Test t a due campioni sull'estroversione

Supponiamo che il sondaggio di Susan su extraversion soddisfi tutte e tre le assunzioni per il test t a due campioni su male_survey e female_survey. Quale sintassi userebbe per eseguire il test?

Assumi che ttest_ind sia importata da scipy.stats.

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Che cosa sono i dati da sondaggio e come decidiamo quale test statistico usare per analizzarli? Per rispondere, saprai definire tutte le tipologie di dati da sondaggio, incontrerai concetti chiave come statistiche descrittive e inferenziali e visualizzerai i dati per determinare la tecnica di modellazione statistica più adatta. In questo modo, saprai come definire al meglio in modo qualitativo e quantitativo le tendenze e gli insight che emergono dai sondaggi.

Exercise 1: Introduzione all'analisi dei dati da sondaggi Exercise 2: Esaminare i livelli di misurazione Exercise 3: Tabelle a doppia entrata Exercise 4: Statistica descrittiva e inferenziale Exercise 5: Statistiche descrittive Exercise 6: Statistica inferenziale Exercise 7: Tecniche di modellazione statistica Exercise 8: Ispezione con scatter plot Exercise 9: Scegli un metodo statistico Exercise 10: Abbina la tecnica di campionamento

In questo capitolo imparerai i diversi modi di creare un campione di dati da sondaggio a partire da una popolazione, analizzando i parametri con cui il sondaggio è stato condotto.

Exercise 1: Campionamento casuale Exercise 2: Campione casuale di dipendenti Exercise 3: Campionamento casuale riproducibile Exercise 4: Campionamento casuale stratificato Exercise 5: Distribuzione di "Yes" e "No"Exercise 6: Campionamento stratificato Exercise 7: Campionamento ponderato Exercise 8: Sondaggio sul blog Exercise 9: Campionamento pesato sulla lateralità Exercise 10: Campionamento a grappolo Exercise 11: Raggruppa i cluster Exercise 12: Scelta dei cluster Exercise 13: Analisi del campionamento a grappolo

Ora è il momento di capire la differenza tra statistiche descrittive e inferenziali nell'analisi dei dati da sondaggio con esempi reali. Con esercizi pratici, interpreterai più a fondo il significato delle diverse variabili, di misure chiave come la tendenza centrale e lo z-score, e trarrai conclusioni utili per passare all'azione.

Exercise 1: Statistiche descrittive nell'analisi dei sondaggi Exercise 2: Distribuzione di frequenza Exercise 3: Misure di variabilità Exercise 4: Misure di tendenza centrale Exercise 5: Statistiche inferenziali nell'analisi dei sondaggi Exercise 6: Visualizza i dati: istogramma Exercise 7: Calcola lo z-score Exercise 8: Correlazioni Exercise 9: Analizza le variabili con .corr()Exercise 10: I dipendenti sono felici?Exercise 11: Vincere a testa alta

Infine, è il momento di applicare la modellazione statistica all'analisi dei dati da sondaggio con l'analisi di regressione, il test t a due campioni, il test chi-quadro e di interpretare le ipotesi associate a questi test.

Exercise 1: Analisi di regressione Exercise 2: Adattare un modello di regressione lineare Exercise 3: Visualizzare i dati del sondaggio Exercise 4: Servono misure di sicurezza aggiuntive?Exercise 5: Test t a due campioni Exercise 6: Le donne sono più estroverse?Exercise 7: Test t a due campioni sull'estroversione

Esercizio attuale

Exercise 8: Test chi-quadro Exercise 9: Chi quadrato o non chi quadrato?Exercise 10: Sondaggio sulla salute mentale nel tech Exercise 11: Salute mentale vs. lavoro da remoto Exercise 12: Congratulazioni