掌握实验设计有助于您用最佳实践的分析工具来检验假设，并量化工作中的风险。您将从打好基础开始，理解什么是实验设计，以及分块（blocking）与分层（stratification）等不同的实验设置。随后，您将学习并应用对实验数据正态性的可视化与分析检验。

设置实验

受试者的非随机分配

受试对象的随机分配

实验数据设置

对实验数据进行分组（Blocking）

分层实验

哪个做了分层？

正态数据

农业实验中的正态性可视化

农业实验中的正态性分析

实验设计基础

您将深入研究更高级的实验设计技术，重点涵盖析因设计、随机区组设计和协变量校正。这些方法能显著提升实验结果的准确性、效率和可解释性。通过理论与实践相结合，您将掌握在各类研究领域中设计、实施并分析复杂实验所需的技能。

因子设计：原理与应用

理解营销活动的有效性

活动交互的热力图

因子设计与随机区组设计

随机区组设计：控制方差

实现随机区组设计

按激励在区组内可视化生产率

在员工分块内进行 ANOVA

实验设计中的协变量校正

协变量的重要性

使用协变量调整：小鸡生长

实验设计技术


掌握 t 检验、ANOVA 和卡方检验等统计方法，深入学习事后分析与功效分析要点。学会选择合适的检验、解读 p 值与错误类型，并熟练开展功效分析以确定样本量与效应量，同时借助 Python 强大的库将数据洞见转化为可行动的结论。

选择合适的统计检验

选择合适的检验：石化催化剂

选择合适的检验：人力资源

选择合适的检验：金融场景

ANOVA 之后的事后分析

焦虑治疗的 ANOVA 分析

应用 Tukey 的 HSD 检验

应用 Bonferroni 校正

P 值、α 水平与错误

分析玩具耐用性

可视化耐用性差异

显著性水平的作用

功效分析：样本量与效应量

效应量的用途

估算能源研究所需样本量

分析实验数据：统计检验与功效

走进实验数据分析的复杂性。学习使用 pandas 综合提炼洞见，利用 scipy.stats 处理诸如异方差等数据问题，并应用 Mann-Whitney U 等非参数检验。掌握更多用于转换、可视化与解读复杂数据的技巧，增强您在各类实验场景中开展稳健分析的能力。

综合复杂实验中的洞见

可视化贷款审批收益率

探索客户满意度

高效传达实验数据

处理实验数据中的复杂性

检查保质期中的异方差性

探索与变换保质期数据

在实验分析中应用非参数检验

可视化与检验保鲜方法

进一步分析食物保鲜技术

恭喜您！

从复杂实验中获取高级洞见

Loan Approval Yield

Customer Satisfaction

HR Wellness

Chick Weights

Investment Returns

Marketing Campaign Conversation

Athletic Performance

Chemical Reactions

学习如何设计实验并进行统计分析，从而做出更为严谨的结论！在本课程中，您将了解不同的实验设计方式（包括随机区组设计和析因设计）如何用于衡量处理效应。您还将深入学习如何对实验数据进行统计分析，包括为情境选择合适的统计检验、开展事后分析，以及使用 Cohen's d 和功效分析衡量效应量与最小样本量。最后，您将学习如何从复杂的实验数据中提取洞见并向不同利益相关方传达结果，处理交互作用、异方差、混杂等复杂性，并在参数检验假设不满足时实施非参数方法。

<h2>实施实验设计方案</h2>
了解如何为你的用例实施最合适的实验设计方案。 了解如何实施随机区组设计和析因设计，以测量处理效应并得出有效且精确的结论。<br><br>
<h2>对实验数据进行统计分析</h2>
深入学习如何对实验数据进行统计分析，包括选择并执行统计检验，如 t 检验、ANOVA 检验以及关联卡方检验。 在 ANOVA 检验后进行事后分析，准确找出哪些成对比较存在显著差异。<br><br>
<h2>进行功效分析</h2>
学习如何衡量效应量，以确定各组之间差异的程度，而不仅仅是判断它们是否存在显著差异。 使用假定效应量进行功效分析，以确定获得所需统计功效所需的最小样本量。 使用 Cohen’s d 公式来衡量某些样本数据的效应量，并检验功效分析中所使用的效应量假设是否准确。<br><br>
<h2>处理实验数据中的复杂性</h2>
从复杂的实验数据中提取洞察，并学习向不同利益相关者传达研究结果的最佳实践。 解决实验数据中的交互作用、异方差性和混杂问题，以提高结论的有效性。 当数据不满足参数检验的假设时，你将学习如何选择并实施合适的非参数检验。

Hypothesis Testing in Python

实施实验设计并进行稳健的统计分析，以得出精确有效的结论！

Python 实验设计

实施实验设计方案并进行稳健的统计分析，以得出精确且有效的结论！

ANOVA 之后的事后分析

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