Projeto experimental em Python

O desenvolvimento do conhecimento em design experimental permite que você teste hipóteses com ferramentas analíticas de práticas recomendadas e quantifique o risco do seu trabalho. Você começará sua jornada definindo os fundamentos do que é um projeto experimental e as diferentes configurações de projeto experimental, como bloqueio e estratificação. Em seguida, você aprenderá e aplicará testes visuais e analíticos de normalidade em dados experimentais.

Você se aprofundará em técnicas sofisticadas de projeto experimental, concentrando-se em projetos fatoriais, projetos de blocos aleatórios e ajustes de covariáveis. Essas metodologias são fundamentais para aprimorar a precisão, a eficiência e a interpretabilidade dos resultados experimentais. Por meio de uma combinação de percepções teóricas e aplicações práticas, você adquirirá as habilidades necessárias para projetar, implementar e analisar experimentos complexos em vários campos de pesquisa.

Domine testes estatísticos como testes t, ANOVA e qui-quadrado, e mergulhe fundo nas análises post-hoc e nos fundamentos da análise de potência. Aprenda a selecionar o teste correto, a interpretar valores p e erros e a conduzir habilmente a análise de potência para determinar os tamanhos da amostra e do efeito, tudo isso aproveitando as poderosas bibliotecas do Python para dar vida às suas percepções de dados.

Você pode se aprofundar nas complexidades da análise de dados experimentais. Aprenda a sintetizar insights usando o pandas, abordar problemas de dados como heterocedasticidade com o scipy.stats e aplicar testes não paramétricos como o Mann-Whitney U. Aprenda técnicas adicionais para transformar, visualizar e interpretar dados complexos, aprimorando sua capacidade de realizar análises robustas em várias configurações experimentais.