Die Wahl des richtigen Tests: Petrochemikalien

In einem Chemie-Forschungslabor untersuchen Wissenschaftler die Effizienz von drei bekannten Katalysatoren - Palladium (Pd), Platin (Pt) und Nickel (Ni) - bei der Erleichterung einer bestimmten Reaktion. Jeder Katalysator wird in einer Reihe von identischen Reaktionen unter kontrollierten Bedingungen eingesetzt, und die Zeit, die jede Reaktion bis zum Abschluss benötigt, wird sorgfältig aufgezeichnet. Dein Ziel ist es, die mittleren Reaktionszeiten der drei Katalysatorgruppen zu vergleichen, um herauszufinden, welcher Katalysator eine signifikant andere Reaktionszeit hat.

Die Daten sind in dem chemical_reactions DataFrame verfügbar. pandas as pd, numpy as np, und die folgenden Funktionen wurden ebenfalls geladen:

from scipy.stats import ttest_ind
from scipy.stats import f_oneway
from scipy.stats import chi2_contingency

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Der Aufbau von Kenntnissen in der Versuchsplanung ermöglicht es dir, Hypothesen mit bewährten Analyseinstrumenten zu testen und das Risiko deiner Arbeit zu quantifizieren. Du beginnst deine Reise mit den Grundlagen der Versuchsplanung und den verschiedenen Versuchsaufbauten wie Blocking und Stratifikation. Dann lernst du visuelle und analytische Tests für die Normalität von Versuchsdaten kennen und anwenden.

Exercise 1: Experimente einrichten Exercise 2: Nicht zufällige Zuweisung von Probanden Exercise 3: Zufällige Zuweisung der Probanden Exercise 4: Experimenteller Datenaufbau Exercise 5: Blockieren experimenteller Daten Exercise 6: Stratifizieren eines Experiments Exercise 7: Was wurde geschichtet?Exercise 8: Normale Daten Exercise 9: Visuelle Normalität in einem landwirtschaftlichen Experiment Exercise 10: Analytische Normalität in einem landwirtschaftlichen Experiment

Du wirst dich mit ausgefeilten Versuchsplanungstechniken befassen und dich dabei auf faktorielle Versuchspläne, randomisierte Blockpläne und Kovariatenanpassungen konzentrieren. Diese Methoden tragen dazu bei, die Genauigkeit, Effizienz und Interpretierbarkeit von Versuchsergebnissen zu verbessern. Durch eine Kombination aus theoretischen Erkenntnissen und praktischen Anwendungen erwirbst du die nötigen Fähigkeiten, um komplexe Experimente in verschiedenen Forschungsbereichen zu planen, durchzuführen und zu analysieren.

Exercise 1: Faktorielle Versuchspläne: Prinzipien und Anwendungen Exercise 2: Die Wirksamkeit von Marketingkampagnen verstehen Exercise 3: Heatmap der Kampagneninteraktionen Exercise 4: Faktorielle Designs und randomisierte Blockdesigns Exercise 5: Randomisiertes Blockdesign: Kontrolle der Varianz Exercise 6: Implementierung eines randomisierten Blockdesigns Exercise 7: Visualisierung der Produktivität innerhalb von Blöcken nach Anreiz Exercise 8: ANOVA innerhalb von Blöcken von Arbeitnehmern Exercise 9: Kovariatenanpassung in der Versuchsplanung Exercise 10: Bedeutung der Kovariaten Exercise 11: Kovariate Anpassung mit Kükenwachstum

Beherrsche statistische Tests wie t-Tests, ANOVA und Chi-Quadrat und tauche tief in die Grundlagen der Post-Hoc-Analyse und Power-Analyse ein. Lerne, den richtigen Test auszuwählen, p-Werte und Fehler zu interpretieren und Power-Analysen durchzuführen, um Stichproben- und Effektgrößen zu bestimmen, während du die leistungsstarken Bibliotheken von Python nutzt, um deine Datenerkenntnisse zum Leben zu erwecken.

Exercise 1: Die Wahl des richtigen statistischen Tests Exercise 2: Die Wahl des richtigen Tests: Petrochemikalien

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Exercise 3: Die Wahl des richtigen Tests: Humanressourcen Exercise 4: Die Wahl des richtigen Tests: Finanzen Exercise 5: Post-hoc-Analyse nach ANOVA Exercise 6: Behandlungen gegen Angstzustände ANOVA Exercise 7: Die Anwendung von Tukey's HSD Exercise 8: Anwendung der Bonferoni-Korrektur Exercise 9: P-Werte, Alpha und Fehler Exercise 10: Analyse der Haltbarkeit von Spielzeug Exercise 11: Unterschiede in der Haltbarkeit sichtbar machen Exercise 12: Die Rolle der Signifikanzniveaus Exercise 13: Power-Analyse: Stichprobe und Effektgröße Exercise 14: Effektgröße Zweck Exercise 15: Schätzung der erforderlichen Stichprobengröße für die Energiestudie

Steig in die Komplexität der experimentellen Datenanalyse ein. Lerne, Erkenntnisse mit Pandas zusammenzufassen, Datenprobleme wie Heteroskedastizität mit scipy.stats anzugehen und nichtparametrische Tests wie Mann-Whitney U anzuwenden. Erlerne zusätzliche Techniken zur Umwandlung, Visualisierung und Interpretation komplexer Daten und verbessere deine Fähigkeit, robuste Analysen in verschiedenen experimentellen Umgebungen durchzuführen.

Exercise 1: Synthese von Erkenntnissen aus komplexen Experimenten Exercise 2: Visualisierung der Kreditbewilligungsquote Exercise 3: Kundenzufriedenheit erforschen Exercise 4: Effektive Kommunikation von Versuchsdaten Exercise 5: Komplexität in experimentellen Daten bewältigen Exercise 6: Prüfe auf Heteroskedastizität bei der Haltbarkeitsdauer Exercise 7: Erforschung und Umwandlung von Haltbarkeitsdaten Exercise 8: Anwendung nichtparametrischer Tests in der experimentellen Analyse Exercise 9: Visualisieren und Testen von Konservierungsmethoden Exercise 10: Lebensmittelkonservierungstechniken weiter analysieren Exercise 11: Glückwunsch!