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.

Introduzione all'analisi dei dati da sondaggi

Esaminare i livelli di misurazione

Tabelle a doppia entrata

Statistica descrittiva e inferenziale

Statistiche descrittive

Statistica inferenziale

Tecniche di modellazione statistica

Ispezione con scatter plot

Scegli un metodo statistico

Opzioni

Random sampling

Stratified sampling

Cluster sampling

Abbina la tecnica di campionamento

Perché analizzare i dati da sondaggio e quando applicare gli strumenti statistici

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.

Campionamento casuale

Campione casuale di dipendenti

Campionamento casuale riproducibile

Campionamento casuale stratificato

Distribuzione di "Yes" e "No"

Campionamento stratificato

Campionamento ponderato

Sondaggio sul blog

Campionamento pesato sulla lateralità

Campionamento a grappolo

Raggruppa i cluster

Scelta dei cluster

Analisi del campionamento a grappolo

Campionamento e pesatura

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.

Statistiche descrittive nell'analisi dei sondaggi

Distribuzione di frequenza

Misure di variabilità

Misure di tendenza centrale

Statistiche inferenziali nell'analisi dei sondaggi

Visualizza i dati: istogramma

Calcola lo z-score

Correlazioni

Analizza le variabili con .corr()

I dipendenti sono felici?

Vincere a testa alta

Statistiche descrittive e inferenziali

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.

Analisi di regressione

Adattare un modello di regressione lineare

Visualizzare i dati del sondaggio

Servono misure di sicurezza aggiuntive?

Test t a due campioni

Le donne sono più estroverse?

Test t a due campioni sull'estroversione

Test chi-quadro

Chi quadrato o non chi quadrato?

Sondaggio sulla salute mentale nel tech

Salute mentale vs. lavoro da remoto

Congratulazioni

Modellazione statistica

Che si tratti di un'azienda che vuole capire le preferenze di lavoro dei propri dipendenti o di una campagna di marketing che desidera conoscere il modo migliore per soddisfare il proprio pubblico principale, i dati da sondaggio sono uno degli strumenti più efficaci. Qui imparerai lo scopo dell'analisi dei dati da sondaggio e quando è opportuno applicare strumenti statistici descrittivi e inferenziali. Imparerai ad applicare diversi metodi di campionamento con Python e a visualizzare i risultati del sondaggio per interpretare qualitativamente le variabili e gli esiti associati ai test di modellazione, a seconda del tipo di sondaggio che stai analizzando.

<h2>Impara a usare Python sui dati dei sondaggi</h2>
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Che si tratti di un'azienda che vuole capire cosa preferiscono i propri dipendenti o di una campagna di marketing che vuole sapere come soddisfare al meglio il proprio pubblico principale, i dati dei sondaggi sono uno dei modi migliori per capire meglio una popolazione e come muoversi su una questione. Qui scoprirai perché è importante analizzare i dati dei sondaggi e quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.
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<h2>Scopri gli strumenti chiave per analizzare i sondaggi statistici</h2>
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Basandosi sugli argomenti trattati nel corso <a href = "https://www.datacamp.com/courses/hypothesis-testing-in-python">"Verifica delle ipotesi in Python</a>", questo corso pratico ti aiuta a imparare a usare Python per analizzare tutti i tipi di dati di sondaggi.
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Imparerai a usare vari metodi di campionamento, assicurandoti di rappresentare bene la popolazione in uno studio e di poter capire i loro effetti sulla conclusione della tua analisi.
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Mentre guardi i risultati del sondaggio, potrai anche dare un'interpretazione qualitativa alle variabili e ai risultati legati ai test di modellizzazione come la regressione lineare, il test t su due campioni e il test chi-quadrato, a seconda del tipo di sondaggio che stai analizzando.

Hypothesis Testing in Python

Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando usare strumenti statistici.

Analisi dei dati da sondaggio in Python

Impara ad analizzare i dati dei sondaggi con Python e scopri quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.

Funzionari statunitensi selezionano casualmente individui negli Stati Uniti, ponendo domande sulle loro vite per trarre conclusioni sull’intera popolazione USA.

Per un’indagine di mercato, la popolazione è raggruppata in base al marchio del prodotto utilizzato, quindi i rispondenti vengono scelti casualmente da ciascun gruppo.

I ricercatori scelgono classi specifiche e tutti gli studenti delle classi selezionate condividono le loro opinioni sull’amministrazione della scuola.

Abbina la tecnica di campionamento

Analisi dei dati da sondaggio in Python

esercizio interattivo pratico