実験計画の重要な要素の導入に加え、検出力とサンプルサイズの計算を学びます。

実験計画入門

基本的な実験

無作為化（ランダム化）

反復とブロック化

反復（Replication）

ブロッキング

仮説検定

片側検定 vs. 両側検定

pwr パッケージのヘルプドキュメントを探る

検出力とサンプルサイズの計算

実験計画法の概要

Lending Clubのデータセットを探り、A/Bテストを含む基本的な実験の構築と検証を行います。

ANOVA：単一因子と多因子の実験

探索的データ分析（EDA）Lending Club

ローンの目的は資金調達額にどう影響しますか？

どのローン目的の平均が異なる？

多因子実験

モデルの検証

モデリング前のEDA

モデル後の検証プロット＋分散

Kruskal-Wallis 順位和検定

A/Bテスト

A/Bテスト後はどの検定？

A/Bテストのサンプルサイズ

基本的なA/Bテスト

A/Bテスト vs. 多変量実験

NHANESデータを用いてRCBDとBIBDの実験を構築し、モデルの検証と、BIBDを妥当化するための設計上のコツを学びます。

NHANES とサンプリングの概要

NHANES データセットの作成

NHANES の探索的データ分析（EDA）

NHANES データのクリーニング

NHANES データの再サンプリング

無作為化完全ブロック計画（RCBD）

良いブロック化因子では「ない」のはどれですか？

agricolae で RCBD を描く

NHANES の RCBD

RCBD モデルの検証

平衡不完備ブロック計画（BIBD）

BIBD はそもそも可能？

agricolae で BIBD を作図する

BIBD - 猫の腎機能

NHANES の BIBD

無作為化完全ブロック計画と平衡不完備ブロック計画

NYCのSATスコアデータを評価し、欠損値に対処してから、ラテン方格、グレコラテン方格、要因実験を評価します。

ラテン方格

NYC SATスコアのEDA

欠損しているテストスコアへの対応

agricolae でラテン方格を描く

NYCのSATスコアでラテン方格法を試す

グレコ・ラテン方格

NYC SATスコアのデータ可視化

agricolae を使ってグレコラテン方格を描く

NYCのSATスコアで見るグレコラテン方格

要因実験（Factorial experiments）

NYC SATスコアの要因実験に向けたEDA

NYCのSATスコアを用いた要因実験

NYCのSATスコアの要因実験モデルを評価する

実験計画の次のステップは？

ラテン方格・グレコラテン方格と要因実験

NHANES Demographics

sample of Lending Club data

NHANES Body Measures

NHANES final combined dataset

NHANES Medical Conditions

NYC SAT Scores

実験計画は、ビジネス、ヘルスケア、テックなどあらゆる分野のデータ分析で欠かせない要素です。データで疑問に答えたいなら、まず実験を設計する必要があります。本コースでは、ブロック計画や要因計画などの基本的な実験計画と、t検定やANOVAといった一般的な統計的検定について学びます。Rに組み込みのデータや、CDCのNHANES調査、NY市公立学校のSATスコア、Lending Clubのローンデータといった実世界のデータセットを使用します。コース修了後には、ご自身で実験を設計し、分析できるようになります。

Hypothesis Testing in R

Rでの基本的な実験計画、ブロック・因子計画、t検定やANOVAなどの統計テストを学ぶ。

Rで学ぶ実験計画法

このコースでは、データ分析に不可欠な基礎的な実験計画法を学びます。

ANOVA：単一因子と多因子の実験

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