After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Реалізуйте експериментальні дизайн-налаштування
Дізнайтеся, як реалізувати найбільш відповідну схему експериментального дизайну для вашого випадку використання. Дізнайтеся, як можна застосовувати рандомізовані блокові дизайни та факторні дизайни для вимірювання ефектів лікування й отримання обґрунтованих і точних висновків.Проводьте статистичний аналіз експериментальних даних
Поглибте свої знання з проведення статистичного аналізу експериментальних даних, зокрема вибору та виконання статистичних тестів, таких як t-тести, тести ANOVA та тести хі-квадрат на асоціацію. Проводьте пост-хок аналіз після тестів ANOVA, щоб точно визначити, які парні порівняння є статистично значущо різними.Проведіть аналіз потужності
Дізнайтеся, як вимірювати розмір ефекту, щоб визначити, наскільки саме групи відрізняються, а не лише те, що різниця є статистично значущою. Проведіть аналіз потужності, використовуючи припущений розмір ефекту, щоб визначити мінімальний розмір вибірки, необхідний для досягнення потрібної статистичної потужності. Використайте формулу d Коена, щоб виміряти розмір ефекту для деяких вибіркових даних і перевірити, чи були припущення щодо розміру ефекту, використані в аналізі потужності, точними.Розбирайтеся зі складнощами експериментальних даних
Отримуйте цінні висновки зі складних експериментальних даних і дізнайтеся найкращі практики для донесення результатів до різних зацікавлених сторін. Вирішуйте складні питання, такі як взаємодії, гетероскедастичність і змішування в експериментальних даних, щоб підвищити обґрунтованість ваших висновків. Коли дані не відповідають припущенням параметричних тестів, ви навчитеся обирати та застосовувати відповідний непараметричний тест.Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Основи експериментального дизайну
Розуміння експериментального дизайну дає змогу перевіряти гіпотези з використанням найкращих аналітичних інструментів і кількісно оцінювати ризики вашої роботи. Ви почнете з визначення, що таке експериментальний дизайн, та розгляду різних схем, зокрема блокування й стратифікації. Далі ви навчитеся застосовувати візуальні та аналітичні тести на нормальність у експериментальних даних.
- Налаштування експериментів50 XP
- Невипадкове призначення піддослідних100 XP
- Випадкове призначення піддослідних100 XP
- Налаштування експериментальних даних50 XP
- Блокування експериментальних даних100 XP
- Стратифікація експерименту100 XP
- Що було стратифіковано?50 XP
- Нормальні дані50 XP
- Візуальна нормальність в аграрному експерименті100 XP
- Аналітична перевірка нормальності в аграрному експерименті100 XP
2
Прийоми експериментального дизайну
Ви зануритеся в більш складні прийоми експериментального дизайну з акцентом на факторні дизайни, рандомізовані блокові дизайни та коригування за коваріатами. Ці методики суттєво підвищують точність, ефективність і зрозумілість результатів експерименту. Поєднуючи теоретичні засади з практичними прикладами, ви здобудете навички для проєктування, впровадження та аналізу складних експериментів у різних галузях досліджень.
3
Аналіз експериментальних даних: статистичні тести та потужність
Опanuйте статистичні тести, зокрема t‑тести, ANOVA та χ‑квадрат, і заглибтеся в постхок-аналіз та основи аналізу потужності. Навчіться правильно обирати тест, інтерпретувати p‑значення та помилки, а також вправно проводити аналіз потужності для визначення розміру вибірки й ефекту, використовуючи потужні бібліотеки Python, щоб перетворювати дані на інсайти.
4
Поглиблені інсайти зі складності експериментів
Займіться складнощами аналізу експериментальних даних. Навчіться синтезувати інсайти за допомогою pandas, розв'язувати проблеми даних, зокрема гетероскедастичність, зі scipy.stats, і застосовувати непараметричні тести, як-от критерій Манна—Вітні U. Опanuйте додаткові техніки трансформації, візуалізації та інтерпретації складних даних, щоб впевнено виконувати надійний аналіз у різних експериментальних налаштуваннях.
Експериментальний дизайн у Python
Курс
завершено
