在本课程中，您将提出并检验有关数据的假设。您将学习各种统计检验方法，以及如何针对具体数据和问题应用适当检验方法的策略。您可以选择使用两个功能强大的统计软件包（SAS 或 Python），探索方差分析、奇偶校验和皮尔逊相关分析。本课程将指导您掌握基本的统计原理，为您提供工具来回答您提出的问题。在整个课程中，您将与他人分享您的学习进度，以获得宝贵的反馈意见，并为其他学员的工作提供见解。
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本课程是 数据分析与解释 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
本课程从数据管理和可视化课程开始。现在，您已经选择了数据集和研究问题，管理了您感兴趣的变量，并将它们之间的关系可视化，我们已经准备好对这些关系进行统计检验。第一组视频介绍了假设检验的过程，您将在整个课程中使用它来检验不同类型变量（定量变量和分类变量）之间的关系。接下来，我们将向您展示如何在方差分析中检验假设（当您有一个定量变量和一个分类变量时）。您的任务是编写一个程序，管理您可能需要的任何其他变量，并运行和解释方差分析测试。请注意，如果您的研究问题不包括一个定量变量，您可以使用数据集中的一个变量来练习使用该工具。如果您的研究问题不包括分类变量，您可以将一个定量变量进行分类。
涵盖的内容
14个视频11篇阅读材料1次同伴评审
本节课将向你展示如何在齐次方差独立性检验（当你有两个分类变量时）的背景下检验假设。你的任务是编写一个程序，管理你可能需要的任何其他变量，并运行和解释秩方独立性检验。请注意，如果您的研究问题只包含定量变量，您可以对这些变量进行分类，以便练习使用该工具。
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料1次同伴评审
本节课将向你展示如何在皮尔逊相关性（当你有两个定量变量时）的背景下检验假设。您的任务是编写一个程序，管理您可能需要的任何其他变量，并运行和解释相关系数。请注意，如果您的研究问题只包括分类变量，您可以从数据集中选择其他变量来练习使用该工具。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1次同伴评审
在本节课中，我们将讨论统计交互作用（也称为调节）的基本概念。在统计学中，当两个变量之间的关系取决于第三个变量时，就会产生调节作用。在统计学上，调节变量的影响通常被称为交互作用；也就是说，第三个变量会影响解释变量（X）和反应变量（Y）之间关系的方向和/或强度。您的任务是在一个或多个潜在调节变量的背景下检验自己的研究问题。
涵盖的内容
9个视频2篇阅读材料1次同伴评审
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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学生评论
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AR
已于 Dec 16, 2015审阅
Quick, easy and Practical way to learning statistical programming and data analysis with SAS/ Python.
TW
已于 Sep 13, 2021审阅
Well-explained lectures. Educate the key concepts with simple examples.
MN
已于 Apr 20, 2017审阅
Excellent course and excellent specialization. The classes were well taught and easy to understand.
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