Etki büyüklüğünün amacı

Güç analizi bağlamında (Cohen's d gibi) etki büyüklüğünü tahmin etmenin temel amacı nedir?

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Deney Tasarımı

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Deney Tasarımı

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

1768 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Deney tasarımı bilgisini geliştirmek, en iyi uygulamalara dayalı analitik araçlarla hipotezleri test etmene ve çalışmalarındaki riski nicelleştirmeni sağlar. Yolculuğuna, deney tasarımının ne olduğuna dair temelleri ve bloklama ile tabakalama (stratification) gibi farklı deney tasarımı kurulumlarını ele alarak başlayacaksın. Ardından, deneysel verilerde normalliği değerlendirmek için görsel ve analitik testleri öğrenecek ve uygulayacaksın.

Exercise 1: Deneyleri kurma Exercise 2: Deneklerin rastgele olmayan atanması Exercise 3: Deneklerin rastgele atanması Exercise 4: Deneysel veri kurulumu Exercise 5: Deneysel verilerde bloklama Exercise 6: Bir deneyi katmanlara ayırma Exercise 7: Hangisi tabakalandırılmıştı?Exercise 8: Normal veri Exercise 9: Bir tarım deneyinde görsel normallik Exercise 10: Bir tarım deneyinde analitik normallik

Faktöriyel tasarımlar, rastgele blok tasarımlar ve yardımcı değişken (kovaryat) ayarlamalarına odaklanarak ileri düzey deney tasarımı tekniklerine dalacaksın. Bu yöntemler, deney sonuçlarının doğruluğunu, verimliliğini ve yorumlanabilirliğini artırmada kritik öneme sahiptir. Kuramsal içgörülerle pratik uygulamaları birleştirerek, çeşitli araştırma alanlarında karmaşık deneyleri tasarlama, yürütme ve analiz etme becerilerini edineceksin.

Exercise 1: Faktöriyel tasarımlar: ilkeler ve uygulamalar Exercise 2: Pazarlama kampanyasının etkililiğini anlama Exercise 3: Kampanya etkileşimlerinin ısı haritası Exercise 4: Faktöriyel tasarımlar ve rastgele blok tasarımları Exercise 5: Rastgele blok tasarımı: varyansı kontrol etme Exercise 6: Rastgele blok tasarımını uygulama Exercise 7: Teşvike göre bloklar içinde üretkenliği görselleştirme Exercise 8: Çalışan blokları içinde ANOVA Exercise 9: Deney tasarımında ortak değişken düzeltmesi Exercise 10: Kovaryantların önemi Exercise 11: Eşdeğişken düzeltmesiyle civciv büyümesi

T-testleri, ANOVA ve Ki-Kare gibi istatistiksel testlerde ustalaş; post-hoc analizler ve güç analizi temellerine derinlemesine gir. Doğru testi seçmeyi, p-değerlerini ve hataları yorumlamayı, örneklem ve etki büyüklüklerini belirlemek için ustalıkla güç analizi yapmayı öğren; tüm bunları verilerindeki içgörüleri hayata geçirmek için Python'un güçlü kütüphanelerinden yararlanarak gerçekleştir.

Exercise 1: Doğru istatistiksel testi seçmek Exercise 2: Doğru testi seçme: petrokimyasallar Exercise 3: Doğru testi seçmek: insan kaynakları Exercise 4: Doğru testi seçme: finans Exercise 5: ANOVA sonrasında post-hoc analiz Exercise 6: Anksiyete tedavileri ANOVA Exercise 7: Tukey'nin HSD testini uygulama Exercise 8: Bonferroni düzeltmesini uygulama Exercise 9: P-değerleri, alfa ve hatalar Exercise 10: Oyuncak dayanıklılığını analiz etme Exercise 11: Dayanıklılık farklarını görselleştirme Exercise 12: Anlamlılık düzeylerinin rolü Exercise 13: Güç analizi: örneklem ve etki büyüklüğü Exercise 14: Etki büyüklüğünün amacı

Geçerli egzersiz

Exercise 15: Enerji çalışması için gerekli örneklem büyüklüğünü tahmin etme

Deneysel veri analizinin karmaşıklıklarına dal. pandas ile içgörüleri sentezlemeyi, scipy.stats kullanarak heteroskedastisite gibi veri sorunlarını ele almayı ve Mann-Whitney U gibi parametrik olmayan testleri uygulamayı öğren. Dönüştürme, görselleştirme ve karmaşık verileri yorumlamaya yönelik ek tekniklerle, farklı deneysel ortamlarda sağlam analizler yürütme becerini güçlendir.

Exercise 1: Karmaşık deneylerden içgörüleri bir araya getirme Exercise 2: Kredi onayı getirisini görselleştirme Exercise 3: Müşteri memnuniyetini keşfetme Exercise 4: Deneysel verileri etkili bir şekilde aktarmak Exercise 5: Deneysel verideki karmaşıklıkları ele alma Exercise 6: Raf ömründe heteroskedastisiteyi kontrol et Exercise 7: Raf ömrü verilerini keşfetme ve dönüştürme Exercise 8: Deneysel analizde parametrik olmayan testleri uygulama Exercise 9: Muhafaza yöntemlerini görselleştirme ve test etme Exercise 10: Gıda saklama tekniklerini daha derinlemesine analiz etme Exercise 11: Tebrikler!