Определите метод выборки

Выборка — это часть генеральной совокупности. Здесь описаны различные примеры сценариев формирования выборки. Соотнесите каждый из них с правильной категорией: случайная, стратифицированная или кластерная выборка.

Это упражнение является частью курса

Анализ данных опросов на Python

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Анализ данных опросов на Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.7+

Начать курс бесплатно

Что такое данные опросов и как выбрать подходящий статистический критерий для их анализа? В этой главе вы познакомитесь с различными типами данных опросов, изучите ключевые понятия — описательную и инференциальную статистику — и научитесь визуализировать данные, чтобы определить необходимый метод статистического моделирования. В итоге вы будете уверенно выявлять тенденции и инсайты в данных опросов как качественными, так и количественными методами.

Exercise 1: Введение в анализ данных опросов Exercise 2: Уровни измерения данных Exercise 3: Таблица сопряжённости Exercise 4: Описательная и выводная статистика Exercise 5: Описательная статистика Exercise 6: Инференциальная статистика Exercise 7: Методы статистического моделирования Exercise 8: Анализ диаграммы рассеяния Exercise 9: Выберите статистический метод Exercise 10: Определите метод выборки

Текущее упражнение

В этой главе вы изучите различные способы формирования выборочных данных опроса из генеральной совокупности — с учётом параметров, по которым проводился опрос.

Exercise 1: Случайная выборка Exercise 2: Случайная выборка сотрудников Exercise 3: Воспроизводимая случайная выборка Exercise 4: Стратифицированная случайная выборка Exercise 5: Распределение ответов «да» и «нет»Exercise 6: Стратифицированная выборка Exercise 7: Взвешенная выборка Exercise 8: Опрос для блога Exercise 9: Взвешенная выборка по рукости Exercise 10: Кластерная выборка Exercise 11: Группировка кластеров Exercise 12: Выбор кластеров Exercise 13: Анализ кластерной выборки

Пришло время разобраться в различиях между описательной и инференциальной статистикой применительно к анализу данных опросов — на реальных примерах. В практических упражнениях вы научитесь интерпретировать значения различных переменных, ключевые меры — такие как меры центральной тенденции и z-оценка — и формулировать практические выводы на основе полученных результатов.

Exercise 1: Описательная статистика в анализе опросов Exercise 2: Распределение частот Exercise 3: Меры изменчивости Exercise 4: Меры центральной тенденции Exercise 5: Инференциальная статистика в анализе опросов Exercise 6: Визуализация данных: гистограмма Exercise 7: Вычисление z-оценки Exercise 8: Корреляции Exercise 9: Анализ переменных с помощью .corr()Exercise 10: Довольны ли сотрудники?Exercise 11: Честная борьба

В завершение курса вы применените статистическое моделирование к анализу данных опросов: освоите регрессионный анализ, двухвыборочный t-тест и критерий хи-квадрат, а также научитесь интерпретировать допущения, связанные с этими методами.

Exercise 1: Регрессионный анализ Exercise 2: Подгонка модели линейной регрессии Exercise 3: Визуализация данных опроса Exercise 4: Нужны ли меры безопасности?Exercise 5: Двухвыборочный t-тест Exercise 6: Женщины более экстравертны?Exercise 7: Двухвыборочный t-критерий для экстраверсии Exercise 8: Критерий хи-квадрат Exercise 9: Применять хи-квадрат или нет?Exercise 10: Опрос о психическом здоровье в сфере технологий Exercise 11: Психическое здоровье и удалённая работа Exercise 12: Поздравляем!