Learn why hypothesis testing is useful, and step through the workflow for a one sample proportion test. In doing so, you'll encounter important concepts like z-scores, p-p-values, and false negative and false positive errors. The Stack Overflow survey and late medical shipments datasets are introduced.

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 confidence intervals

Type I and type II errors

Introduction to Hypothesis Testing

Learn how to test for differences in means between two groups using t-tests, and how to extend this to more than two groups using ANOVA and pairwise t-tests.

Performing t-tests

Hypothesis testing workflow

Two sample mean test statistic

Calculating p-values from t-statistics

Why is t needed?

The t-distribution

From t to p

Paired t-tests

Is pairing needed?

Visualizing the difference

Using t.test()

ANOVA tests

Visualizing many categories

Conducting an ANOVA test

Pairwise t-tests

Two-Sample and ANOVA Tests

Learn how to test for differences in proportions between two groups using proportion tests, extended it to more than two groups with chi-square independence tests, and return to the one sample case with chi-square goodness of fit tests.

Testes de proporção de uma amostra

você não está interessado em proporções?

Teste para proporções únicas

Testes de proporção de duas amostras

Teste de duas proporções

prop_test() para duas amostras

Teste qui-quadrado de independência

A distribuição qui-quadrada

Quantas caudas você tem para testes de qui-quadrado?

Realização de um teste de qui-quadrado

Testes de adequação do qui-quadrado

Visualização da qualidade do ajuste

Realização de um teste de adequação

Proportion Tests

Learn about the assumptions made by parametric hypothesis tests and see how simulation-based and rank-based non-parametric tests can be used when those assumptions aren't met.

Assumptions in hypothesis testing

Common assumptions of hypothesis tests

Testing sample size

The "There is only one test" framework

There is only one test

Specifying and hypothesizing

Continuing the infer pipeline

Generating & calculating

Observed statistic and p-value

Non-parametric ANOVA and unpaired t-tests

Simulation-based t-test

Rank sum tests

Congratulations!

Non-Parametric Tests

Late Shipments

Late shipments Bootstrap Distribution

Democratic Presidential Candidates by County

StackOverflow Survey

Late Shipments w/ Freight Cost Group

O teste de hipóteses permite que você faça perguntas sobre seus conjuntos de dados e as responda de forma estatisticamente rigorosa. Neste curso, você aprenderá como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. Você obterá uma compreensão profunda de como eles funcionam e das suposições que os fundamentam. Você também aprenderá como diferentes testes de hipóteses estão relacionados usando a estrutura "Há apenas um teste" e usará testes não paramétricos que permitem que você contorne os requisitos dos testes de hipóteses tradicionais. Ao longo do curso, você explorará uma pesquisa com usuários do Stack Overflow e um conjunto de dados de remessas atrasadas de suprimentos médicos.

<h2>Descubra o teste de hipóteses em R </h2>
O teste de hipóteses permite que você faça perguntas sobre seus conjuntos de dados e as responda de forma estatisticamente rigorosa. Neste curso, você aprenderá como e quando usar testes comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. 
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Você obterá uma compreensão profunda de como eles funcionam e das suposições que os fundamentam. Você também aprenderá como os diferentes testes de hipótese estão relacionados usando a estrutura "Há apenas um teste" e usará testes não paramétricos que permitem que você evite os requisitos dos testes de hipótese tradicionais.
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<h2>Saiba mais sobre os testes T e os testes de qui-quadrado</h2>
Você começará aprendendo por que o teste de hipótese em R é útil e examinará alguns conceitos-chave à medida que avança. Você também aprenderá como os testes t podem ajudá-lo a testar diferenças nas médias entre dois grupos e como os testes qui-quadrado podem ajudá-lo a comparar os resultados observados com os resultados esperados.  
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<h2>Entenda as relações entre os testes de hipóteses do R</h2>
À medida que avançar, você descobrirá as relações entre diferentes testes, explorando elementos de aleatoriedade, independência de observação e tamanhos de amostra. 
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Ao terminar este curso, você terá uma compreensão mais profunda dos testes de hipóteses em R e de quando é apropriado usar testes específicos em seus dados. 
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Ao longo do curso, você explorará uma pesquisa com usuários do Stack Overflow e um conjunto de dados de remessas atrasadas de suprimentos médicos."

Sampling in R

Aprenda sobre testes de hipótese em R, incluindo t-testes, testes de proporção e qui-quadrado.

Teste de hipóteses em R

Saiba como e quando usar testes de hipóteses no R, incluindo testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado. 

Cientista de dados associado em R

Analista de dados  em R

Estatístico em R

Fundamentos de estatística in R

A distribuição qui-quadrada

Teste de hipóteses em R

exercicio interativo prático