Elegir el examen adecuado: recursos humanos

En recursos humanos, es esencial comprender las relaciones entre las distintas variables que pueden influir en la satisfacción o la rotación de los empleados. Considera un escenario en el que un departamento de HR está interesado en comprender la asociación entre el departamento en el que trabajan los empleados y su participación en un nuevo programa de bienestar en el lugar de trabajo. El equipo de HR ha recopilado estos datos durante los dos últimos años y te ha preguntado si existe alguna asociación significativa entre el departamento de un empleado y su inscripción en el programa de bienestar.

Los datos están disponibles en hr_wellness DataFrame. pandas as pd, numpy as np, y se han cargado las siguientes funciones:

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

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño experimental en Python

Ejercicio interactivo práctico

Convierte la teoría en acción con uno de nuestros ejercicios interactivos

Empieza a hacer ejercicio

Este ejercicio forma parte del curso

Diseño experimental en Python

IntermedioNivel de habilidad

4.8+

Comienza el curso gratis

Adquirir conocimientos en diseño experimental te permite probar hipótesis con las mejores herramientas analíticas y cuantificar el riesgo de tu trabajo. Comenzarás tu viaje sentando las bases de lo que es el diseño experimental y las diferentes configuraciones de diseño experimental, como el bloqueo y la estratificación. A continuación, aprenderás y aplicarás pruebas visuales y analíticas de normalidad en datos experimentales.

Exercise 1: Preparación de los experimentos Exercise 2: Asignación no aleatoria de los sujetos Exercise 3: Asignación aleatoria de los sujetos Exercise 4: Configuración de los datos experimentales Exercise 5: Bloqueo de datos experimentales Exercise 6: Estratificar un experimento Exercise 7: ¿Cuál se estratificó?Exercise 8: Datos normales Exercise 9: Normalidad visual en un experimento agrícola Exercise 10: Normalidad analítica en un experimento agrícola

Profundizarás en sofisticadas técnicas de diseño experimental, centrándote en diseños factoriales, diseños de bloques aleatorizados y ajustes de covariables. Estas metodologías son fundamentales para mejorar la precisión, eficacia e interpretabilidad de los resultados experimentales. Mediante una combinación de conocimientos teóricos y aplicaciones prácticas, adquirirás las habilidades necesarias para diseñar, implementar y analizar experimentos complejos en diversos campos de investigación.

Exercise 1: Diseños factoriales: principios y aplicaciones Exercise 2: Comprender la eficacia de las campañas de marketing Exercise 3: Mapa de calor de las interacciones de la campaña Exercise 4: Diseños factoriales y diseños de bloques aleatorizados Exercise 5: Diseño de bloques aleatorizados: control de la varianza Exercise 6: Aplicación de un diseño de bloques aleatorizados Exercise 7: Visualizar la productividad en bloques por incentivos Exercise 8: ANOVA en bloques de empleados Exercise 9: Ajuste de covariables en el diseño experimental Exercise 10: Importancia de las covariables Exercise 11: Ajuste de covariables con el crecimiento de los pollitos

Domina pruebas estadísticas como las pruebas t, ANOVA, y Chi-cuadrado, y profundiza en los análisis post-hoc y en los aspectos esenciales del análisis de potencia. Aprende a seleccionar la prueba adecuada, a interpretar los valores p y los errores, y a realizar hábilmente análisis de potencia para determinar el tamaño de las muestras y los efectos, todo ello aprovechando las potentes bibliotecas de Python para dar vida a tus conocimientos sobre los datos.

Exercise 1: Elegir la prueba estadística adecuada Exercise 2: Elegir la prueba adecuada: petroquímica Exercise 3: Elegir el examen adecuado: recursos humanos

Ejercicio actual

Exercise 4: Elegir el test adecuado: finanzas Exercise 5: Análisis post hoc tras ANOVA Exercise 6: Tratamientos de la ansiedad ANOVA Exercise 7: Aplicando la prueba de Tukey HSD Exercise 8: Aplicación de la corrección de Bonferoni Exercise 9: Valores P, alfa y errores Exercise 10: Analizar la durabilidad de los juguetes Exercise 11: Visualizar las diferencias de durabilidad Exercise 12: Papel de los niveles de significación Exercise 13: Análisis de potencia: tamaño de la muestra y del efecto Exercise 14: Propósito del tamaño del efecto Exercise 15: Estimación del tamaño de la muestra necesaria para el estudio energético

Adéntrate en las complejidades del análisis de datos experimentales. Aprende a sintetizar ideas utilizando pandas, a abordar problemas de datos como la heteroscedasticidad con scipy.stats, y a aplicar pruebas no paramétricas como la U de Mann-Whitney. Aprende técnicas adicionales para transformar, visualizar e interpretar datos complejos, mejorando tu capacidad para realizar análisis sólidos en diversos entornos experimentales.

Exercise 1: Sintetizar las ideas de experimentos complejos Exercise 2: Visualizar el rendimiento de la aprobación de préstamos Exercise 3: Explorar la satisfacción del cliente Exercise 4: Comunicar eficazmente los datos experimentales Exercise 5: Abordar las complejidades de los datos experimentales Exercise 6: Comprobación de la heteroscedasticidad en la vida útil Exercise 7: Explorar y transformar los datos de vida útil Exercise 8: Aplicación de pruebas no paramétricas en el análisis experimental Exercise 9: Visualizar y probar métodos de conservación Exercise 10: Seguir analizando las técnicas de conservación de alimentos Exercise 11: ¡Enhorabuena!