Tidigare år spelade jag in videos som går igenom all teori för faktorförsök samt en del exempel. Dessa finns tillgängliga nedan. Dock kommer allt material även gås igenom lite mer noggrant på föreläsningarna. Längst ner finns även länkar till Helgas inspelade föreläsningar som gick förra året.

Föreläsning 1: Grunden bakom faktorförsök (slides)

Till en början behöver vi gå igenom smått praktiskt information men även vad faktorförsök faktiskt är. När är det användbart?

Inledning

Hur ser modellen ut och hur skattar vi våra parametrar:

Model och skattningar

Hur kan vi på ett smidigt sätt ilustruera våra skattningar så att det på ett enkelt sätt kan dra slutsater från dem:

Metoder för illustrering

Ett kortare exempel med tre faktorer där vi skattar fåra model parametrar samt illustruerar våra resultat:

Exempel

För den som vill ha en mer matematisk bakgrund varför våra skattningar av $LaTeX: \beta$ ser ut som de gör så är här en video där detta beskrivs med linär algebra. (OBS! Detta är dock inget som är obligatoriskt för kursen).

Matris skattning av $LaTeX: \beta$

Föreläsning 2: Refferensfördelning och refferensintervall samt hur man skattar $LaTeX: \sigma$ . (slides)

I denna delen går vi igenom hur vi hanterar fel som kan uppstå under mätningar och den teori som behövs för att kunna avgöra ifall en effekt beror på slumpen eller faktiska samband.

I första delen går vi igenom vad refferensfördelningen och refferensintervallet är och hur de kan användas för att avgöra om en effekt är signifikant skilld från noll.

Refferensfördelning och refferensintervall

En naturlig fråga är vad vi gör om vi inte känner till $LaTeX: \sigma$ i vår refferensfördelning. I följade video går vi igenom tre olika metoder på gur vi kan gå tillväga om vi inte känner till $LaTeX: \sigma$ . Dessa metoder bygger huvudsakligen på:

Skatta $LaTeX: \sigma$ genom en sammanviktning av variansen mellan våra olika grupper.
Skatta $LaTeX: \sigma$ genom att studera skattade effekter som vi vet från början inte är signifikanta.
Använder oss av ett normalfördelningspapper där vi på ett grafiskt sätt kan se vilka effekter som är signifikanta.

Om vi inte vet $LaTeX: \sigma$

Föreläsning 3: Reducerande faktorförsök (slides)

I denna delen går vi igenom vad vi kan göra ifall vi inte har resurserna för att utföra alla mätningar för att undersöka alla de faktorer vi vill beräkna. Detta kan göras med hjälp av ett reducerat faktorförsök. Några viktiga termer att ha koll på från detta avsnitt är:

Reducerat faktorförsök
Alias
Generator
Definierande relation
Ord
Upplösning

Först går vi igenom vad ett reducerat faktorförsök är:

Reducerat faktorförsök

Hur går man till väga för att skapa ett reducerat faktorförsök och vad ska man tänka på när man gör detta:

skapandet av ett reducerat faktorförsök

Slutligen går vi igenom ett exempel som går igenom olika delar av de tre första föreläsningarna:

uppg6 från 190115

Föreläsning 4: Exempel samt genomgång av labboration

I denna delen går vi igenom 3 olika delar av teorin för faktorförsök. I första exemplet pratar vi lite om vilka konsekvenser olika val av generatorer kan få på våra slutsatser:

exempel1

Nästa exempel hanterar ett fullständigt faktorförsök samt utvidgande till reducerat faktorförsök.

exempel2

Sista exemplet handlar om hur vi använder oss av ett normalfördelningsdiagram för att avgöra vilka effekter som är signifikanta eller inte.

exempel3

Helgas inspelningar

Fullständigt faktorförsök

Reducerade Faktorförsök