介绍实验设计的关键要点，并进行功效与样本量的简单计算。

实验设计入门

一个基础实验

随机化

重复与分组（区组）

重复试验（Replication）

分组阻断（Blocking）

假设检验

单侧检验 vs. 双侧检验

探索 pwr 包帮助文档

检验功效与样本量计算

探索 Lending Club 数据集，并构建与验证基础实验，包括一次 A/B 测试。

ANOVA、单因素与多因素实验

Lending Club 的探索性数据分析（EDA）

贷款用途如何影响放款金额？

哪个贷款用途的均值不同？

多因子实验

模型验证

建模前的 EDA

建模后验证图与方差

Kruskal-Wallis 秩和检验

A/B 测试

A/B 测试后该用哪种检验？

A/B 测试的样本量

基础 A/B 测试

A/B 测试 vs. 多变量实验

基础实验

使用 NHANES 数据构建 RCBD 与 BIBD 实验，包括模型验证与确保 BIBD 有效性的设计要点。

NHANES 与抽样入门

构建 NHANES 数据集

NHANES 探索性数据分析（EDA）

NHANES 数据清洗

对 NHANES 数据重新抽样

随机完全区组设计（RCBD）

以下哪一项不是合适的分组（阻断）因素？

使用 Agricolae 绘制 RCBD

NHANES RCBD

RCBD 模型验证

平衡不完全区组设计（BIBD）

BIBD 是否可行？

使用 agricolae 绘制 BIBD

BIBD——猫的肾功能

NHANES 的 BIBD

随机完全区组设计与平衡不完全区组设计

评估纽约市 SAT 成绩数据并处理缺失值，然后评估拉丁方、希腊拉丁方与析因实验。

Latin 方阵

纽约市 SAT 分数的探索性分析

处理缺失的测试分数

使用 agricolae 绘制 Latin 方阵

使用 NYC SAT 成绩的 Latin 方阵

希腊—拉丁方阵（Graeco-Latin squares）

纽约市 SAT 成绩数据可视化

使用 agricolae 绘制 Graeco-Latin 方阵

结合 NYC SAT 分数的 Graeco-Latin 方阵

因子实验

纽约市 SAT 成绩的因子设计探索性分析

使用 NYC SAT 成绩的析因实验

评估纽约市 SAT 成绩的析因模型

实验设计的下一步是什么？

拉丁方、希腊拉丁方与析因实验

NHANES Demographics

sample of Lending Club data

NHANES Body Measures

NHANES final combined dataset

NHANES Medical Conditions

NYC SAT Scores

无论是在商业、医疗还是科技领域，实验设计都是数据分析中至关重要的一环。若要用数据回答问题，您就需要先设计实验！本课程将带您学习基础实验设计，包括区组设计与析因设计，以及常用统计检验，如 t 检验和 ANOVA。您将使用 R 内置数据和真实世界数据集，包括 CDC 的 NHANES 调查、纽约公立学校的 SAT 成绩，以及 Lending Club 贷款数据。完成本课程后，您将能够自行设计并分析实验。

Hypothesis Testing in R

了解基本实验设计，包括区组和析因设计，以及常用统计检验，如R中的t检验和ANOVA。

R 中的实验设计

在本课程中，你将学习基础实验设计，这是任何数据分析的关键组成部分。

因子实验

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