Rezultatul funcției svyby()

Atât out, cât și NHANESraw conțin coloane numite SleepHrsNight și Gender. Afișează out și select(NHANESraw, SleepHrsNight, Gender).

Care dintre afirmațiile de mai jos este incorectă?

Acest exercițiu face parte din cursul

Analizarea datelor din sondaje în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Analizarea datelor din sondaje în R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

224 reviews

Începe cursul gratuit

Explorarea datelor din sondaje începe cu ponderile sondajului. În acest capitol, vei afla ce sunt ponderile sondajului și de ce sunt atât de importante în analiza datelor. O altă caracteristică specifică datelor din sondaje este modul în care au fost colectate – prin grupare pe clustere și stratificare. Vei exersa specificarea și explorarea acestor caracteristici de eșantionare pe mai multe seturi de date.

Exercise 1: Ce sunt ponderile sondajului?Exercise 2: Ponderi de sondaj Exercise 3: Vizualizarea ponderilor Exercise 4: Specificarea elementelor designului în R Exercise 5: Design-uri în R Exercise 6: Designuri stratificate în R Exercise 7: Modele de clustere în R Exercise 8: Compararea ponderilor de sondaj pentru diferite design-uri Exercise 9: Vizualizarea impactului ponderilor din sondaj Exercise 10: Ponderile NHANES Exercise 11: Să legăm totul împreună!

Acum că ai înțeles ponderile sondajului, vei exersa includerea lor în analiza datelor categoriale. Vei realiza inferență descriptivă prin calcularea statisticilor rezumative, construirea tabelelor rezumative și crearea diagramelor cu bare. Pentru inferența analitică, vei învăța să aplici teste chi-pătrat.

Exercise 1: Vizualizarea unei variabile categoriale Exercise 2: Rezumarea unei variabile categoriale Exercise 3: Interpretarea tabelelor de frecvență Exercise 4: Reprezentarea grafică a unei variabile categoriale Exercise 5: Explorarea a două variabile categoriale Exercise 6: Crearea tabelelor de contingență Exercise 7: Construirea graficelor cu bare segmentate Exercise 8: Rezumat cu svytotal()Exercise 9: Interpretarea funcției svymean()Exercise 10: Inferență pentru variabile categoriale Exercise 11: Rularea unui test chi pătrat Exercise 12: Totul laolaltă!

Nu toate datele din sondaje sunt categoriale, așa că în acest capitol vei explora analiza datelor cantitative. Vei învăța să calculezi statistici ponderate, precum media și cuantilele. Pentru vizualizarea datelor, vei construi diagrame cu bare, histograme și grafice de densitate. Vei încheia capitolul cu inferență analitică folosind teste t ponderate.

Exercise 1: Rezumarea datelor cantitative Exercise 2: Statistici din sondaj Exercise 3: Estimarea cuantilelor Exercise 4: Vizualizarea datelor cantitative Exercise 5: Diagrame cu bare ale mediilor ponderate prin eșantionare Exercise 6: Rezultatul funcției svyby()

Exercițiul curent

Exercise 7: Diagrame cu bare și margini de eroare Exercise 8: Histograme ponderate prin sondaj Exercise 9: Grafice de densitate ponderate prin sondaj Exercise 10: Inferență pentru date cantitative Exercise 11: Testul t ponderat prin sondaj Exercise 12: Să legăm totul împreună!

Modelarea datelor din sondaje presupune și ea o atenție deosebită față de modul în care au fost colectate datele. Vei începe capitolul de modelare învățând cum să integrezi ponderile sondajului în diagrame de dispersie prin elemente estetice precum dimensiunea, culoarea și transparența. Vei modela datele cu regresie liniară și vei explora cum să incluzi predictori categoriali și termeni polinomiali în modele.

Exercise 1: Vizualizare cu diagrame de dispersie Exercise 2: Grafice bubble Exercise 3: Diagrame de dispersie ponderate prin eșantionare Exercise 4: Utilizarea culorii în graficele de dispersie Exercise 5: Vizualizarea tendințelor Exercise 6: Dreapta de regresie Exercise 7: Linii de tendință Exercise 8: Modelarea datelor din sondaje Exercise 9: Model de regresie Exercise 10: Inferență în regresie Exercise 11: Modelare mai complexă Exercise 12: Regresia liniară multiplă Exercise 13: Totul laolaltă Exercise 14: Concluzie