R语言中级统计分析课程

掌握R语言中的相关性分析、方差分析与多元回归

学习内容：

• 掌握参数与非参数相关分析：皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）与肯德尔（Kendall）相关系数
• 学习执行偏相关与卡方检验（Chi-square test for association）
• 掌握均值差异检验：独立样本t检验、配对样本t检验
• 深入学习单因素、双因素与三因素方差分析（ANOVA）及多元方差分析（MANOVA）
• 掌握非参数均值差异检验方法：曼-惠特尼、威尔科克森与克鲁斯卡尔-沃利斯检验
• 系统学习多元线性回归与层级回归模型的假设检验与实现
• 掌握统计信度分析：计算Cronbach’s α、Cohen’s κ 与 Kendall’s W
• 逐步理解假设检验、数据解释与结果报告的完整流程

本课程包括：

• 2.5小时按需视频
• 9篇教学文章
• 8份可下载资源
• 可在移动设备和电视上访问
• 终身学习权限
• 课程结业证书

价格：$44.99

教程评分：4.3 / 5（389条学员评价，31,801名学员）

教程语言：英语

教程字幕：中英文字幕

课程要求：

• 已安装R与R Studio软件
• 具备基础统计学知识与术语理解能力

课程描述：

《R语言中级统计分析课程》专为希望提升数据分析技能的学生、研究人员及数据从业者设计。课程以实践为导向，系统讲解如何使用R进行常见统计分析与假设检验。

从相关性分析、方差分析到多元线性回归与信度检验，课程通过逐步操作、代码示例与结果解释，帮助你全面掌握R在统计建模中的核心应用。课程还涵盖非参数方法（如Mann-Whitney、Kruskal-Wallis）及信度系数（Cronbach’s α、Kendall’s W）等进阶主题，让你能够独立完成学术研究或商业数据分析。

本课程特别适合统计学专业学生、博士候选人、科研人员、市场研究员及希望进入数据分析领域的学习者。无论你是在进行论文研究还是准备数据岗位求职，这门课程都将助你掌握R语言的实战统计分析能力。

B站免费课程

更多 数据科学 教程