Couvre la régression linéaire, de lélaboration de questions de recherche à linterprétation de R-carré et en ajoutant des prédicteurs pour améliorer le modèle.
Explore l'ANOVA, la modération et les méthodes d'analyse statistique dans l'éducation numérique, en soulignant leur importance dans la recherche éducative.
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.
Explore la sélection de modèles imbriqués dans des modèles linéaires, en comparant les modèles à travers des sommes de carrés et ANOVA, avec des exemples pratiques.
Explore les bases de la conception factorielle fractionnelle, y compris le blocage des alias, les effets d'interaction et la comparaison de conception.
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.
Couvre la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
Couvre les conceptions factorielles fractionnelles, les types, les exemples, les conceptions équilibrées et l'exploitation des redondances dans les interactions.
Explore les répliques, ANOVA et l'élimination des facteurs dans les conceptions factorielles complètes à l'aide des tables ANOM et des équations de modèle.
