Mettre en œuvre des dispositifs de conception expérimentale

Apprenez à mettre en œuvre le dispositif expérimental le plus approprié à votre cas d'utilisation. Découvrez comment les plans en blocs randomisés et les plans factoriels peuvent être mis en œuvre pour mesurer les effets du traitement et tirer des conclusions valides et précises.

Effectuer des analyses statistiques sur des données expérimentales

Approfondissement de la réalisation d'analyses statistiques sur des données expérimentales, y compris la sélection et la réalisation de tests statistiques, notamment des tests t, des tests ANOVA et des tests d'association chi-carré. Effectuez une analyse post-hoc après les tests ANOVA pour découvrir précisément quelles comparaisons par paire sont significativement différentes.

Effectuer une analyse de la puissance

Apprenez à mesurer l'ampleur de l'effet pour déterminer l'ampleur de la différence entre les groupes, au-delà d'une différence significative. Effectuez une analyse de puissance en utilisant une taille d'effet supposée pour déterminer la taille minimale de l'échantillon nécessaire pour obtenir la puissance statistique requise. Utilisez la formule d de Cohen pour mesurer l'ampleur de l'effet pour certains échantillons de données et vérifiez si les hypothèses relatives à l'ampleur de l'effet utilisées dans l'analyse de puissance étaient exactes.

Aborder la complexité des données expérimentales

Extrayez des informations à partir de données expérimentales complexes et apprenez les meilleures pratiques pour communiquer les résultats à différentes parties prenantes. Abordez les complexités telles que les interactions, l'hétéroscédasticité et la confusion dans les données expérimentales afin d'améliorer la validité de vos conclusions. Lorsque les données ne répondent pas aux hypothèses des tests paramétriques, vous apprendrez à choisir et à mettre en œuvre un test non paramétrique approprié.

Analyse post-hoc après une ANOVA

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