How does hypothesis testing work and what problems can it solve? To find out, you’ll walk through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-values, and false negative and false positive errors.

Hypothesis tests and z-scores

Uses of A/B testing

Calculating the sample mean

Calculating a z-score

p-values

Criminal trials and hypothesis tests

Left tail, right tail, two tails

Calculating p-values

Statistical significance

Decisions from p-values

Calculating a confidence interval

Type I and type II errors

Hypothesis Testing Fundamentals

In this chapter, you’ll learn how to test for differences in means between two groups using t-tests and extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.

t-tests uitvoeren

Workflow voor hypothesetoetsen

Toetsingsgrootheid voor twee steekproefgemiddelden

p-waarden berekenen uit t-statistieken

Waarom is t nodig?

De t-verdeling

Van t naar p

Gepaarde t-toetsen

Gepaarde vs. ongepaarde t-toetsen

Gepaard

Niet gepaard

Is paren nodig?

Het verschil visualiseren

ttest() gebruiken

ANOVA-toetsen

Veel categorieën visualiseren

Een ANOVA-toets uitvoeren

Paarsgewijze t-toetsen

Two-Sample and ANOVA Tests

Now it’s time to test for differences in proportions between two groups using proportion tests. Through hands-on exercises, you’ll extend your proportion tests to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.

One-sample proportion tests

t for proportions?

Test for single proportions

Two-sample proportion tests

Test of two proportions

proportions_ztest() for two samples

Chi-square test of independence

The chi-square distribution

How many tails for chi-square tests?

Performing a chi-square test

Chi-square goodness of fit tests

Visualizing goodness of fit

Performing a goodness of fit test

Proportion Tests

Finally, it’s time to learn about the assumptions made by parametric hypothesis tests, and see how non-parametric tests can be used when those assumptions aren't met.

Assumptions in hypothesis testing

Common assumptions of hypothesis tests

Testing sample size

Non-parametric tests

Which parametric test?

Wilcoxon signed-rank test

Non-parametric ANOVA and unpaired t-tests

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

Congratulations!

Non-Parametric Tests

Late Shipments

Stack Overflow

U.S. Democrat Votes 2012/2016

U.S. Republican Votes 2008/2012

Course Glossary

Met hypothesetoetsen kun je vragen over je gegevenssets op een statistisch onderbouwde manier beantwoorden. In deze cursus breid je je analytische Python-vaardigheden uit terwijl je leert hoe en wanneer je gangbare toetsen zoals t-toetsen, proportietoetsen en chi-kwadraattoetsen gebruikt. Met echte data, waaronder feedback van Stack Overflow-gebruikers en supplychaingegevens over medische zendingen, krijg je een diep begrip van hoe deze toetsen werken en de belangrijkste aannames erachter. Je ontdekt ook hoe niet-parametrische toetsen je helpen voorbij de beperkingen van traditionele hypothesetoetsen te gaan.

De video's bevatten live-transcripts die je kunt weergeven door linksonder in de video's op "Show transcript" te klikken.
De begrippenlijst van de cursus vind je rechts in de sectie met bronnen.
Om CPE-credits te behalen, moet je de cursus afronden en minimaal 70% scoren op de gekwalificeerde toets. Je gaat naar de toets via de CPE-creditsvermelding aan de rechterkant.

Sampling in Python

Leer hoe en wanneer je t-toetsen, proportietoetsen en chi-kwadraattoetsen in Python gebruikt.

Hypothesetoetsen in Python

Associate Data Scientist  in Python

Data-analist  in Python

Statistiek voor beginners  in Python

Om de effectiviteit van een nieuwe studietechniek op de basisschool te testen, worden pre- en posttoetsen afgenomen bij dezelfde willekeurige steekproef van leerlingen.

Wetenschappers willen begrijpen of oudere kinderen minder van suiker houden dan jongere kinderen. Broer-zusparen zijn ondervraagd over hun voorkeur voor suiker.

Om de effectiviteit van een nieuwe studietechniek op de basisschool te testen, worden pre- en posttoetsen afgenomen bij twee verschillende willekeurige steekproeven van leerlingen.

Om te begrijpen hoe locatie het inkomen beïnvloedt, is een enquête gehouden onder volwassenen die in Boedapest wonen en een andere enquête onder volwassenen die in Londen wonen.

Is paren nodig?

Hypothesetoetsen in Python

Praktische interactieve oefening