Course Summary
This course compares and contrasts the creation of groups and their effectiveness in different settings. Learn about the dynamics of group creation and how to make groups more effective.Key Learning Points
- Understand the importance of group creation in various settings
- Identify the factors that contribute to group effectiveness
- Learn strategies to improve group performance
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the factors that contribute to effective group performance
- Develop strategies to improve group dynamics and performance
- Apply concepts learned to various settings
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic understanding of group dynamics
- Familiarity with team building strategies
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
Similar Courses
- Effective Communication in Groups
- Leading Teams
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Novartis Professor of Leadership and Management at Harvard Business School
- Founder and President of The Table Group
Related Books
Description
Курс посвящен статистическому сравнению характеристик групп и категорий.
Outline
- Одновыборочные и двухвыборочные критерии
- Обзор специализации
- 1.1. Введение в межгрупповые сравнения
- 1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних
- 1.3. Сравнение двух независимых выборок
- 1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок
- 1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок
- 1.6. Сравнение двух связанных выборок
- 1.7. Критерии равенства групп. Практика
- 1.8. Сравнение средних в SPSS. Практика
- О чём этот курс и как он устроен
- Дополнительные материалы по статистическим пакетам
- Данные, на которые мы опираемся
- 1.1. Введение в межгрупповые сравнения (презентация)
- 1.2. Одновыборочные критерии сравнения средних (презентация)
- 1.3. Сравнение двух независимых выборок (презентация)
- 1.4. Сравнение дисперсий двух независимых выборок (презентация)
- 1.5. Сравнение распределений двух независимых выборок (презентация)
- 1.6. Сравнение двух связанных выборок (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Одновыборочные и двухвыборочные критерии
- Сравнение нескольких выборок
- 2.1. Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай
- 2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай
- 2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок
- 2.4. Критерий Фридмана
- 2.5. Биномиальные данные
- 2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим
- 2.7. Проверка гипотез о равенстве средних для нескольких зависимых и независимых групп в R. Практика
- 2.8. Сравнение средних в SPSS: k-выборочные критерии. Практика
- Сравнение средних в SPSS: тесты для связанных выборок. Практика
- 2.1. Сравнение средних для k независимых выборок: параметрический случай (презентация)
- 2.2. Сравнение средних для k независимых выборок: непараметрический случай (презентация)
- 2.3. Сравнение средних для нескольких связанных выборок (презентация)
- 2.4. Критерий Фридмана (презентация)
- 2.5. Биномиальные данные (презентация)
- 2.6. Проверка соответствия выборочных пропорций теоретическим (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Сравнение нескольких выборок
- Введение в кластерный анализ
- 3.1. Особенности методов кластерного анализа
- 3.2. Меры сходства. Меры расстояния
- 3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности
- 3.4. Иерархический кластерный анализ
- 3.5. Определение оптимального количества кластеров
- 3.6. Иерархический кластерный анализ: пример
- 3.7. Иерархический кластерный анализ в R. Практика
- 3.8. Иерархический кластерный анализ в SPSS. Практика
- 3.1. Особенности методов кластерного анализа (презентация)
- 3.2. Меры сходства. Меры расстояния (презентация)
- 3.3. Корреляционные меры сходства и меры ассоциативности (презентация)
- 3.4. Иерархический кластерный анализ (презентация)
- 3.5. Определение оптимального количества кластеров (презентация)
- 3.6. Иерархический кластерный анализ: пример (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Введение в кластерный анализ
- Итерационные методы кластерного анализа
- 4.1. Метод k-средних
- 4.2. Метод K-средних. Пример
- 4.3. Алгоритм Forel
- 4.4. Forel. Пример
- 4.5. Способы оценки качества кластеризации
- 4.6. Графические инструменты в кластерном анализе
- 4.7. Построение кластерного анализа с помощью k-средних в R. Практика
- 4.8. Построение кластерного анализа методом k-средних в SPSS. Практика
- 4.1. Метод k-средних (презентация)
- 4.2. Метод K-средних. Пример (презентация)
- 4.3. Forel. Пример работы алгоритма (презентация)
- 4.4. Forel. Пример (презентация)
- 4.5. Способы оценки качества кластеризации (презентация)
- 4.6. Графические инструменты в кластерном анализе (презентация)
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Вопросы для самопроверки
- Итерационные методы кластерного анализа
- Итоговое задание
- Данные для выполнения задания
- Итоговый тест
Summary of User Reviews
This course on comparison and group creation has received positive reviews from users. Many users have appreciated the practical approach and the depth of the content covered in the course.Key Aspect Users Liked About This Course
Practical approachPros from User Reviews
- In-depth coverage of the subject
- Good balance between theory and practical application
- Engaging and knowledgeable instructors
Cons from User Reviews
- Some users found the pace of the course too fast
- Not suitable for beginners in the subject
- Limited interaction with other students
Линейные модели с дискретными предикторами
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Необходимость описать закономерности изменения количественной переменной в нескольких группах возникает часто, например, если перед вами данные эксперимента. ). html документов при помощи rmarkdown и knitr....
Сравнение и создание групп
- 0.0
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Курс посвящен статистическому сравнению характеристик групп и категорий. Различаются ли регионы (или аудитории) по доходу или возрасту? Как отличается пользовательская активность в разные времена года?...
