Potrivirea tehnicilor de eșantionare

Eșantioanele fac parte dintr-o populație. Aici sunt prezentate diferite scenarii de eșantionare. Potrivește-le cu categoria corectă: eșantionare aleatorie, stratificată sau pe clustere.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor din sondaje în Python

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor din sondaje în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.7+

Începe cursul gratuit

Ce sunt datele din sondaje și cum stabilim ce test statistic să folosim pentru a le analiza? Vei defini diverse tipuri de date din sondaje, vei întâlni concepte importante precum statisticile descriptive și inferențiale și vei vizualiza datele pentru a determina tehnica de modelare statistică potrivită. Astfel, vei ști cum să identifici și să descrii cel mai bine tendințele și concluziile din sondaje, atât calitativ, cât și cantitativ.

Exercise 1: Introducere în analiza datelor din sondaje Exercise 2: Niveluri de măsurare Exercise 3: Tabelul de contingență Exercise 4: Statistici descriptive și inferențiale Exercise 5: Statistici descriptive Exercise 6: Statistici inferențiale Exercise 7: Tehnici de modelare statistică Exercise 8: Inspecție cu diagrama de dispersie Exercise 9: Alege o metodă statistică Exercise 10: Potrivirea tehnicilor de eșantionare

Exercițiul curent

În acest capitol, vei învăța diferite moduri de a crea eșantioane din date de sondaj la nivel de populație, analizând parametrii în funcție de care au fost colectate datele.

Exercise 1: Eșantionare aleatorie Exercise 2: Eșantion aleatoriu de angajați Exercise 3: Eșantionare aleatorie reproductibilă Exercise 4: Eșantionare aleatoare stratificată Exercise 5: Distribuția răspunsurilor „Da" și „Nu"Exercise 6: Eșantionare stratificată Exercise 7: Eșantionare ponderată Exercise 8: Sondaj pentru blog Exercise 9: Eșantionare ponderată în funcție de preferința mâinii Exercise 10: Eșantionare prin clustere Exercise 11: Grupează clusterele Exercise 12: Alegerea clusterelor Exercise 13: Analiza eșantionării prin clustere

Acum este momentul să înțelegi diferența dintre statisticile descriptive și cele inferențiale în contextul analizei datelor din sondaje, prin exemple concrete din viața reală. Prin exerciții practice, vei interpreta semnificația diferitelor variabile, măsuri-cheie precum tendința centrală și z-scorul, și vei traduce rezultatele în pași concreți de acțiune.

Exercise 1: Statistici descriptive în analiza sondajelor Exercise 2: Distribuția frecvențelor Exercise 3: Măsuri de variabilitate Exercise 4: Măsuri ale tendinței centrale Exercise 5: Statistici inferențiale în analiza sondajelor Exercise 6: Vizualizarea datelor: histogramă Exercise 7: Calculează z-score-ul Exercise 8: Corelații Exercise 9: Analizează variabilele cu .corr()Exercise 10: Sunt angajații mulțumiți?Exercise 11: Corect și echitabil

La final, este timpul să aplici modelarea statistică în analiza datelor din sondaje, folosind analiza de regresie, testul t pentru două eșantioane, testul chi-pătrat, și să interpretezi ipotezele asociate acestor teste.

Exercise 1: Analiză de regresie Exercise 2: Ajustarea unui model de regresie liniară Exercise 3: Vizualizarea datelor din sondaj Exercise 4: Sunt necesare măsuri de siguranță?Exercise 5: Testul t pentru două eșantioane Exercise 6: Femeile sunt mai extrovertite?Exercise 7: Testul t pe două eșantioane pentru extraversie Exercise 8: Testul chi-pătrat Exercise 9: Test chi-pătrat sau nu?Exercise 10: Sondaj privind sănătatea mintală în tehnologie Exercise 11: Sănătatea mintală vs. munca la distanță Exercise 12: Felicitări