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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
हम survey data की शुरुआत survey weights से करेंगे। इस चैप्टर में, आप जानेंगे कि survey weights क्या होते हैं और सर्वे डेटा विश्लेषण में ये इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं। सर्वे डेटा की एक और खास बात है कि इन्हें क्लस्टरिंग और स्ट्रैटिफिकेशन के जरिए इकट्ठा किया जाता है। हम कई survey datasets के लिए इन सैंपलिंग फीचर्स को R में निर्दिष्ट करना और उनकी जाँच-पड़ताल करना सीखेंगे।
अब जब हमें survey weights की समझ है, तो इस चैप्टर में हम इन weights को categorical data के विश्लेषण में शामिल करने का अभ्यास करेंगे। हम सार-सांख्यिकी निकालकर, सार-सारणी बनाकर, और बार ग्राफ बनाकर वर्णनात्मक निष्कर्ष निकालेंगे। विश्लेषणात्मक निष्कर्ष के लिए, हम chi-squared tests चलाना सीखेंगे।
बेशक, सभी survey data categorical नहीं होते, इसलिए इस चैप्टर में हम quantitative survey data का विश्लेषण करना सीखेंगे। हम survey-weighted सांख्यिकी, जैसे mean और quantiles, निकालना सीखेंगे। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, हम बार-ग्राफ, हिस्टोग्राम, और डेंसिटी प्लॉट बनाएँगे। चैप्टर के अंत में, हम survey-weighted t-tests के साथ विश्लेषणात्मक निष्कर्ष निकालेंगे।
Survey data का मॉडलिंग करते समय यह भी सावधानी से देखना होता है कि डेटा कैसे इकट्ठा किया गया था। हम इस मॉडलिंग चैप्टर की शुरुआत यह सीखकर करेंगे कि स्कैटर प्लॉट्स में size, color, और transparency जैसे एस्थेटिक्स के जरिए survey weights को कैसे शामिल किया जाए। फिर हम linear regression से survey data का मॉडल बनाएँगे और देखेंगे कि अपने मॉडलों में categorical predictors और polynomial terms को कैसे जोड़ा जाए।
वर्तमान अभ्यास