Nền tảng Suy luận trong Python

Tìm hiểu cách áp dụng các kiểm định tính chuẩn, kiểm định tương quan, và các kiểm định tham số cũng như phi tham số để suy luận vững chắc. Kiểm định giả thuyết là các công cụ, và chọn đúng công cụ cho công việc là yếu tố then chốt trong ra quyết định thống kê. Dù bạn có thể đã quen với một số kiểm định trong các khóa nhập môn, bạn sẽ đi sâu hơn để tăng cường bộ công cụ suy luận của mình trong chương này.

Trong chương này, bạn sẽ đo lường và diễn giải kích thước hiệu ứng trong nhiều tình huống, gặp vấn đề so sánh nhiều lần, và khám phá quyền lực của kiểm định một cách chi tiết. Trong khi p-value cho biết liệu có hiệu ứng đáng kể hay không, chúng không cho biết hiệu ứng đó mạnh đến mức nào. Kích thước hiệu ứng đo lường mức độ mạnh của tác động từ một can thiệp. Hãy nắm vững các yếu tố nền tảng của kích thước hiệu ứng trong chương này.

Bạn sẽ mở rộng thêm bộ công cụ thống kê suy luận với bootstrapping, kiểm định hoán vị và các phương pháp kết hợp bằng chứng từ p-value. Bootstrapping sẽ mang đến cái nhìn đầu tiên về mô phỏng thống kê. Trong bài học về meta-analysis, bạn sẽ học cách kết hợp kết quả từ nhiều nghiên cứu. Bạn sẽ kết thúc với kiểm định hoán vị, một công cụ thống kê phi tham số mạnh mẽ và linh hoạt.