A/B test와 실험 설계를 이해해 보세요. 데이터를 적절히 다루고 분석하기 위해 유의해야 할 요소들을 배웁니다.

A/B 테스트와 설계

A/B 피험자 설계

형식과 히스토그램

A/B 테스트에서 고려할 사항

A/B 테스트에서의 제1종 오류

표본추출

패밀리와이즈 오류율

검정력과 표본 크기

검정력에 영향을 주는 요소

이상적인 표본 크기 결정하기

평균으로의 회귀

A/B Test 소개

A/B 그룹을 비교하는 데 자주 쓰이는 분석법을 배웁니다. 각 검정의 가정과 한계를 고려해 적절한 접근법을 이해합니다.

독립 표본 t-검정

독립표본 t-검정 표본 크기

독립표본 t-검정 분석

Mann-Whitney U 검정

Mann-Whitney U 분석

Mann-Whitney U 검정력 평가

t-test vs. Mann-Whitney U 검정

카이제곱 독립성 검정

독립성 카이제곱 검정의 표본 크기

독립성 카이제곱 검정 분석

Fisher의 정확 검정

Fisher의 정확 검정 분석

검정 선택하기

그룹 비교

A/B 그룹에서 변수의 추세와 관계를 분석하는 법을 배웁니다. 다양한 청중에게 결과를 평가하고 전달하는 방법을 익힙니다.

상관관계 소개

Options

True

False

상관관계 핵심 정리

상관계수

피어슨 상관관계

피어슨 표본크기

피어슨 가정 평가하기

그룹을 무시한 Pearson 상관

그룹 내 Pearson 상관

스피어만 순위 상관관계

스피어만 상관 분석

옵션

Pearson 상관

Spearman 상관

상관분석 선택지

A/B 테스트 결과 보고하기

데이터 시각화 선택하기

검정

막대/상자그림

산점도

분석에 맞는 그래프

A/B 설계를 위한 막대 그래프 만들기

상관과 시각화

변수의 연관성

회귀와 회귀선의 기초를 이해합니다. 회귀를 실행하고, 모델을 바탕으로 예측하며, 결과를 시각적으로 제시하는 방법을 배웁니다.

선형 회귀 소개

산점도와 점

회귀의 핵심 사실

선형 회귀

선형 회귀 모형

선형 예측

다중 선형 회귀

로지스틱 회귀

로지스틱 회귀 모형

로지스틱 확률

회귀 그래프 그리기

로지스틱 플롯

선형성

마무리

회귀와 예측

absent

covid

SiteSales

gamedata

webdata

A/B testing은 산업계와 학계에서 사람의 행동을 연구할 때 널리 쓰이는 실험 설계입니다. 이 강의에서는 A/B test로 어떤 질문에 답할 수 있는지, A/B test에서 반드시 유의해야 할 사항은 무엇인지, 그 질문에 어떻게 답하고 데이터를 어떻게 시각화하는지를 배웁니다. 또한 실험에 필요한 표본 크기를 결정하는 방법, 데이터와 가설에 맞는 적절한 분석을 수행하는 방법, 결과의 신뢰 가능성을 판단하는 방법, 그리고 통계 배경과 관계없이 누구에게나 결과를 효과적으로 발표하는 방법을 익힙니다.

A/B 테스트는 산업계와 학계에서 인간 행동 연구에 널리 사용되는 실험 설계입니다. A/B 테스트는 두 가지 변형을 비교하여 측정 결과가 서로 다른 성과를 보이는지, 그리고 측정값이 의미 있게 달라지는지를 판단합니다. A/B 테스트와 결과 발표 방법을 배우면 데이터 기반 의사결정과 예측을 할 수 있습니다.
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<h2>A/B 설계에 대한 이해를 쌓으세요</h2>
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이 강의에서는 A/B 테스트로 어떤 질문에 답할 수 있는지, A/B 테스트에서 유의해야 할 중요한 고려 사항은 무엇인지, 주어진 질문에 어떻게 답할지, 그리고 데이터를 어떻게 시각화할지 배우게 됩니다. 실험에 필요한 표본 크기를 결정하는 방법, 주어진 데이터와 가설에 적합한 분석을 수행하는 방법, 결과를 신뢰할 수 있는지 판단하는 방법, 그리고 통계적 배경과 관계없이 청중에게 결과를 전달하는 방법도 배우게 됩니다.
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<h2>A/B 테스트 데이터를 분석하는 방법 배우기</h2>
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이 강의는 t-검정, Mann-Whitney U 검정, 카이제곱 독립성 검정, Fisher의 정확 검정, Pearson 및 Spearman 상관관계와 같은 모수 및 비모수 A/B 테스트를 다룹니다. 또한 각 검정에 대한 검정력 분석도 살펴보게 됩니다.
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<h2>데이터를 기반으로 결과 예측하기</h2>
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진행하면서 데이터와 이전 결과를 바탕으로 결과를 예측하기 위해 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 실행하는 방법도 배우게 됩니다.
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<h2>시각화를 통해 어떤 청중에게도 결과를 효과적으로 전달하기</h2>
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이 강의를 완료할 즈음이면, A/B 테스트와 이를 통해 수행할 수 있는 분석, 그리고 데이터 시각화를 활용해 결과를 전달하는 방법에 대해 깊이 있게 이해하게 될 것입니다.

Hypothesis Testing in R

R에서 A/B 테스트 기초 배우기: 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측 및 시각화로 결과 제시.

R로 배우는 A/B Testing

R로 A/B 테스트 기초를 배우고, 실험 설계, 데이터 분석, 결과 예측, 시각화를 통한 결과 제시까지 익힙니다.

스피어만 순위 상관관계

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