Prueba t de dos muestras sobre extroversión

Supongamos que la encuesta de Susan sobre extraversion cumple las tres suposiciones para la prueba t de dos muestras en male_survey y female_survey. ¿Qué sintaxis usaría para ejecutar la prueba?

Supón que ttest_ind está importada desde scipy.stats.

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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 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

Ejercicio actual

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!