Comprendre les statistiques et le design expérimental

Cette séance de cours couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection de signal, les statistiques en un mot, les tests multiples, ANOVA, la conception expérimentale, les corrélations, PCA et les méta-statistiques. Il explique comment comparer les hauteurs des arbres, effectuer ANOVA et interpréter la distribution F. Les exemples et les hypothèses d'ANOVA sont discutés. La séance de cours se penche également sur les tests post-hoc comme le test Scheffé et les mesures répétées ANOVA. Un scénario hypothétique impliquant des superpuissances est utilisé pour illustrer les concepts statistiques. L'importance de déclarer avec précision les valeurs statistiques et les solutions possibles pour réduire les erreurs de déclaration est soulignée.

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Séances de cours associées (56)

Concepts associés (123)

BIO-449: Understanding statistics and experimental design

This course is neither an introduction to the mathematics of statistics nor an introduction to a statistics program such as R. The aim of the course is to understand statistics from its experimental d

Statistique

La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».

Réplication (statistique)

In engineering, science, and statistics, replication is the repetition of an experimental condition so that the variability associated with the phenomenon can be estimated. ASTM, in standard E1847, defines replication as "... the repetition of the set of all the treatment combinations to be compared in an experiment. Each of the repetitions is called a replicate." Replication is not the same as repeated measurements of the same item: they are dealt with differently in statistical experimental design and data analysis.

Analyse de la variance

En statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).

Test F

En statistique, un test F est un terme générique désignant tout test statistique dans lequel la statistique de test suit la loi de Fisher sous l'hypothèse nulle. Ce type de tests est souvent utilisé lors de la comparaison de modèles statistiques qui ont été ajustés sur un ensemble de données, afin d'identifier le modèle qui correspond le mieux à la population à partir de laquelle les données ont été échantillonnées. Les tests F dits "exacts" sont ceux pour lesquels les modèles ont été ajustés aux données par la méthode des moindres carrés.

Théorie des probabilités

La théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude. Elle forme avec la statistique les deux sciences du hasard qui sont partie intégrante des mathématiques. Les débuts de l'étude des probabilités correspondent aux premières observations du hasard dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques par exemple. Bien que le calcul de probabilités sur des questions liées au hasard existe depuis longtemps, la formalisation mathématique n'est que récente.

Comprendre les statistiques et le design expérimental BIO-449: Understanding statistics and experimental design

Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.

Distributions de probabilités dans les études environnementales ENV-400: Air pollution and climate change

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Comprendre les statistiques et le design expérimental BIO-449: Understanding statistics and experimental design

Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.

Conception et analyse expérimentales CS-411: Digital education

Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.

Essais d'hypothèses : état de la nature MATH-232: Probability and statistics

Explore les tests d'hypothèse, en soulignant l'état de la nature et l'importance de choisir le test le plus puissant.