Nuove statistiche per ricercatori di design: Un flusso di lavoro bayesiano in Tidy R

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Titolo originale:

New Statistics for Design Researchers: A Bayesian Workflow in Tidy R

Contenuto del libro:

La ricerca sul design utilizza metodi scientifici per valutare i progetti e costruire teorie sul design. Questo libro inizia con domande riconoscibili nella ricerca sul design, come i test A/B, il modo in cui gli utenti imparano a utilizzare un dispositivo e il motivo per cui i volti generati al computer sono inquietanti. Utilizzando un'ampia gamma di esempi, vengono presentati progetti di ricerca efficaci insieme a modelli statistici e a numerose visualizzazioni.

Grazie all'approccio ordinato di R, la produzione di rapporti statistici pronti per la pubblicazione è semplice e anche i non programmatori possono impararla in un solo giorno. Centinaia di illustrazioni, tabelle, simulazioni e modelli sono presentati con codice R completo e dati inclusi.

Utilizzando modelli lineari bayesiani, modelli multilivello e modelli lineari generalizzati, viene introdotto un ampio quadro statistico che copre un'enorme varietà di situazioni di ricerca e che tuttavia si basa solo su una manciata di concetti di base. Vengono presentate soluzioni uniche a problemi ricorrenti, come i modelli psicometrici multilivello, la regressione beta per le scale di valutazione e la regressione ExGaussiana per i tempi di risposta. Viene promosso un approccio "think-first" per la costruzione dei modelli, così come per l'interpretazione quantitativa dei risultati, stimolando i lettori a pensare ai processi di generazione dei dati e al processo decisionale razionale.

Nuove statistiche per i ricercatori di design: A Bayesian Workflow in Tidy R si rivolge a scienziati, ricercatori industriali e studenti di diverse discipline, quali fattori umani, psicologia applicata, scienze della comunicazione, design industriale, informatica e robotica sociale. I concetti statistici sono introdotti in modo orientato ai problemi e con un formalismo minimo. I primi capitoli su R e sulla statistica bayesiana forniscono un punto di ingresso per tutti i background. Un capitolo dedicato alla critica e al confronto dei modelli è un'aggiunta preziosa per gli scienziati esperti.