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Couvre la théorie des probabilités de base, l'ANOVA, la conception expérimentale et les corrélations, en soulignant l'importance de la planification de tests multiples et de l'analyse de puissance.
Couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection des signaux, les statistiques et les méta-statistiques, expliquant la taille des effets, la puissance et les tests d'hypothèses.
Explore la conception de la surface de réponse, en mettant l'accent sur le manque d'analyse de l'ajustement et de modèles quadratiques, avec des exemples pratiques dans Matlab.
Explore les tests de randomisation comme une alternative aux tests t pour l'analyse expérimentale, en utilisant de fausses données pour évaluer l'efficacité du traitement.
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 les effets du rouge sur l'attractivité, la désirabilité et le statut, en mettant l'accent sur l'analyse statistique et les défis de la réplication et du biais de publication.
Couvre le calcul des effets dans la conception des expériences et explique les tests statistiques et les erreurs, y compris les erreurs de type I et II.
Souligne l'importance cruciale de comprendre les statistiques pour éviter les erreurs dans la recherche et la prise de décision, en utilisant des exemples motivants et des exercices pratiques.
Explore l'ANOVA, la modération et les méthodes d'analyse statistique dans l'éducation numérique, en soulignant leur importance dans la recherche éducative.
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.
Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.
Explorer la conception expérimentale pour mesurer les résultats d'apprentissage et discuter des biais, de l'équivalence de groupe et des conceptions à l'intérieur des sujets.
