Bootstrap — kiedy i jak stosować metody resamplingu
Bootstrap to potężna technika resamplingu. Wyjaśniam kiedy jest lepszy od klasycznych testów i jak obliczać bootstrapowe przedziały ufności.
Czytaj więcej →Bootstrap to potężna technika resamplingu. Wyjaśniam kiedy jest lepszy od klasycznych testów i jak obliczać bootstrapowe przedziały ufności.
Czytaj więcej →PCA redukuje wiele zmiennych do kilku składowych zachowując maksimum wariancji. Wyjaśniam jak interpretować składowe i ładunki czynnikowe.
Czytaj więcej →Analiza skupień pozwala identyfikować naturalne grupy w danych bez z góry przyjętych kategorii. Przegląd metod k-means i hierarchicznych.
Czytaj więcej →Meta-analiza to statystyczna synteza wielu badań. Wyjaśniam efekt łączony, heterogeniczność i jak interpretować wyniki forest plot.
Czytaj więcej →Confirmatory Factor Analysis (CFA) pozwala testować czy dane pasują do zakładanego modelu pomiarowego. Krok po kroku przez dopasowanie i modyfikację modelu.
Czytaj więcej →Statystyka bayesowska to alternatywa dla klasycznej statystyki. Wyjaśniam czynnik Bayesa, prior i posterior oraz kiedy warto ją stosować.
Czytaj więcej →MANOVA rozszerza ANOVA na wiele zmiennych zależnych jednocześnie. Wyjaśniam kiedy stosować, jakie statystyki testowe i jak interpretować wyniki.
Czytaj więcej →Moderacja w regresji pozwala sprawdzić czy związek X-Y zależy od Z. Wyjaśniam centrowanie, tworzenie iloczynów i interpretację simple slopes.
Czytaj więcej →Mediacja wyjaśnia przez jaki mechanizm X wpływa na Y. Kompletny przewodnik po analizie mediacji z bootstrapem Hayesa.
Czytaj więcej →Analiza przeżycia bada czas do zdarzenia. Wyjaśniam krzywe Kaplana-Meiera, test log-rank i regresję Coxa — z przykładami medycznymi.
Czytaj więcej →