Séance de cours
Médiation statistique et modération
Séances de cours associées (33)
Conception et analyse expérimentales
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.
Essentiels de la régression linéaire
Couvre l'essentiel de la régression linéaire, en se concentrant sur l'utilisation de multiples variables explicatives quantitatives pour prédire un résultat quantitatif.
Comprendre les statistiques et le design expérimental
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.
ANOVA & Modération
Couvre les analyses de l'ANOVA, de la médiation et de la modération dans R pour l'éducation numérique CS-411.
Comprendre les statistiques et le design expérimental
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.
Essais d'hypothèse statistique
Couvre les tests d'hypothèses statistiques, les intervalles de confiance, les valeurs p et les niveaux de signification dans les tests d'hypothèses.
Distributions de probabilités dans les études environnementales
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.
Analyse de la pollution atmosphérique
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
ANOVA & Modération
Explore l'ANOVA, la modération et les méthodes d'analyse statistique dans l'éducation numérique, en soulignant leur importance dans la recherche éducative.
Statistiques essentielles: Le test t
Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.