After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Deneysel Tasarım Kurulumlarını Uygulayın
Kullanım durumunuz için en uygun deneysel tasarım kurulumunu nasıl uygulayacağınızı öğrenin. Tedavi etkilerini ölçmek ve geçerli ve kesin sonuçlar çıkarmak için rastgele blok tasarımları ve faktöriyel tasarımların nasıl uygulanabileceğini öğrenin.Deney Verileri Üzerinde İstatistiksel Analizler Yapmak
Deney verileri üzerinde istatistiksel analizler gerçekleştirme konusunda derinlemesine bilgi sahibi olun, t-testleri, ANOVA testleri ve ki-kare ilişki testleri dahil olmak üzere istatistiksel testleri seçme ve gerçekleştirme dahil. ANOVA testlerinden sonra post-hoc analizi gerçekleştirerek, hangi ikili karşılaştırmaların önemli ölçüde farklı olduğunu kesin olarak belirleyin.Güç Analizi Yapın
Grupların önemli ölçüde farklı olmasının ötesinde, ne kadar farklı olduklarını belirlemek için etki büyüklüğünü ölçmeyi öğrenin. Gerekli istatistiksel gücü elde etmek için gereken minimum örneklem büyüklüğünü belirlemek üzere, varsayılan etki büyüklüğünü kullanarak bir güç analizi gerçekleştirin. Cohen'in d formülünü kullanarak bazı örnek veriler için etki büyüklüğünü ölçün ve güç analizinde kullanılan etki büyüklüğü varsayımlarının doğru olup olmadığını test edin.Deneysel Verilerdeki Karmaşıklıkları Ele Almak
Karmaşık deneysel verilerden içgörüler çıkarın ve bulguları farklı paydaşlara iletmek için en iyi uygulamaları öğrenin. Sonuçlarınızın geçerliliğini artırmak için deneysel verilerdeki etkileşimler, heteroskedastisite ve karıştırıcı faktörler gibi karmaşık unsurları ele alın. Veriler parametrik testlerin varsayımlarını karşılamadığında, uygun bir parametrik olmayan testi seçmeyi ve uygulamayı öğreneceksiniz.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Deney Tasarımına Giriş
Deney tasarımı bilgisini geliştirmek, en iyi uygulamalara dayalı analitik araçlarla hipotezleri test etmene ve çalışmalarındaki riski nicelleştirmeni sağlar. Yolculuğuna, deney tasarımının ne olduğuna dair temelleri ve bloklama ile tabakalama (stratification) gibi farklı deney tasarımı kurulumlarını ele alarak başlayacaksın. Ardından, deneysel verilerde normalliği değerlendirmek için görsel ve analitik testleri öğrenecek ve uygulayacaksın.
- Deneyleri kurma50 XP
- Deneklerin rastgele olmayan atanması100 XP
- Deneklerin rastgele atanması100 XP
- Deneysel veri kurulumu50 XP
- Deneysel verilerde bloklama100 XP
- Bir deneyi katmanlara ayırma100 XP
- Hangisi tabakalandırılmıştı?50 XP
- Normal veri50 XP
- Bir tarım deneyinde görsel normallik100 XP
- Bir tarım deneyinde analitik normallik100 XP
2
Deney Tasarımı Teknikleri
Faktöriyel tasarımlar, rastgele blok tasarımlar ve yardımcı değişken (kovaryat) ayarlamalarına odaklanarak ileri düzey deney tasarımı tekniklerine dalacaksın. Bu yöntemler, deney sonuçlarının doğruluğunu, verimliliğini ve yorumlanabilirliğini artırmada kritik öneme sahiptir. Kuramsal içgörülerle pratik uygulamaları birleştirerek, çeşitli araştırma alanlarında karmaşık deneyleri tasarlama, yürütme ve analiz etme becerilerini edineceksin.
3
Deneysel Veriyi Analiz Etmek: İstatistiksel Testler ve Güç
T-testleri, ANOVA ve Ki-Kare gibi istatistiksel testlerde ustalaş; post-hoc analizler ve güç analizi temellerine derinlemesine gir. Doğru testi seçmeyi, p-değerlerini ve hataları yorumlamayı, örneklem ve etki büyüklüklerini belirlemek için ustalıkla güç analizi yapmayı öğren; tüm bunları verilerindeki içgörüleri hayata geçirmek için Python'un güçlü kütüphanelerinden yararlanarak gerçekleştir.
4
Deneysel Karmaşıklıktan Gelişmiş İçgörüler
Deneysel veri analizinin karmaşıklıklarına dal. pandas ile içgörüleri sentezlemeyi, scipy.stats kullanarak heteroskedastisite gibi veri sorunlarını ele almayı ve Mann-Whitney U gibi parametrik olmayan testleri uygulamayı öğren. Dönüştürme, görselleştirme ve karmaşık verileri yorumlamaya yönelik ek tekniklerle, farklı deneysel ortamlarda sağlam analizler yürütme becerini güçlendir.
Python ile Deney Tasarımı
Kurs
Tamamlandı
