【Udemy中英字幕】Statistics with R – Intermediate Level

使用 R 进行统计学 – 中级

使用 R 程序进行统计分析

讲师：Bogdan Anastasiei

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您将学到什么

• 运行参数和非参数相关性（Pearson、Spearman、Kendall）
• 执行偏相关
• 进行卡方检验以了解关联性
• 进行独立样本 t 检验
• 运行配对样本 t 检验
• 执行单因素方差分析
• 进行双向和三向方差分析
• 进行单因素多变量方差分析
• 对均值差异进行非参数检验（Mann-Whitney、Kruskal-Wallis、Wilcoxon）
• 执行多元线性回归
• 计算 Cronbach 的 alpha
• 计算其他可靠性指标（Cohen 的 kappa、Kendall 的 W）

探索相关主题

要求

• R&R工作室
• 统计知识

描述

如果您想了解如何在 R 程序中执行最有用的统计分析，那么您来对地方了。

现在，您不必无休止地搜索网络来查找如何进行 Pearson 或 Spearman 相关性、独立 t 检验或因子方差分析、如何执行顺序回归分析或如何计算 Cronbach’s alpha。本课程中的所有内容都在这里，以直观的方式逐步解释。

那么，您将在本课程中学习什么？

首先，您将学习如何在 R 中执行关联检验，包括参数和非参数：皮尔逊相关性、斯皮尔曼和肯德尔相关性、偏相关和独立性卡方检验。

均值差异检验占本课程的很大一部分，因为它们非常重要。我们将介绍 t 检验、方差分析（单变量和多变量）和一些非参数检验。对于每种技术，我们将提出初步假设，运行程序并仔细解释所有结果。

接下来，您将学习如何执行多元线性回归分析。我们为这个主题安排了几个大讲座，因为我们还将学习如何检查回归假设以及如何在 R 中运行顺序（或分层）回归。

最后，我们将进入统计可靠性领域——您将学习如何在 R 中计算三个重要的可靠性指标。

因此，完成本课程后，您将获得一些使用 R 程序的宝贵统计分析知识和技能。不要等待，立即报名，为激动人心的旅程做好准备！

本课程适合哪些人：

• 学生
• 博士研究生
• 学术研究人员
• 商业研究人员
• 大学教师
• 任何想在统计分析领域工作的人
• 任何对定量分析充满热情的人