Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

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Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

Ce cours fait partie de SAS Statistical Business Analyst Certificat Professionnel

Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Jordan Bakerman

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

Planning flexible

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Correlation Analysis

Outils que vous découvrirez

Catégorie : SAS (Software)

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Il y a 4 modules dans ce cours

This introductory course is for SAS software users who perform statistical analyses using SAS/STAT software. The focus is on t tests, ANOVA, and linear regression, and includes a brief introduction to logistic regression.

In this module you learn about the course and the data you analyze in this course. Then you set up the data you need to do the practices in the course.

Inclus

2 vidéos6 lectures

2 vidéos Total 13 minutes

Welcome and Meet the Instructor 2 minutes
Demo: Exploring Ames Housing Data 11 minutes

6 lectures Total 66 minutes

Learner Prerequisites 1 minute
Access SAS Software for this Course 10 minutes
Follow These Instructions to Set Up Data for This Course (REQUIRED) 30 minutes
Completing Demos and Practices 10 minutes
Using the Community Forum and Getting Help 5 minutes
Frequently Asked Questions 10 minutes

In this module you learn about the models required to analyze different types of data and the difference between explanatory vs predictive modeling. Then you review fundamental statistical concepts, such as the sampling distribution of a mean, hypothesis testing, p-values, and confidence intervals. After reviewing these concepts, you apply one-sample and two-sample t tests to data to confirm or reject preconceived hypotheses.

Inclus

17 vidéos2 lectures9 devoirs

17 vidéos Total 41 minutes

Overview 1 minute
Statistical Modeling: Types of Variables 1 minute
Overview of Models 3 minutes
Explanatory versus Predictive Modeling 1 minute
Population Parameters and Sample Statistics 2 minutes
Normal (Gaussian) Distribution 3 minutes
Standard Error of the Mean 1 minute
Confidence Intervals 2 minutes
Statistical Hypothesis Test 4 minutes
p-Value: Effect Size and Sample Size Influence 3 minutes
Scenario 1 minute
Performing a t Test 4 minutes
Demo: Performing a One-Sample t Test Using PROC TTEST 4 minutes
Scenario 1 minute
Assumptions for the Two-Sample t Test 2 minutes
Testing for Equal and Unequal Variances 2 minutes
Demo: Performing a Two-Sample t Test Using PROC TTEST 5 minutes

2 lectures Total 20 minutes

Parameters and Statistics 10 minutes
Normal Distribution 10 minutes

9 devoirs Total 100 minutes

Introduction and Review of Concepts 30 minutes
Question 1.01 5 minutes
Question 1.02 5 minutes
Question 1.03 5 minutes
Question 1.04 5 minutes
Question 1.05 5 minutes
Practice - Using PROC TTEST to Perform a One-Sample t Test 20 minutes
Question 1.06 5 minutes
Practice - Using PROC TTEST to Compare Groups 20 minutes

In this module you learn to use graphical tools that can help determine which predictors are likely or unlikely to be useful. Then you learn to augment these graphical explorations with correlation analyses that describe linear relationships between potential predictors and our response variable. After you determine potential predictors, tools like ANOVA and regression help you assess the quality of the relationship between the response and predictors.

Inclus

29 vidéos2 lectures14 devoirs

29 vidéos Total 70 minutes

Overview 1 minute
Scenario 1 minute
Identifying Associations in ANOVA with Box Plots 2 minutes
Demo: Exploring Associations Using PROC SGPLOT 2 minutes
Identifying Associations in Linear Regression with Scatter Plots 1 minute
Demo: Exploring Associations Using PROC SGSCATTER 2 minutes
Scenario 1 minute
The ANOVA Hypothesis 1 minute
Partitioning Variability in ANOVA 2 minutes
Coefficient of Determination 1 minute
F Statistic and Critical Values 2 minutes
The ANOVA Model 3 minutes
Demo: Performing a One-Way ANOVA Using PROC GLM 7 minutes
Scenario 1 minute
Multiple Comparison Methods 3 minutes
Tukey's and Dunnett's Multiple Comparison Methods 2 minutes
Diffograms and Control Plots 1 minute
Demo: Performing a Post Hoc Pairwise Comparison Using PROC GLM 7 minutes
Scenario 1 minute
Using Correlation to Measure Relationships between Continuous Variables 1 minute
Hypothesis Testing for a Correlation 1 minute
Avoiding Common Errors When Interpreting Correlations 5 minutes
Demo: Producing Correlation Statistics and Scatter Plots Using PROC CORR 6 minutes
Scenario 1 minute
The Simple Linear Regression Model 1 minute
How SAS Performs Simple Linear Regression 1 minute
Comparing the Regression Model to a Baseline Model 2 minutes
Hypothesis Testing and Assumptions for Linear Regression 1 minute
Demo: Performing Simple Linear Regression Using PROC REG 7 minutes

2 lectures Total 20 minutes

What Does a CLASS Statement Do? 10 minutes
Correlation Analysis and Model Building 10 minutes

14 devoirs Total 155 minutes

ANOVA and Regression 30 minutes
Question 2.01 5 minutes
Question 2.02 5 minutes
Question 2.03 5 minutes
Question 2.04 5 minutes
Practice - Performing a One-Way ANOVA 20 minutes
Question 2.05 5 minutes
Question 2.06 5 minutes
Practice - Using PROC GLM to Perform Post Hoc Parwise Comparisons 20 minutes
Question 2.07 5 minutes
Question 2.08 5 minutes
Practice - Describing the Relationship between Continuous Variables 20 minutes
Question 2.09 5 minutes
Practice - Using PROC REG to Fit a Simple Linear Regression Model 20 minutes

In this module you expand the one-way ANOVA model to a two-factor analysis of variance and then extend simple linear regression to multiple regression with two predictors. After you understand the concepts of two-way ANOVA and multiple linear regression with two predictors, you'll have the skills to fit and interpret models with many variables.

Inclus

13 vidéos1 lecture5 devoirs

13 vidéos Total 43 minutes

Overview 2 minutes
Scenario 1 minute
Applying the Two-Way ANOVA Model 4 minutes
Demo: Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM 7 minutes
Interactions 3 minutes
Demo: Performing a Two-Way ANOVA With an Interaction Using PROC GLM 6 minutes
Demo: Performing Post-Processing Analysis Using PROC PLM 4 minutes
Scenario 1 minute
The Multiple Linear Regression Model 3 minutes
Hypothesis Testing for Multiple Regression 1 minute
Multiple Linear Regression versus Simple Linear Regression 3 minutes
Adjusted R-Square 2 minutes
Demo: Fitting a Multiple Linear Regression Model Using PROC REG 7 minutes

1 lecture Total 10 minutes

The STORE Statement 10 minutes

5 devoirs Total 80 minutes

More Complex Linear Models 30 minutes
Question 3.01 5 minutes
Practice - Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM 20 minutes
Question 3.02 5 minutes
Practice - Performing Multiple Regression Using PROC REG 20 minutes

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Avis des étudiants

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Révisé le 14 juin 2021

Thank you so much to the instructor, Jordan Bakerman for teaching this course.

Révisé le 6 déc. 2025

excellent course - moreless a refresher course for me but still an excellent overall very thorough study

Révisé le 21 sept. 2021

Wish there was a textbook or slides to accompany. Great class otherwise.

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