Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

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Introduction to Statistical Analysis: Hypothesis Testing

Dieser Kurs ist Teil von SAS Statistical Business Analyst (berufsbezogenes Zertifikat)

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozent: Jordan Bakerman

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Graphical Tools
Kategorie: Statistical Software
Kategorie: SAS (Software)

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

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.

Welcome! We'll get started with a brief overview of the course and set up data you need to do the practices in this course. Then, you will learn about the models required to analyze different types of data and the difference between explanatory vs predictive modeling. You will 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.

Das ist alles enthalten

19 Videos6 Lektüren8 Aufgaben

19 VideosInsgesamt 54 Minuten

Welcome and Meet the Instructor2 Minuten
Demo: Exploring Ames Housing Data11 Minuten
Overview1 Minute
Statistical Modeling: Types of Variables1 Minute
Overview of Models3 Minuten
Explanatory versus Predictive Modeling1 Minute
Population Parameters and Sample Statistics2 Minuten
Normal (Gaussian) Distribution3 Minuten
Standard Error of the Mean1 Minute
Confidence Intervals2 Minuten
Statistical Hypothesis Test4 Minuten
p-Value: Effect Size and Sample Size Influence3 Minuten
Scenario1 Minute
Performing a t Test4 Minuten
Demo: Performing a One-Sample t Test Using PROC TTEST4 Minuten
Scenario1 Minute
Assumptions for the Two-Sample t Test2 Minuten
Testing for Equal and Unequal Variances2 Minuten
Demo: Performing a Two-Sample t Test Using PROC TTEST5 Minuten

6 LektürenInsgesamt 51 Minuten

Learner Prerequisites1 Minute
Access SAS Software and Set up Data (REQUIRED)10 Minuten
Completing Demos and Practices10 Minuten
Course Logistics FAQs10 Minuten
Parameters and Statistics10 Minuten
Normal Distribution10 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 145 Minuten

Introduction and Review of Concepts30 Minuten
Knowledge Check: Statistical Modeling15 Minuten
Knowledge Check: Statistical Concepts15 Minuten
Knowledge Check: Hypothesis Test & p-value15 Minuten
Knowledge Check: One-Sample t Tests15 Minuten
Using PROC TTEST to Perform a One-Sample t Test20 Minuten
Knowledge Check: Two-Sample t Tests15 Minuten
Practice - Using PROC TTEST to Compare Groups20 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

29 Videos2 Lektüren14 Aufgaben

29 VideosInsgesamt 70 Minuten

Overview1 Minute
Scenario1 Minute
Identifying Associations in ANOVA with Box Plots2 Minuten
Demo: Exploring Associations Using PROC SGPLOT2 Minuten
Identifying Associations in Linear Regression with Scatter Plots1 Minute
Demo: Exploring Associations Using PROC SGSCATTER2 Minuten
Scenario1 Minute
The ANOVA Hypothesis1 Minute
Partitioning Variability in ANOVA2 Minuten
Coefficient of Determination1 Minute
F Statistic and Critical Values2 Minuten
The ANOVA Model3 Minuten
Demo: Performing a One-Way ANOVA Using PROC GLM7 Minuten
Scenario1 Minute
Multiple Comparison Methods3 Minuten
Tukey's and Dunnett's Multiple Comparison Methods2 Minuten
Diffograms and Control Plots1 Minute
Demo: Performing a Post Hoc Pairwise Comparison Using PROC GLM7 Minuten
Scenario1 Minute
Using Correlation to Measure Relationships between Continuous Variables1 Minute
Hypothesis Testing for a Correlation1 Minute
Avoiding Common Errors When Interpreting Correlations5 Minuten
Demo: Producing Correlation Statistics and Scatter Plots Using PROC CORR6 Minuten
Scenario1 Minute
The Simple Linear Regression Model1 Minute
How SAS Performs Simple Linear Regression1 Minute
Comparing the Regression Model to a Baseline Model2 Minuten
Hypothesis Testing and Assumptions for Linear Regression1 Minute
Demo: Performing Simple Linear Regression Using PROC REG7 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

What Does a CLASS Statement Do?10 Minuten
Correlation Analysis and Model Building10 Minuten

14 AufgabenInsgesamt 155 Minuten

ANOVA and Regression30 Minuten
Question 2.015 Minuten
Question 2.025 Minuten
Question 2.035 Minuten
Question 2.045 Minuten
Practice - Performing a One-Way ANOVA20 Minuten
Question 2.055 Minuten
Question 2.065 Minuten
Practice - Using PROC GLM to Perform Post Hoc Parwise Comparisons20 Minuten
Question 2.075 Minuten
Question 2.085 Minuten
Practice - Describing the Relationship between Continuous Variables20 Minuten
Question 2.095 Minuten
Practice - Using PROC REG to Fit a Simple Linear Regression Model20 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Lektüre5 Aufgaben

13 VideosInsgesamt 43 Minuten

Overview2 Minuten
Scenario1 Minute
Applying the Two-Way ANOVA Model4 Minuten
Demo: Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM7 Minuten
Interactions3 Minuten
Demo: Performing a Two-Way ANOVA With an Interaction Using PROC GLM6 Minuten
Demo: Performing Post-Processing Analysis Using PROC PLM4 Minuten
Scenario1 Minute
The Multiple Linear Regression Model3 Minuten
Hypothesis Testing for Multiple Regression1 Minute
Multiple Linear Regression versus Simple Linear Regression3 Minuten
Adjusted R-Square2 Minuten
Demo: Fitting a Multiple Linear Regression Model Using PROC REG7 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

The STORE Statement10 Minuten

5 AufgabenInsgesamt 80 Minuten

More Complex Linear Models30 Minuten
Question 3.015 Minuten
Practice - Performing a Two-Way ANOVA Using PROC GLM20 Minuten
Question 3.025 Minuten
Practice - Performing Multiple Regression Using PROC REG20 Minuten

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Dozent

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Jordan Bakerman

SAS

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SAS

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Felipe M.

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

5 stars
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4 stars
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2,27 %
2 stars
1,13 %
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2,27 %

Zeigt 3 von 176 an

Geprüft am 28. Apr. 2022

Well Done Everything. Practices need to be clarified more because somebody know Statistics with less SAS and reversely some learners know SAS but less Statistics.

Geprüft am 21. Sep. 2021

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

Geprüft am 23. Jan. 2021

If only...1) SAS programming basics2) Not uninterest in Statistics... then only.

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