Muestra aleatoria de empleados

Eres analista en una empresa que actualmente tiene 500 empleados. La empresa quiere realizar una encuesta para medir la satisfacción de los empleados según algunas variables identificadas. Tú y el equipo de investigación decidís fijar la muestra en 85 empleados. Estos 85 empleados participarán en la encuesta y se utilizarán como representación de la población total de 500 empleados.

El conjunto de datos y pandas se han cargado por ti como employee_satisfaction y pd, respectivamente.

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Análisis de datos de encuestas en Python

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Use n parameter to sample 85 employees
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IntermedioNivel de habilidad

4.7+

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¿Qué son los datos de encuestas y cómo determinamos qué prueba estadística usar para analizarlos? Para responder a esto, podrás definir todo tipo de datos de encuestas, conocer conceptos clave como estadística descriptiva e inferencial y visualizar datos de encuestas para determinar la técnica de modelización estadística adecuada. Así sabrás cómo definir cualitativa y cuantitativamente las tendencias e insights que encuentres en las encuestas.

Exercise 1: Introducción al análisis de datos de encuestas Exercise 2: Observa los niveles de medida Exercise 3: Tabulación cruzada Exercise 4: Estadística descriptiva e inferencial Exercise 5: Estadísticos descriptivos Exercise 6: Estadística inferencial Exercise 7: Técnicas de modelización estadística Exercise 8: Inspección de diagrama de dispersión Exercise 9: Elige un método estadístico Exercise 10: Empareja la técnica de muestreo

En este capítulo, aprenderás distintas formas de crear datos de encuestas de muestra a partir de datos de encuestas de población analizando los parámetros con los que se recogieron los datos.

Exercise 1: Muestreo aleatorio Exercise 2: Muestra aleatoria de empleados

Ejercicio actual

Exercise 3: Muestreo aleatorio reproducible Exercise 4: Muestreo aleatorio estratificado Exercise 5: Distribución de «sí» y «no»Exercise 6: Muestreo estratificado Exercise 7: Muestreo ponderado Exercise 8: Encuesta del blog Exercise 9: Muestreo ponderado sobre lateralidad Exercise 10: Muestreo por conglomerados Exercise 11: Agrupar por conglomerados Exercise 12: Elegir conglomerados Exercise 13: Análisis de muestreo por conglomerados

Ahora toca entender la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial en el análisis de datos de encuestas con ejemplos reales. A través de ejercicios prácticos, interpretarás mejor el significado de diferentes variables, medidas clave como la tendencia central y el z-score, e interpretarás resultados para tomar medidas aplicables.

Exercise 1: Estadística descriptiva en el análisis de encuestas Exercise 2: Distribución de frecuencias Exercise 3: Medidas de variabilidad Exercise 4: Medidas de tendencia central Exercise 5: Estadística inferencial en el análisis de encuestas Exercise 6: Visualiza datos: histograma Exercise 7: Calcula el z-score Exercise 8: Correlaciones Exercise 9: Analiza variables con .corr()Exercise 10: ¿Son felices los empleados?Exercise 11: Justo y merecido

Por último, aplicarás modelización estadística al análisis de datos de encuestas con análisis de regresión, la prueba t de dos muestras, la prueba chi-cuadrado y la interpretación de los supuestos asociados a estas pruebas.

Exercise 1: Análisis de regresión Exercise 2: Ajuste de un modelo de regresión lineal Exercise 3: Visualización de datos de encuestas Exercise 4: ¿Se necesitan medidas de seguridad adicionales?Exercise 5: Prueba t de dos muestras Exercise 6: ¿Son las mujeres más extrovertidas?Exercise 7: Prueba t de dos muestras sobre extroversión Exercise 8: Prueba chi-cuadrado Exercise 9: ¿Usar o no usar chi-cuadrado?Exercise 10: Encuesta sobre salud mental en tecnología Exercise 11: Salud mental vs. trabajo en remoto Exercise 12: ¡Enhorabuena!