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La nostra esplorazione dei dati di sondaggio inizia dai pesi di sondaggio. In questo capitolo scopriremo cosa sono i pesi e perché sono così importanti nell’analisi dei sondaggi. Un’altra caratteristica peculiare dei dati di sondaggio riguarda le modalità di raccolta tramite clustering e stratificazione. Faremo pratica nel definire ed esplorare queste caratteristiche di campionamento su diversi insiemi di dati di sondaggio.
Ora che abbiamo compreso i pesi di sondaggio, li integreremo nell’analisi dei dati categorici in questo capitolo. Faremo inferenza descrittiva calcolando statistiche di riepilogo, costruendo tabelle riassuntive e creando grafici a barre. Per l’inferenza analitica, impareremo a eseguire test chi-quadrato.
Naturalmente, non tutti i dati di sondaggio sono categorici; in questo capitolo esploreremo l’analisi dei dati quantitativi. Impareremo a calcolare statistiche pesate per il sondaggio, come media e quantili. Per la visualizzazione dei dati, creeremo grafici a barre, istogrammi e grafici di densità. Concluderemo il capitolo effettuando inferenza analitica con t-test pesati per il sondaggio.
Modellizzare i dati di sondaggio richiede anche un’attenta considerazione di come sono stati raccolti. Inizieremo il capitolo sulla modellizzazione imparando a incorporare i pesi di sondaggio negli scatter plot attraverso estetiche come dimensione, colore e trasparenza. Modellizzeremo i dati di sondaggio con la regressione lineare ed esploreremo come integrare predittori categorici e termini polinomiali nei nostri modelli.
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