Dans ce cours, vous développerez et testerez des hypothèses sur vos données. Vous apprendrez une variété de tests statistiques, ainsi que des stratégies pour savoir comment appliquer le test approprié à vos données et questions spécifiques. En utilisant au choix deux logiciels statistiques puissants (SAS ou Python), vous explorerez l'ANOVA, le chi carré et l'analyse de corrélation de Pearson. Ce cours vous guidera à travers les principes statistiques de base afin de vous donner les outils pour répondre aux questions que vous avez développées. Tout au long du cours, vous partagerez vos progrès avec d'autres personnes afin d'obtenir un retour d'information précieux et de fournir aux autres apprenants un aperçu de leur travail.
Outils d'analyse des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse et interprétation des données
Instructeurs : Jen Rose
46 427 déjà inscrits
Inclus avec
(414 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Distribution du chi carré (Chi-2)
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse de la variance (ANOVA)
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette session reprend là où le cours sur la gestion et la visualisation des données s'est arrêté. Maintenant que vous avez sélectionné un ensemble de données et une question de recherche, que vous avez géré vos variables d'intérêt et visualisé leur relation sous forme de graphique, nous sommes prêts à tester ces relations statistiquement. Le premier groupe de vidéos décrit le processus de test d'hypothèse que vous utiliserez tout au long de ce cours pour tester les relations entre différents types de variables (quantitatives et catégorielles). Ensuite, nous vous montrons comment tester des hypothèses dans le contexte de l'analyse de la variance (lorsque vous avez une variable quantitative et une variable catégorielle). Votre tâche consistera à écrire un programme qui gère toutes les variables supplémentaires dont vous pourriez avoir besoin et qui exécute et interprète un test d'analyse de la variance. Notez que si votre question de recherche n'inclut pas de variable quantitative, vous pouvez utiliser une variable de votre ensemble de données pour vous entraîner à l'utilisation de l'outil. Si votre question de recherche ne comprend pas de variable catégorielle, vous pouvez catégoriser une variable quantitative.
Inclus
14 vidéos11 lectures1 évaluation par les pairs
Cette session vous montre comment tester des hypothèses dans le contexte d'un test d'indépendance du chi-deux (lorsque vous avez deux variables catégorielles). Votre tâche consistera à écrire un programme qui gère toutes les variables supplémentaires dont vous pourriez avoir besoin et qui exécute et interprète un test d'indépendance du khi-deux. Notez que si votre question de recherche ne comporte que des variables quantitatives, vous pouvez les catégoriser afin de vous entraîner à l'utilisation de l'outil.
Inclus
7 vidéos3 lectures1 évaluation par les pairs
Cette session vous montre comment tester des hypothèses dans le contexte d'une corrélation de Pearson (lorsque vous avez deux variables quantitatives). Votre tâche consistera à écrire un programme qui gère toutes les variables supplémentaires dont vous pourriez avoir besoin et qui exécute et interprète un coefficient de corrélation. Notez que si votre question de recherche ne comprend que des variables catégorielles, vous pouvez choisir d'autres variables dans votre ensemble de données afin de vous entraîner à l'utilisation de l'outil.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs
Dans cette session, nous aborderons le concept de base de l'interaction statistique (également connue sous le nom de modération). En statistique, on parle de modération lorsque la relation entre deux variables dépend d'une troisième variable. L'effet d'une variable modératrice est souvent caractérisé statistiquement comme une interaction, c'est-à-dire une troisième variable qui affecte la direction et/ou la force de la relation entre votre variable explicative (X) et votre variable réponse (Y). Votre tâche consistera à tester votre propre question de recherche dans le contexte d'une ou plusieurs variables modératrices potentielles.
Inclus
9 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Illinois Urbana-Champaign
Macquarie University
Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
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Révisé le 4 nov. 2016
Found this course to be really nicely balanced... I learnt a lot and did not get bored doing so :-)
Révisé le 2 déc. 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.
Révisé le 16 déc. 2015
Quick, easy and Practical way to learning statistical programming and data analysis with SAS/ Python.
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