Dvouvýběrový t-test pro extraverzi

Předpokládejme, že Susanin průzkum zaměřený na extraversion splnil všechny tři předpoklady pro dvouvýběrový t-test na datech male_survey a female_survey. Jaký zápis by použila ke spuštění testu?

Předpokládej, že ttest_ind je importováno z scipy.stats.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat z průzkumů v Pythonu

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza dat z průzkumů v Pythonu

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.7+

Začněte kurz zdarma

Co jsou data z průzkumů a jak zjistíme, který statistický test použít k jejich analýze? Naučíš se rozlišovat různé typy dat z průzkumů, seznámíš se s klíčovými pojmy jako popisná a inferenční statistika a naučíš se data vizualizovat, abys dokázal/a zvolit správnou techniku statistického modelování. Díky tomu budeš schopen/schopna kvalitativně i kvantitativně popsat trendy a poznatky, které v průzkumech najdeš.

Exercise 1: Úvod do analýzy dat z průzkumů Exercise 2: Úrovně měření Exercise 3: Křížová tabulka Exercise 4: Popisná a inferenční statistika Exercise 5: Popisná statistika Exercise 6: Inferenční statistika Exercise 7: Techniky statistického modelování Exercise 8: Prozkoumání bodového grafu Exercise 9: Vyber statistickou metodu Exercise 10: Přiřazení metod vzorkování

V této kapitole se naučíš různé způsoby, jak z populačních dat průzkumu vytvořit vzorková data, a prozkoumáš parametry, podle nichž byla data sbírána.

Exercise 1: Náhodný výběr Exercise 2: Náhodný vzorek zaměstnanců Exercise 3: Reprodukovatelné náhodné vzorkování Exercise 4: Stratifikované náhodné vzorkování Exercise 5: Rozložení odpovědí „Ano" a „Ne"Exercise 6: Stratifikované vzorkování Exercise 7: Vážené vzorkování Exercise 8: Průzkum na blogu Exercise 9: Vážené vzorkování podle laterality Exercise 10: Shlukové vzorkování Exercise 11: Seskupení clusterů Exercise 12: Výběr shluků Exercise 13: Analýza clusterového vzorkování

Teď přichází čas pochopit rozdíl mezi popisnou a inferenční statistikou v kontextu analýzy dat z průzkumů – a to na konkrétních příkladech ze skutečného života. Prostřednictvím praktických cvičení se naučíš interpretovat různé proměnné, klíčové míry jako střední hodnotu a z-skóre a vyvodit z výsledků konkrétní závěry.

Exercise 1: Popisná statistika v analýze dotazníků Exercise 2: Frekvenční distribuce Exercise 3: Míry variability Exercise 4: Míry centrální tendence Exercise 5: Inferenciální statistika v analýze průzkumů Exercise 6: Vizualizace dat: histogram Exercise 7: Výpočet z-skóre Exercise 8: Korelace Exercise 9: Analýza proměnných pomocí .corr()Exercise 10: Jsou zaměstnanci spokojení?Exercise 11: Férové podmínky pro všechny

A na závěr přichází statistické modelování aplikované na data z průzkumů – regresní analýza, dvouvýběrový t-test, chí-kvadrát test a interpretace předpokladů spojených s těmito testy.

Exercise 1: Regresní analýza Exercise 2: Trénování modelu lineární regrese Exercise 3: Vizualizace dat z průzkumu Exercise 4: Jsou potřeba bezpečnostní opatření?Exercise 5: Dvouvýběrový t-test Exercise 6: Jsou ženy extrovertovanější?Exercise 7: Dvouvýběrový t-test pro extraverzi

Aktuální cvičení

Exercise 8: Chí-kvadrát test Exercise 9: Chi-square, nebo ne?Exercise 10: Průzkum duševního zdraví v technologickém sektoru Exercise 11: Duševní zdraví vs. práce na dálku Exercise 12: Gratulujeme