طراحی آزمایش در Python

پیاده‌سازی ساختارهای طراحی آزمایش

یاد می‌گیرید چگونه مناسب‌ترین ساختار طراحی آزمایش را برای سناریوی موردنظر خود پیاده‌سازی کنید. همچنین می‌آموزید طراحی‌های بلوک تصادفی و طراحی‌های فاکتوریل چگونه برای اندازه‌گیری اثر تیمارها و دستیابی به نتایج دقیق و معتبر به کار گرفته می‌شوند.

انجام تحلیل‌های آماری روی داده‌ آزمایشی

به بررسی عمیق با روش‌های تحلیل آماری داده آزمایشی؛ از جمله انتخاب و اجرای آزمون‌های آماری مانند t-test، آزمون ANOVA و آزمون chi-square برای بررسی ارتباط بین متغیرها بپردازید. همچنین یاد می‌گیرید پس از آزمون ANOVA تحلیل‌های post-hoc را انجام دهید تا مشخص شود کدام مقایسه‌های دوتایی تفاوت معناداری دارند.

انجام Power Analysis

یاد می‌گیرید اندازه اثر را محاسبه کنید تا میزان تفاوت بین گروه‌ها را فراتر از صرفاً معنادار بودن آماری ارزیابی کنید. سپس با استفاده از یک اندازه اثر فرضی، Power Analysis انجام می‌دهید تا حداقل حجم نمونه موردنیاز برای دستیابی به توان آماری مطلوب مشخص شود. همچنین با استفاده از فرمول Cohen's d اندازه اثر را برای داده نمونه محاسبه کرده و بررسی می‌کنید آیا فرضیات اندازه اثر استفاده‌شده در Power Analysis دقیق بوده‌اند یا خیر.

مدیریت پیچیدگی‌های داده آزمایشی

یاد می‌گیرید چگونه از داده آزمایشی پیچیده بینش استخراج کنید و بهترین روش‌ها را برای ارائه نتایج به ذی‌نفعان مختلف به کار ببرید. همچنین با چالش‌هایی مانند تعامل متغیرها، ناهمسانی واریانس‌ها و عوامل مخدوش‌کننده در داده آزمایشی آشنا می‌شوید تا اعتبار نتایج خود را افزایش دهید. در شرایطی که داده فرضیات آزمون‌های پارامتریک را برآورده نمی‌کنند، می‌آموزید چگونه تست ناپارامتریک مناسب را انتخاب و اجرا کنید.