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.
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Tools zur Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse und Interpretation
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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
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
414 Bewertungen
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- 1 star
1,93 %
Zeigt 3 von 414 an
Geprüft am 17. Dez. 2015
Quick, easy and Practical way to learning statistical programming and data analysis with SAS/ Python.
Geprüft am 14. Sep. 2021
Well-explained lectures. Educate the key concepts with simple examples.
Geprüft am 20. Sep. 2020
The best Data analysis course I have taken so far. Concepts are explained nicely. Interesting peer review assignments. Excellent learning experience.
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