An introduction to key parts of experimental design plus some power and sample size calculations.

Introduction to experimental design

A basic experiment

Randomization

Replication and blocking

Replication

Blocking

Hypothesis testing

One sided vs. Two-sided tests

pwr package Help Docs exploration

Power & Sample Size Calculations

Introduction to Experimental Design

Explore the Lending Club dataset plus build and validate basic experiments, including an A/B test.

ANOVA, experimentos com um e com vários fatores

Análise Exploratória de Dados (EDA) do Lending Club

Como a finalidade do empréstimo afeta o valor financiado?

Qual média de propósito de empréstimo é diferente?

Experimentos com múltiplos fatores

Validação de modelo

EDA pré-modelagem

Gráficos de validação pós-modelagem + variância

Teste de soma de postos de Kruskal-Wallis

Teste A/B

Qual teste depois do A/B test?

Tamanho de amostra para teste A/B

Teste A/B básico

Testes A/B vs. experimentos multivariáveis

Basic Experiments

Use the NHANES data to build a RCBD and BIBD experiment, including model validation and design tips to make sure the BIBD is valid.

Intro to NHANES and sampling

NHANES dataset construction

NHANES EDA

NHANES Data Cleaning

Resampling NHANES data

Randomized Complete Block Designs (RCBD)

Which is NOT a good blocking factor?

Drawing RCBDs with Agricolae

NHANES RCBD

RCBD Model Validation

Balanced Incomplete Block Designs (BIBD)

Is a BIBD even possible?

Drawing BIBDs with agricolae

BIBD - cat's kidney function

NHANES BIBD

Randomized Complete and Balanced Incomplete Block Designs

Evaluate the NYC SAT scores data and deal with its missing values, then evaluate Latin Square, Graeco-Latin Square, and Factorial experiments.

Latin squares

NYC SAT Scores EDA

Dealing with Missing Test Scores

Drawing Latin Squares with agricolae

Latin Square with NYC SAT Scores

Graeco-Latin squares

NYC SAT Scores Data Viz

Drawing Graeco-Latin Squares with agricolae

Graeco-Latin Square with NYC SAT Scores

Factorial experiments

NYC SAT Scores Factorial EDA

Factorial Experiment with NYC SAT Scores

Evaluating the NYC SAT Scores Factorial Model

What's next in experimental design?

Latin Squares, Graeco-Latin Squares, and Factorial Experiments

sample of Lending Club data

NHANES Body Measures

NHANES Demographics

NHANES final combined dataset

NHANES Medical Conditions

NYC SAT Scores

O planejamento de experimentos é uma parte essencial da análise de dados em qualquer área, seja em negócios, saúde ou tecnologia. Se você quer usar dados para responder a uma pergunta, precisa planejar um experimento! Neste curso, você vai aprender os fundamentos do planejamento experimental, incluindo delineamentos em blocos e fatorial, e testes estatísticos comuns, como t-tests e ANOVAs. Você vai usar dados internos do R e conjuntos de dados reais, como a pesquisa NHANES do CDC, as notas do SAT das escolas públicas de Nova York e dados de empréstimos do Lending Club. Ao final do curso, você será capaz de planejar e analisar seus próprios experimentos!

Hypothesis Testing in R

Aprenda sobre design experimental básico, incluindo blocos, fatoriais e testes estatísticos no R.

Planejamento de Experimentos em R

Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.

Teste A/B

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