课程主页: https://www.coursera.org/learn/designexperiments
在如今的用户体验设计领域，确保我们创建的产品能为用户带来有效的使用体验至关重要。而这一切的根基在于实验的设计和分析。Coursera上的课程《Designing, Running, and Analyzing Experiments》提供了一个系统的方法来学习如何设计以用户为中心的实验，以及如何从这些实验中分析数据，以便于评估和验证用户的体验。
### 课程概述
这门课程深入探讨了实验设计的基本概念，包括均值比较、方差、统计显著性、实用性等，学生将学习如何在实际中应用这些方法。在多个模块中，涵盖了从基础的比例测试到混合效应模型的分析，课程内容相当丰富。
### 课程大纲
– **实验设计基本概念**：涵盖实验设计和分析的基本概念，让学生对实验有全面的理解。
– **比例测试**：学习如何分析用户偏好以及相关数据，使用R及RStudio进行数据分析。
– **T检验**：设计和分析简单的网站AB测试，包括各类测量误差。
– **设计和分析的有效性**：确保数据的有效性，理解实验中的混杂因素。
– **一因素被试实验**：分析不同工具对任务完成时间的影响。
– **一因素内被试实验**：学习如何在不同条件下进行重复测量分析。
– **因素实验设计**：探讨多个因素的实验和因素ANOVA。
– **响应的一般化**：分析非正态或非数值响应。
– **混合效应模型的优势**：学习线性混合模型及广义线性混合模型的使用。
### 学习收获
参加这门课程后，你将掌握实验设计的核心技能，并能够对实验数据进行深入的分析。这些知识对希望在用户体验、交互设计和人机交互等领域发展的专业人员来说，都是极其重要的。如果你热衷于提升用户体验，并对实验研究感兴趣，那么这门课程绝对值得推荐。
总之，《Designing, Running, and Analyzing Experiments》不仅是一个理论学习的机会，更是一个将知识转化为实践的绝佳平台。无论是在职场上还是在学术研究中，这门课程都将给你带来巨大的帮助。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/designexperiments