课程主页: https://www.coursera.org/learn/inferential-statistics
课程概述
推论统计是基于样本中发现的关系对总体进行推断的一门学科。它能帮助我们决定，例如，数据中所观察到的组间差异是否足够强，从而支持我们的假设，即总体中确实存在组间差异。
课程大纲
入门了解…
这部分将对统计假设检验的基本原则进行梳理，包括抽样及检验统计量分布和p值。
比较两个组
在第一周的第二个模块中，我们将快速回顾统计假设检验的相关知识。假设你刚刚完成了基础统计课程，因此我们的讨论将更为抽象和快速！我们提供了基础统计的视频，以便于你进行更温和的入门。在复习结束后，我们探讨如何比较两个组在一个分类或定量因变量上的表现，使用不同的检验方法针对独立组和相关组进行比较。
分类相关性
本模块主要探讨分类变量之间的关系，重点讨论卡方检验。这种检验可以帮助我们决定两个分类变量在总体中是否相关。
简单回归
本模块将展示如何使用简单线性回归分析描述两个定量变量之间的关系。这种分析不仅帮助我们确定是否存在真实的关系，还可用于预测自变量的得分。
多重回归
在本模块中，我们将看到如何使用多个预测变量来描述或预测一个定量结果变量。这对于社会科学中特别复杂的过程非常有帮助。
方差分析
此模块讨论方差分析，这是一种非常流行的技术，允许我们比较多个组在定量因变量上的表现。
非参数检验
最后一个模块将探讨非参数检验，这些检验在假设分布形状未被满足时仍然有效，对于有序分类变量也特别有用。
考试时间！
在最后一个模块中没有新材料学习，但我们建议您仔细复习之前的内容并进行期末考试的准备。
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