In diesem Kurs werden Sie Hypothesen über Ihre Daten entwickeln und testen. Sie lernen eine Vielzahl von statistischen Tests sowie Strategien kennen, mit denen Sie den richtigen Test für Ihre spezifischen Daten und Fragen anwenden können. Unter Verwendung von zwei leistungsstarken statistischen Softwarepaketen (SAS oder Python) werden Sie ANOVA, Chi-Quadrat und die Pearson-Korrelationsanalyse erkunden. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden statistischen Prinzipien, um Ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen Sie die von Ihnen entwickelten Fragen beantworten können. Während des gesamten Kurses werden Sie Ihre Fortschritte mit anderen teilen, um wertvolles Feedback zu erhalten und anderen Lernenden Einblick in ihre Arbeit zu geben.
Tools zur Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse und Interpretation
Dozenten: Jen Rose
46.426 bereits angemeldet
Bei enthalten
(414 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Chi-Quadrat (Chi-2) Verteilung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Hypothesentests
- Kategorie: Analyse der Varianz (ANOVA)
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Diese Sitzung beginnt dort, wo der Kurs Datenmanagement und Visualisierung aufgehört hat. Nun, da Sie einen Datensatz und eine Forschungsfrage ausgewählt, Ihre interessierenden Variablen verwaltet und ihre Beziehung grafisch dargestellt haben, sind wir bereit, diese Beziehungen statistisch zu testen. Die erste Gruppe von Videos beschreibt den Prozess des Hypothesentests, den Sie im Laufe dieses Kurses anwenden werden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Variablen (quantitativ und kategorial) zu testen. Als nächstes zeigen wir Ihnen, wie Sie Hypothesen im Rahmen der Varianzanalyse testen können (wenn Sie eine quantitative und eine kategoriale Variable haben). Ihre Aufgabe besteht darin, ein Programm zu schreiben, das alle zusätzlichen Variablen, die Sie benötigen, verwaltet und einen Varianzanalysetest durchführt und interpretiert. Beachten Sie, dass Sie, wenn Ihre Forschungsfrage keine quantitative Variable enthält, eine Variable aus Ihrem Datensatz verwenden können, um etwas Übung mit dem Tool zu bekommen. Wenn Ihre Forschungsfrage keine kategorische Variable enthält, können Sie eine kategorische Variable verwenden, die quantitativ ist.
Das ist alles enthalten
14 Videos11 Lektüren1 peer review
In dieser Sitzung lernen Sie, wie Sie Hypothesen im Rahmen eines Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests testen können (wenn Sie zwei kategoriale Variablen haben). Ihre Aufgabe besteht darin, ein Programm zu schreiben, das alle zusätzlichen Variablen verwaltet, die Sie benötigen, und einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest ausführt und interpretiert. Beachten Sie, dass Sie, wenn Ihre Forschungsfrage nur quantitative Variablen enthält, diese kategorisieren können, um etwas Übung mit dem Tool zu bekommen.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren1 peer review
In dieser Sitzung lernen Sie, wie Sie Hypothesen im Rahmen einer Pearson-Korrelation testen können (wenn Sie zwei quantitative Variablen haben). Ihre Aufgabe ist es, ein Programm zu schreiben, das alle zusätzlichen Variablen verwaltet, die Sie benötigen, und einen Korrelationskoeffizienten ausführt und interpretiert. Beachten Sie, dass Sie, wenn Ihre Forschungsfrage nur kategoriale Variablen umfasst, andere Variablen aus Ihrem Datensatz auswählen können, um etwas Übung mit dem Tool zu bekommen.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 peer review
In dieser Sitzung werden wir das grundlegende Konzept der statistischen Interaktion (auch bekannt als Moderation) besprechen. In der Statistik spricht man von Moderation, wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen von einer dritten Variable abhängt. Die Wirkung einer moderierenden Variablen wird statistisch oft als Interaktion bezeichnet, d.h. eine dritte Variable, die die Richtung und/oder Stärke der Beziehung zwischen Ihrer erklärenden (X) und Ihrer Antwortvariablen (Y) beeinflusst. Ihre Aufgabe wird es sein, Ihre eigene Forschungsfrage im Zusammenhang mit einer oder mehreren potenziellen moderierenden Variablen zu testen.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Lektüren1 peer review
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Duke University
S.P. Jain Institute of Management and Research
University of California San Diego
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
414 Bewertungen
- 5 stars
68,84 %
- 4 stars
21,25 %
- 3 stars
5,79 %
- 2 stars
2,17 %
- 1 star
1,93 %
Zeigt 3 von 414 an
Geprüft am 8. Juni 2020
Good Course, also plse explain the difference between moderator & confounding variable
Geprüft am 4. Nov. 2016
Found this course to be really nicely balanced... I learnt a lot and did not get bored doing so :-)
Geprüft am 2. Dez. 2015
Very good for beginners. concept explanation as well as coding were great. doesn't take too long to finish. I enrolled regression modeling course by Wesleyan and waiting to start.
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.