O que são dados de pesquisa e como escolher o teste estatístico adequado para analisá-los? Para responder a isso, você vai definir vários tipos de dados de pesquisa, conhecer conceitos importantes como estatística descritiva e inferencial e visualizar dados de pesquisa para determinar a técnica de modelagem estatística adequada. Com isso, você saberá como definir qualitativamente e quantitativamente as tendências e os insights encontrados em pesquisas.

Introdução à Análise de Dados de Pesquisa

Observando os níveis de mensuração

Tabulação cruzada

Estatística Descritiva e Inferencial

Estatística descritiva

Estatística inferencial

Técnicas de Modelagem Estatística

Inspeção com gráfico de dispersão

Escolha um método estatístico

Opções

Amostragem aleatória

Amostragem estratificada

Amostragem por conglomerados

Correspondência de técnica de amostragem

Por que analisar dados de pesquisa e quando aplicar ferramentas estatísticas

Neste capítulo, você vai aprender diferentes formas de criar amostras de dados de pesquisa a partir de dados populacionais, analisando os parâmetros pelos quais os dados foram coletados.

Amostra aleatória de funcionários

Amostragem aleatória reprodutível

Amostragem Aleatória Estratificada

Distribuição de "sim" e "não"

Amostragem ponderada

Pesquisa do blog

Amostragem ponderada por dominância manual

Agrupar clusters

Escolhendo clusters

Análise por amostragem em conglomerados

Amostragem e ponderação

Agora é hora de entender a diferença entre estatística descritiva e inferencial na análise de dados de pesquisa, com alguns exemplos do dia a dia. Por meio de exercícios práticos, você vai interpretar melhor o significado de diferentes variáveis, medidas-chave como tendência central e z-score, e interpretar resultados para orientar ações.

Estatísticas descritivas na análise de pesquisas

Distribuição de frequência

Medidas de variabilidade

Medidas de tendência central

Estatística inferencial na análise de pesquisas

Visualizar dados: histograma

Encontrar o z-score

Correlação

Analise variáveis com .corr()

Os funcionários estão felizes?

Justo e na raça

Estatística descritiva e inferencial

Por fim, é hora de aplicar modelagem estatística à análise de dados de pesquisa com análise de regressão, o teste t para duas amostras, o teste qui-quadrado e interpretar as suposições associadas a esses testes.

Análise de regressão

Ajustando um modelo de regressão linear

Visualizando dados de pesquisa

Precauções de segurança necessárias?

Teste t para duas amostras

Mulheres são mais extrovertidas?

Teste t de duas amostras em extroversão

Teste qui-quadrado

Aplicar ou não o qui-quadrado?

Pesquisa sobre saúde mental em tecnologia

Saúde mental vs. trabalho remoto

Parabéns

Modelagem estatística

Seja uma empresa buscando entender as preferências de trabalho de seus funcionários ou uma campanha de marketing querendo atender melhor seu público principal, dados de pesquisa são uma das melhores ferramentas disponíveis. Aqui, você vai aprender o propósito de analisar dados de pesquisa e quando é apropriado aplicar ferramentas estatísticas descritivas e inferenciais. Você vai aplicar vários métodos de amostragem usando Python e visualizar seus resultados para interpretar qualitativamente as variáveis e os resultados associados a testes de modelagem, dependendo do tipo de pesquisa que está analisando.

<h2>Aprenda a usar Python em dados de pesquisa</h2>
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Seja uma empresa querendo entender as preferências de trabalho dos seus funcionários ou uma campanha de marketing querendo saber como melhor atender ao seu público principal, os dados de pesquisas são uma das melhores ferramentas para entender melhor uma população e como agir em um assunto. Aqui, você vai aprender o objetivo de analisar dados de pesquisas e quando é legal usar ferramentas estatísticas descritivas e inferenciais.
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<h2>Familiarize-se com as principais ferramentas de análise de pesquisas estatísticas</h2>
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Com base nos tópicos abordados em <a href = "https://www.datacamp.com/courses/hypothesis-testing-in-python">Teste de Hipóteses em Python</a>, este curso prático permite que você se familiarize com o uso do Python para analisar todos os tipos de dados de pesquisas.
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Você vai aprender a usar vários métodos de amostragem, garantindo que você represente com precisão a população em um estudo e possa deduzir seus efeitos na conclusão da sua análise.
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Ao visualizar os resultados da sua pesquisa, você também vai interpretar qualitativamente as variáveis e os resultados associados a testes de modelagem, como regressão linear, teste t de duas amostras e teste qui-quadrado, conforme se aplicável ao tipo de pesquisa que você está analisando.

Hypothesis Testing in Python

Aprenda a analisar dados de pesquisa com Python e quando aplicar ferramentas estatísticas.

Análise de dados de pesquisa em Python

Aprenda a analisar dados de pesquisas com Python e quando aplicar ferramentas de estatística descritiva e inferencial.

Data Scientist

Introducing Survey Data Analysis

What is survey data analysis?

What is survey data?

Types of survey data

Defining goals

Sampling for surveys

Sampling techniques overview

Crosstab - a common way to analyze survey data

Crosstab function

Let's practice!

Por que analisar dados de pesquisa e quando aplicar ferramentas estatísticas - Introdução à Análise de Dados de Pesquisa

Introdução à Análise de Dados de Pesquisa

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