Роль рівнів значущості

Що з наведеного найкраще описує роль рівнів альфа (\(\alpha\)), як-от 0,05, 0,01 і 0,10, у перевірці гіпотез?

Ця вправа є частиною курсу

Експериментальний дизайн у Python

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу

Ця вправа є частиною курсу

Експериментальний дизайн у Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

1825 reviews

Почніть курс безкоштовно

Розуміння експериментального дизайну дає змогу перевіряти гіпотези з використанням найкращих аналітичних інструментів і кількісно оцінювати ризики вашої роботи. Ви почнете з визначення, що таке експериментальний дизайн, та розгляду різних схем, зокрема блокування й стратифікації. Далі ви навчитеся застосовувати візуальні та аналітичні тести на нормальність у експериментальних даних.

Exercise 1: Налаштування експериментів Exercise 2: Невипадкове призначення піддослідних Exercise 3: Випадкове призначення піддослідних Exercise 4: Налаштування експериментальних даних Exercise 5: Блокування експериментальних даних Exercise 6: Стратифікація експерименту Exercise 7: Що було стратифіковано?Exercise 8: Нормальні дані Exercise 9: Візуальна нормальність в аграрному експерименті Exercise 10: Аналітична перевірка нормальності в аграрному експерименті

Ви зануритеся в більш складні прийоми експериментального дизайну з акцентом на факторні дизайни, рандомізовані блокові дизайни та коригування за коваріатами. Ці методики суттєво підвищують точність, ефективність і зрозумілість результатів експерименту. Поєднуючи теоретичні засади з практичними прикладами, ви здобудете навички для проєктування, впровадження та аналізу складних експериментів у різних галузях досліджень.

Exercise 1: Факторні дизайни: принципи та застосування Exercise 2: Розуміння ефективності маркетингової кампанії Exercise 3: Теплова мапа взаємодій кампанії Exercise 4: Факторні дизайни та рандомізовані блочні дизайни Exercise 5: Рандомізований блоковий дизайн: контроль дисперсії Exercise 6: Реалізація рандомізованого блочного дизайну Exercise 7: Візуалізація продуктивності в межах блоків за типом заохочення Exercise 8: ANOVA всередині блоків працівників Exercise 9: Коригування за коваріатами в експериментальному дизайні Exercise 10: Важливість коваріатів Exercise 11: Коригування за коваріатою на прикладі росту курчат

Опanuйте статистичні тести, зокрема t‑тести, ANOVA та χ‑квадрат, і заглибтеся в постхок-аналіз та основи аналізу потужності. Навчіться правильно обирати тест, інтерпретувати p‑значення та помилки, а також вправно проводити аналіз потужності для визначення розміру вибірки й ефекту, використовуючи потужні бібліотеки Python, щоб перетворювати дані на інсайти.

Exercise 1: Вибір належного статистичного тесту Exercise 2: Вибір правильного тесту: нафтохімія Exercise 3: Вибір правильного тесту: відділ кадрів Exercise 4: Вибір правильного тесту: фінанси Exercise 5: Пост-хок аналіз після ANOVA Exercise 6: ANOVA для методів лікування тривожності Exercise 7: Застосування HSD Тьюкі Exercise 8: Застосування поправки Бонферроні Exercise 9: P-значення, альфа та помилки Exercise 10: Аналіз міцності іграшок Exercise 11: Візуалізація відмінностей у міцності Exercise 12: Роль рівнів значущості

Поточна вправа

Exercise 13: Аналіз потужності: обсяг вибірки та розмір ефекту Exercise 14: Призначення розміру ефекту Exercise 15: Оцінювання потрібного розміру вибірки для дослідження енергоспоживання

Займіться складнощами аналізу експериментальних даних. Навчіться синтезувати інсайти за допомогою pandas, розв'язувати проблеми даних, зокрема гетероскедастичність, зі scipy.stats, і застосовувати непараметричні тести, як-от критерій Манна—Вітні U. Опanuйте додаткові техніки трансформації, візуалізації та інтерпретації складних даних, щоб впевнено виконувати надійний аналіз у різних експериментальних налаштуваннях.

Exercise 1: Узагальнення інсайтів зі складних експериментів Exercise 2: Візуалізація дохідності схвалення кредитів Exercise 3: Дослідження задоволеності клієнтів Exercise 4: Ефективна комунікація експериментальних даних Exercise 5: Усунення складнощів в експериментальних даних Exercise 6: Перевірте гетероскедастичність у терміні зберігання Exercise 7: Дослідження та перетворення даних про строк придатності Exercise 8: Застосування непараметричних тестів в експериментальному аналізі Exercise 9: Візуалізація та перевірка методів зберігання Exercise 10: Поглиблений аналіз методів збереження продуктів Exercise 11: Вітаємо!