bahwa satu perawatan medis lebih baik daripada yang lain, kita dapat berasumsi bahwa kedua perawatan menghasilkan tingkat kelangsungan hidup yang sama, lalu membuktikan bahwa asumsi tersebut ditolak oleh data. Selain itu, kita memperkenalkan gagasan nilai p (p-value), yaitu tingkat ketidaksepakatan antara data dan hipotesis. Kita juga membahas interval kepercayaan, yang mengukur besarnya efek yang menjadi perhatian (misalnya, seberapa banyak satu perawatan lebih baik dibanding yang lain).

Persyaratan

Introduction to Regression in R Hypothesis Testing in R

1

Pendahuluan tentang gagasan inferensi

Pada bab ini, Anda akan meneliti bagaimana sampel berulang yang diambil dari suatu populasi dapat bervariasi. Variabilitas dalam sampel inilah yang memungkinkan Anda membuat klaim tentang populasi yang diminati. Penting untuk diingat bahwa klaim riset yang menjadi fokus adalah pada populasi, sementara informasi yang tersedia hanya berasal dari data sampel.

Selamat datang di kursus ini!

Hipotesis (1)

Hipotesis (2)

Distribusi teracak

Bekerja dengan data NHANES

Menghitung statistik yang diminati

Data teracak di bawah model nol independensi

Statistik teracak dan dotplot

Kerapatan pengacakan

Menggunakan sebaran pengacakan

Apakah data berasal dari populasinya?

Apa yang dapat Anda simpulkan?

Kesimpulan studi

2

Menyelesaikan uji pengacakan: diskriminasi gender

Pada bab ini, Anda akan memperoleh perangkat dan pengetahuan untuk menyelesaikan uji hipotesis secara lengkap. Artinya, diberikan sebuah himpunan data, Anda akan mengetahui apakah tepat atau tidak untuk menolak hipotesis nol demi mendukung klaim riset yang diminati.

Contoh: diskriminasi gender

Hipotesis diskriminasi gender

Merangkum diskriminasi gender

Langkah demi langkah melalui permutasi

Mengacak diskriminasi gender

Distribusi statistik

Merefleksikan analisis

Wilayah kritis

Daerah kritis dua sisi

Mengapa 0,05?

Bagaimana ukuran sampel memengaruhi hasil?

Ukuran sampel dalam distribusi acak

Ukuran sampel untuk wilayah kritis

Apa itu p-value?

Menghitung p-value

Latihan menghitung p-value

Menghitung p-value dua sisi

Ringkasan diskriminasi gender

3

Kesalahan pengujian hipotesis: biaya peluang

Anda akan melanjutkan pembelajaran tentang pengujian hipotesis dengan contoh baru dan struktur uji pengacakan yang sama. Namun, pada bab ini fokusnya adalah pada berbagai kesalahan (tipe I dan tipe II), bagaimana kesalahan tersebut terjadi, kapan satu lebih buruk daripada yang lain, serta bagaimana hal seperti ukuran sampel dan besar efek memengaruhi tingkat kesalahan.

Contoh: biaya peluang

Merangkum biaya peluang (1)

Memplot biaya peluang

Pengacakan biaya peluang

Merangkum opportunity cost (2)

Kesimpulan biaya peluang

Kesalahan dan konsekuensinya

Pilihan laju galat yang berbeda

Galat untuk hipotesis dua sisi

p-value untuk hipotesis dua sisi: biaya peluang

Ringkasan biaya peluang

4

Interval kepercayaan

Sebagai pelengkap pengujian hipotesis, interval kepercayaan memungkinkan Anda memperkirakan parameter populasi. Ingat bahwa ketertarikan Anda selalu pada suatu karakteristik populasi, tetapi Anda hanya memiliki informasi yang tidak lengkap untuk memperkirakan parameter tersebut menggunakan data sampel. Di sini, parameternya adalah proporsi keberhasilan sebenarnya dalam suatu populasi. Bootstrapping digunakan untuk memperkirakan variabilitas yang diperlukan untuk membentuk interval kepercayaan.

Parameter dan interval kepercayaan

Apa parameter tersebut?

Uji hipotesis atau interval kepercayaan?

Bootstrapping

Pengambilan sampel ulang dari sebuah sampel

Memvisualisasikan variabilitas p-hat

Selalu lakukan resampling dengan jumlah observasi asli

Variabilitas pada p-hat

Aturan Empiris

Interval kepercayaan t dengan bootstrap

Interval persentil bootstrap

Menafsirkan CI dan ketentuan teknis

Dampak ukuran sampel pada CI bootstrap

Dampak nilai proporsi sampel pada selang kepercayaan bootstrap

Dampak persentil pada CI bootstrap

Ringkasan inferensi statistik

Dasar-dasar Inferensi di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Dasar-dasar Inferensi di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.