După ce am parcurs aceste cursuri, mă simt încrezător să creez vizualizări și tablouri de bord profesionale
Shoebur RahmanSpecialist în achiziții, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Implementează configurații de design experimental
Învață cum să implementezi cea mai potrivită configurație de design experimental pentru cazul tău de utilizare. Aflați cum pot fi implementate designurile bloc randomizate și designurile factoriale pentru a măsura efectele tratamentului și a trage concluzii valide și precise.Efectuați analize statistice pe date experimentale
Aprofundează-te în efectuarea analizelor statistice pe date experimentale, inclusiv selectarea și realizarea testelor statistice, precum testele t, testele ANOVA și testele chi-pătrat de asociere. Efectuați o analiză post-hoc după testele ANOVA pentru a descoperi exact care comparații perechi sunt semnificativ diferite.Efectuați analiza puterii
Învață să măsori mărimea efectului pentru a determina cu cât diferă grupurile, dincolo de faptul că sunt semnificativ diferite. Efectuați o analiză de putere folosind o dimensiune a efectului presupusă pentru a determina dimensiunea minimă a eșantionului necesară pentru a obține o putere statistică necesară. Folosește formularea Cohen's d pentru a măsura mărimea efectului pentru niște date de eșantion și testează dacă ipotezele privind mărimea efectului folosite în analiza de putere au fost corecte.Abordați complexitățile din datele experimentale
Extrageți informații din date experimentale complexe și învățați cele mai bune practici pentru a comunica rezultatele diferitelor părți interesate. Abordați complexități precum interacțiunile, heteroscedasticitatea și confuzia în datele experimentale pentru a îmbunătăți validitatea concluziilor dumneavoastră. Când datele nu îndeplinesc presupunerile testelor parametrice, vei învăța să alegi și să implementezi un test neparametric adecvat.Cerințe prealabile
Programă
Planul cursului
1
Noțiuni introductive despre designul experimental
Cunoașterea designului experimental îți permite să testezi ipoteze cu instrumente analitice de bună practică și să cuantifici riscurile asociate lucrării tale. Vei începe prin a pune bazele conceptuale ale designului experimental și ale diferitelor configurații, cum ar fi blocarea și stratificarea. Vei învăța și aplica teste vizuale și analitice pentru normalitatea datelor experimentale.
- Configurarea experimentelor50 XP
- Alocarea non-aleatorie a subiecților100 XP
- Atribuirea aleatorie a subiecților100 XP
- Configurarea datelor experimentale50 XP
- Blocarea datelor experimentale100 XP
- Stratificarea unui experiment100 XP
- Care a fost stratificat?50 XP
- Date normale50 XP
- Normalitatea vizuală într-un experiment agricol100 XP
- Normalitate analitică într-un experiment agricol100 XP
2
Tehnici de design experimental
Vei explora tehnici sofisticate de design experimental, cu accent pe designurile factoriale, designurile cu blocuri randomizate și ajustările prin covariabile. Aceste metodologii sunt esențiale pentru îmbunătățirea acurateței, eficienței și interpretabilității rezultatelor experimentale. Printr-o combinație de fundamente teoretice și aplicații practice, vei dobândi competențele necesare pentru a proiecta, implementa și analiza experimente complexe în diverse domenii de cercetare.
3
Analiza datelor experimentale: teste statistice și putere
Stăpânește teste statistice precum t-test, ANOVA și Chi-pătrat și aprofundează analiza post-hoc și elementele esențiale ale analizei puterii. Învață să alegi testul potrivit, să interpretezi p-valorile și erorile și să efectuezi cu precizie analiza puterii pentru a determina dimensiunile eșantionului și ale efectului, folosind bibliotecile puternice din Python pentru a da viață informațiilor din date.
4
Perspective avansate din complexitatea experimentală
Explorează complexitățile analizei datelor experimentale. Învață să sintetizezi informații folosind pandas, să gestionezi probleme de date precum heterocedasticitatea cu scipy.stats și să aplici teste neparametrice precum Mann-Whitney U. Descoperă tehnici suplimentare pentru transformarea, vizualizarea și interpretarea datelor complexe, sporind capacitatea ta de a realiza analize robuste în diverse contexte experimentale.
Design experimental în Python
Curs
finalizat
