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.

Úvod do analýzy dat z průzkumů

Úrovně měření

Křížová tabulka

Popisná a inferenční statistika

Popisná statistika

Inferenční statistika

Techniky statistického modelování

Prozkoumání bodového grafu

Vyber statistickou metodu

Možnosti

Náhodné vzorkování

Stratifikované vzorkování

Klastrové vzorkování

Přiřazení metod vzorkování

Proč analyzovat data z průzkumů a kdy použít statistické metody

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

Náhodný výběr

Náhodný vzorek zaměstnanců

Reprodukovatelné náhodné vzorkování

Stratifikované náhodné vzorkování

Rozložení odpovědí „Ano" a „Ne"

Vážené vzorkování

Průzkum na blogu

Vážené vzorkování podle laterality

Shlukové vzorkování

Seskupení clusterů

Výběr shluků

Analýza clusterového vzorkování

Vzorkování a vážení

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.

Popisná statistika v analýze dotazníků

Frekvenční distribuce

Míry variability

Míry centrální tendence

Inferenciální statistika v analýze průzkumů

Vizualizace dat: histogram

Výpočet z-skóre

Korelace

Analýza proměnných pomocí .corr()

Jsou zaměstnanci spokojení?

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.

Regresní analýza

Trénování modelu lineární regrese

Vizualizace dat z průzkumu

Jsou potřeba bezpečnostní opatření?

Dvouvýběrový t-test

Jsou ženy extrovertovanější?

Dvouvýběrový t-test pro extraverzi

Chí-kvadrát test

Chi-square, nebo ne?

Průzkum duševního zdraví v technologickém sektoru

Duševní zdraví vs. práce na dálku

Gratulujeme

Statistické modelování

Ať už jde o firmu, která chce lépe porozumět pracovním preferencím svých zaměstnanců, nebo o marketingovou kampaň hledající způsob, jak nejlépe oslovit své hlavní publikum, data z průzkumů patří k nejcennějším nástrojům vůbec. Naučíš se, k čemu analýza dat z průzkumů slouží a kdy je vhodné použít popisné nebo inferenční statistické metody. Osvojíš si různé metody vzorkování v Pythonu a naučíš se výsledky průzkumů vizualizovat, aby sis mohl/a kvalitativně interpretovat proměnné a výstupy spojené se statistickým modelováním podle typu analyzovaného průzkumu.

<h2>Naučte se používat Python na průzkumných datech</h2>
<br><br>
Ať už jde o společnost, která chce porozumět pracovním preferencím svých zaměstnanců, nebo o marketingovou kampaň, která potřebuje zjistit, jak nejlépe oslovit svou dominantní cílovou skupinu, data z průzkumů patří mezi nejlepší nástroje pro lepší pochopení populace a další postup v dané záležitosti. Zde se naučíte, k čemu slouží analýza dat z průzkumů a kdy je vhodné používat statistické nástroje popisné a inferenční povahy.
<br><br>
<h2>Seznamte se s klíčovými nástroji pro statistickou analýzu průzkumů</h2>
<br><br>
Navazuje na témata probíraná v kurzu <a href = "https://www.datacamp.com/courses/hypothesis-testing-in-python">Hypothesis Testing in Python</a> vám tento praktický kurz umožní seznámit se s používáním Pythonu pro analýzu nejrůznějších dat z průzkumů.
<br><br>
Naučíte se používat různé metody výběru vzorku, abyste přesně reprezentovali populaci ve studii a mohli z vaší analýzy odvodit jejich vliv na závěr.
<br><br>
Při vizualizaci výsledků svého průzkumu budete také kvalitativně interpretovat proměnné a výsledky spojené s modelovacími testy, jako jsou lineární regrese, dvouvýběrový t-test a chí-kvadrát test, v souvislosti s typem průzkumu, který analyzujete.

Hypothesis Testing in Python

Naučte se analyzovat data z průzkumů v Pythonu a kdy použít popisné a inferenční statistické nástroje.

Analýza dat z průzkumů v Pythonu

Naučte se analyzovat data z průzkumů v Pythonu a zjistěte, kdy je vhodné použít statistické nástroje popisné a inferenční povahy.

Američtí úředníci náhodně vybírají obyvatele USA a kladou jim otázky o jejich životě, aby mohli vyvozovat závěry o celé americké populaci.

Pro průzkum trhu je populace rozdělena do skupin podle značky produktu, který používají, a respondenti jsou poté náhodně vybráni z každé skupiny.

Výzkumníci vyberou konkrétní třídy a všichni žáci z vybraných tříd sdílejí své názory na vedení školy.

Přiřazení metod vzorkování

Analýza dat z průzkumů v Pythonu

Interaktivní praktické cvičení