Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Thiết kế thí nghiệm với R

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 12, 2025

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics

4 gio

13 video

53 Bài tập

4,450 XP

20,338

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Thiết kế thí nghiệm là một phần then chốt của phân tích dữ liệu trong mọi lĩnh vực, dù bạn làm trong kinh doanh, y tế hay công nghệ. Nếu muốn dùng dữ liệu để trả lời một câu hỏi, bạn cần thiết kế một thí nghiệm! Trong khóa học này, bạn sẽ học về thiết kế thí nghiệm cơ bản, bao gồm thiết kế theo khối và thiết kế nhân tố, cùng các phép kiểm định thống kê thường dùng như t-test và ANOVA. Bạn sẽ sử dụng dữ liệu tích hợp sẵn của R và các bộ dữ liệu thực tế như khảo sát NHANES của CDC, điểm SAT từ các trường công lập New York, và dữ liệu khoản vay của Lending Club. Sau khóa học, bạn sẽ có thể tự thiết kế và phân tích các thí nghiệm của mình!

Điều kiện tiên quyết

Hypothesis Testing in R

1

Giới thiệu về thiết kế thí nghiệm

Giới thiệu các phần then chốt của thiết kế thí nghiệm cùng một số tính toán về lực kiểm định và cỡ mẫu.

Giới thiệu về thiết kế thí nghiệm

Một thí nghiệm cơ bản

Ngẫu nhiên hóa

Lặp lại và chặn (blocking)

Lặp lại (Replication)

Chặn (Blocking)

Kiểm định giả thuyết

Kiểm định một phía vs. hai phía

Khám phá tài liệu trợ giúp của gói pwr

Tính toán Power & Cỡ mẫu

Bắt Đầu Chương

2

Thí nghiệm cơ bản

Khám phá bộ dữ liệu Lending Club và xây dựng, kiểm định các thí nghiệm cơ bản, bao gồm A/B test.

ANOVA, thí nghiệm một yếu tố và đa yếu tố

Phân tích khám phá dữ liệu (EDA) Lending Club

Mục đích vay ảnh hưởng thế nào đến số tiền được giải ngân?

Mục đích vay nào có trung bình khác biệt?

Thí nghiệm đa yếu tố

Xác thực mô hình

EDA trước mô hình hóa

Biểu đồ kiểm định sau mô hình + phương sai

Kiểm định tổng hạng Kruskal–Wallis

Kiểm thử A/B

Sau A/B test thì dùng phép thử nào?

Cỡ mẫu cho kiểm thử A/B

Kiểm định A/B cơ bản

So sánh A/B test và thí nghiệm đa biến

Bắt Đầu Chương

3

Thiết kế khối hoàn toàn ngẫu nhiên và khối không đầy đủ cân bằng

Sử dụng dữ liệu NHANES để xây dựng thí nghiệm RCBD và BIBD, bao gồm kiểm định mô hình và mẹo thiết kế để đảm bảo BIBD hợp lệ.

Giới thiệu về NHANES và lấy mẫu

Xây dựng bộ dữ liệu NHANES

Khám phá dữ liệu NHANES (EDA)

Làm sạch dữ liệu NHANES

Lấy mẫu lại dữ liệu NHANES

Thiết kế khối hoàn toàn ngẫu nhiên (RCBD)

Yếu tố chặn nào KHÔNG phù hợp?

Vẽ RCBD với Agricolae

NHANES RCBD

Xác thực mô hình RCBD

Thiết kế khối cân bằng không đầy đủ (BIBD)

BIBD có khả thi không?

Vẽ BIBD với agricolae

BIBD - chức năng thận của mèo

NHANES BIBD

Bắt Đầu Chương

4

Hình vuông Latin, hình vuông Graeco-Latin và thí nghiệm nhân tố

Đánh giá dữ liệu điểm SAT của NYC và xử lý giá trị thiếu, sau đó đánh giá các thí nghiệm Hình vuông Latin, Hình vuông Graeco-Latin và thí nghiệm nhân tố.

Latin squares

Khám phá dữ liệu (EDA) điểm SAT của NYC

Xử lý điểm kiểm tra bị thiếu

Vẽ Latin Square với agricolae

Latin Square với điểm SAT của NYC

Ô vuông Hy–La (Graeco–Latin)

Trực quan hóa dữ liệu điểm SAT của NYC

Vẽ ô vuông Graeco-Latin với agricolae

Ô vuông Graeco–Latin với điểm SAT của NYC

Thí nghiệm nhân tố (factorial)

Khám phá dữ liệu (EDA) theo factorial cho điểm SAT NYC

Thí nghiệm nhân tố với điểm SAT của NYC

Đánh giá mô hình thí nghiệm nhân tố điểm SAT của NYC

Tiếp theo trong thiết kế thí nghiệm là gì?

Bắt Đầu Chương

Thiết kế thí nghiệm với R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Thiết kế thí nghiệm với R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.