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Wesleyan University

Outils d'analyse des données

Jen Rose
Lisa Dierker

Instructeurs : Jen Rose

46 350 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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4.5

(414 avis)

10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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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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Ce cours fait partie de la Spécialisation Analyse et interprétation des données
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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

Évaluations de l’enseignant
4.6 (18 évaluations)
Jen Rose
Wesleyan University
4 Cours92 362 apprenants

Offert par

Wesleyan University

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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414 avis

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    68,84 %

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  • 1 star

    1,93 %

MN
5

Révisé le 20 avr. 2017

PC
5

Révisé le 4 nov. 2016

AA
5

Révisé le 2 déc. 2015

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