课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-analysis-hypothesis-testing-sas

课程概述

在现代数据分析的领域中，统计分析是一个至关重要的组成部分。本次我将深入介绍并评测Coursera上由SAS软件用户设计的在线课程——“统计分析入门：假设检验”。

课程内容

本课程聚焦于利用SAS/STAT软件进行的统计分析，涵盖了t检验、方差分析（ANOVA）和线性回归，并简要介绍了逻辑回归。课程内容安排科学合理，逐步引导学员掌握统计分析的基本技能。

课程大纲

• 课程概述及数据设置：熟悉课程内容及所需数据的准备，确保在实践部分能顺利进行。
• 概念的介绍与复习：学习不同数据分析模型，理解解释性与预测性建模的区别，复习统计学基础概念，包括样本均值的抽样分布、假设检验、p值及置信区间，应用单样本和双样本t检验。
• ANOVA与回归：学习使用图形工具来确定有用的预测变量，并通过相关分析描述潜在预测变量与响应变量之间的线性关系，利用ANOVA和回归评估响应与预测变量之间的关系质量。
• 更复杂的线性模型：将单因素ANOVA扩展为双因素方差分析，以及将简单线性回归扩展为含有两个预测变量的多元回归，掌握多变量模型的拟合与解释。

适合人群

这门课程非常适合那些希望通过SAS进行统计分析的初学者，如果你对数据分析感兴趣，或是在学习过程中遇到了数据处理的难题，这门课程将是你掌握统计分析不可或缺的工具。

我的看法

总的来说，“统计分析入门：假设检验”是一门结构严谨、内容丰富的课程。通过环环相扣的教学方式和实际案例，帮助学习者在实践中提高技能。特别是课程中涉及的ANOVA与回归部分，对于希望更深入理解统计关系的学员来说，是一大亮点。

推荐理由

如果你想提高自己的数据分析能力，尤其是使用SAS进行统计分析，那么这门课程绝对值得尝试。在课程结束后，你将能自信地应用统计方法解决实际问题。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-analysis-hypothesis-testing-sas