Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
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Curso 7 de 8 no
Especialização do design de interação
Nível intermediário
Aproximadamente. 15 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), chinês (simplificado), italiano, português (brasileiro), vietnamita, alemão, russo, inglês, espanhol

Scott Klemmer
Professor
Ciência Cognitiva e Ciência da Computação
Jacob O. Wobbrock
Professor
O Schoolylabus da informação – o que você aprenderá com este curso
Conceitos básicos de design de experimentos
Neste módulo, você aprenderá conceitos básicos relevantes para o design e análise de experimentos, incluindo comparações médias, variação, significância estatística, significado prático, amostragem, critérios de inclusão e exclusão e consentimento informado. Você também aprenderá a pensar em um experimento em termos de usabilidade, seus participantes, aparelhos, procedimentos e design e análise. Este módulo abrange vídeos de aula 1-2.
Testes de proporções
Neste módulo, você aprenderá a analisar as preferências do usuário (ou outras contas) usando testes de proporções. Você também estará em funcionamento com R e RStudio. Os tópicos abordados incluem variáveis ​​independentes e dependentes, tipos de variáveis, análise de dados exploratórios, valores de p, testes assintóticos, testes exatos, testes de uma amostra, testes de duas amostras, teste qui-quadrado, teste g, teste exato de Fisher, teste binomial , teste multinomial, testes post hoc e comparações em pares. Este módulo abrange vídeos de aula 3-9.
O teste t
Neste módulo, você aprenderá como projetar e analisar um teste A/B simples. Os tópicos incluem erro de medição, variáveis ​​independentes como fatores, níveis de fatores, fatores entre sujeitos, fatores dentro dos sujeitos, variáveis ​​dependentes como respostas, tipos de resposta, projetos equilibrados e como relatar um teste t. Você executará sua primeira análise de variação na forma de um teste t de amostras independentes. Este módulo abrange vídeos de aula 10-11.
Validade em design e análise
Neste módulo, você aprenderá sobre como garantir que seus dados sejam válidos através do design de experimentos e que suas análises sejam válidas pela compreensão e teste de determinadas suposições. Os tópicos incluem como obter controle experimental, confusos, validade ecológica, as três suposições da ANOVA, distribuições de dados, resíduos, normalidade, homoscedasticidade, testes paramétricos versus não paramétricos, teste de Shapiro-Wilk, o teste de Kolmogorov-Smirnov, teste de Levene, o marrom -Forsythe Test e o teste U de Mann-Whitney. Este módulo abrange vídeos de aula 12-15.
Experiências de um fator entre sujeitos
Neste módulo, você aprenderá sobre experimentos de um fator entre sujeitos. O experimento examinado será um estudo entre sujeitos do tempo de conclusão da tarefa com várias ferramentas de programação. Você entenderá e analisará dados de fatores de dois níveis e fatores de três níveis usando o teste t de amostras independentes, teste U de Mann-Whitney, ANOVA unidirecional e teste de Kruskal-Wallis. Você aprenderá a relatar um teste F. Você também entenderá os testes omnibus e como eles se relacionam com comparações em pares de post hoc com ajustes para múltiplas comparações. Este módulo abrange vídeos de aula 16-18.
Experiências de um fator dentro dos sujeitos
Neste módulo, você aprenderá sobre experimentos dentro de um fator, também conhecidos como projetos de medidas repetidas. O experimento examinado será um estudo dentro dos sujeitos dos sujeitos que procuram contatos em um gerente de contatos de smartphone, incluindo a análise de tempos, erros e classificações de escala do tipo Likert. Você aprenderá estratégias de contrapeso para evitar efeitos de transporte, incluindo contrabalanço total, quadrados latinos e quadrados latinos equilibrados. Você entenderá e analisará dados de fatores de dois níveis e fatores de três níveis usando o teste t de amostras pareadas, teste de rank assinado Wilcoxon, ANOVA de medidas repetidas unidirecional e teste de Friedman. Este módulo abrange vídeos de aula 19-23.
Projetos de experimentos fatoriais
Neste módulo, você aprenderá sobre experimentos com vários fatores e ANOVAs fatoriais. O experimento examinado será o desempenho da entrada de texto em diferentes teclados de smartphones enquanto está sentado, em pé e caminhando. Os tópicos incluem projetos fatoriais mistos, efeitos de interação, ANOVAs fatoriais e a transformação alinhada de classificação como uma ANOVA fatorial não paramétrica. Este módulo abrange vídeos de aula 24-27.
Generalizando a resposta
Neste módulo, você aprenderá sobre análises para respostas não normais ou não numéricas para experimentos entre sujeitos usando modelos lineares generalizados (GLM). Revise três experimentos anteriores e os analisaremos usando modelos generalizados. Os tópicos incluem uma revisão das distribuições de resposta, regressão logística nominal, regressão logística ordinal e regressão de Poisson. Este módulo abrange vídeos de aula 28-29.
O poder dos modelos de efeitos mistos
Neste módulo, você aprenderá sobre modelos de efeitos mistos, modelos mistos lineares (LMM) e modelos mistos lineares generalizados (GLMM). Vamos revisitar nosso experimento anterior sobre o desempenho de entrada de texto em smartphones, mas desta vez, mantendo todos os testes de medição como parte da análise. O conjunto completo de análises abordadas neste curso também será revisado. Este módulo abrange vídeos de aula 30-33.