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

课程概述

今天我要给大家推荐一门非常实用的Coursera课程——统计分析入门：假设检验。这门课程专为使用SAS软件进行统计分析的用户设计，内容涵盖了 t 检验、方差分析 (ANOVA)、线性回归等基本统计分析方法，还包括了对逻辑回归的简要介绍。无论你是统计学的新手，还是想要巩固自己的基础知识，这门课程都会是一个不错的选择。

课程大纲

课程分为多个模块，下面是每个模块的简要介绍：

课程概述与数据准备

在这一模块中，你将了解课程的主要内容以及所使用的数据。课程开始时会教你如何准备数据，这为后续的实操练习打下基础。

概念介绍与复习

你将学习分析不同数据类型所需的模型，并区分解释性建模与预测性建模的不同。此外，你还会复习一些基本的统计概念，如均值的抽样分布、假设检验、p 值和置信区间。在掌握这些概念后，你将能够对数据进行单样本和双样本 t 检验，以确认或否定已有的假设。

ANOVA与回归分析

这一模块将教你如何使用图形工具来确定哪些预测变量可能有用。随后，你将学习如何通过相关分析来描述潜在预测变量和响应变量之间的线性关系。了解潜在的预测变量后，通过 ANOVA 和回归分析等工具，你将能够评估响应变量与预测变量之间关系的质量。

更复杂的线性模型

在这个模块中，你将扩展单因素方差分析到双因素方差分析，并将简单线性回归扩展到两个预测变量的多重回归。掌握两因素 ANOVA 和多个线性回归模型的概念后，你将能够拟合和解释包含多个变量的模型。

总结

这门课程通过循序渐进的方式，让学习者从基础知识到应用分析都能得到全面的指导。无论是对于刚接触统计的学生，还是希望在 SAS 上进行数据分析的工作人士，这门课都非常推荐。不仅可以提升你的统计分析技能，还能为你的职业发展提供助力。

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