Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/designexperiments
Si estás buscando mejorar tus habilidades en el diseño y análisis de experimentos, el curso ‘Diseño, ejecución y análisis de experimentos’ de Coursera es una opción excelente. Este curso se centra en la importancia de realizar pruebas con usuarios para validar experiencias óptimas de usuario antes de implementar cambios de diseño. En un mundo donde la experiencia del usuario es primordial, este curso ofrece herramientas esenciales para entender cómo evaluar correctamente estas interacciones.
### Desglose del curso
El curso está estructurado en módulos que cubren desde conceptos básicos hasta análisis avanzados.
1. **Conceptos básicos de diseño experimental**: Aprenderás sobre comparaciones de medias, significancia estadística y criterios de inclusión y exclusión, aspectos fundamentales para diseñar experimentos efectivos.
2. **Pruebas de proporciones**: Conocerás cómo analizar preferencias de usuarios usando R y RStudio, lo cual es vital para los análisis de datos en los experimentos.
3. **La prueba t**: Aquí aprenderás a diseñar y analizar pruebas A/B en sitios web, lo que puede ser increíblemente útil para evaluar cambios en el diseño de una página.
4. **Validez en diseño y análisis**: Este módulo se centra en cómo asegurar que tus experimentos y análisis sean válidos, manejando aspectos como confusiones y la validez ecológica.
5. **Experimentos de un factor entre sujetos**: Se enseñará sobre la experiencia de diferentes herramientas de programación y cómo analizar los resultados.
6. **Experimentos de un factor dentro de los sujetos**: Aprenderás sobre diseños de medidas repetidas, analizando el desempeño en aplicaciones de contactos.
7. **Diseños factoriales de experimentos**: Este módulo se centra en experimentos que tienen múltiples factores, lo que agrega un nivel adicional de complejidad pero también de realismo en los resultados.
8. **Generalizando la respuesta**: Aquí se abordan modelos lineales generalizados para respuestas no normales, una habilidad muy útil en la investigación de UX.
9. **El poder de los modelos de efectos mixtos**: Se enfoca en modelos mixtos lineales y generalizados, lo que te permitirá maximizar la información que obtienes de tus experimentos.
### Recomendación
Recomiendo encarecidamente este curso no solo por la calidad del contenido, sino también por la accesibilidad que proporciona R y RStudio como herramientas para el análisis de datos. La estructura modular del curso permite un aprendizaje progresivo y adaptado a tus necesidades. Los ejemplos del mundo real en el campo del diseño de interacción (IxD) y la interacción humano-computadora (HCI) son especialmente valiosos para aplicar teoría a la práctica.
En resumen, si deseas profundizar en el campo del diseño de experiencias de usuario y mejorar tus habilidades analíticas, este curso es una inversión que vale la pena. ¡No dudes en inscribirte y comenzar tu viaje hacia un entendimiento más profundo de los experimentos centrados en el usuario!
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