เลือกวิธีทางสถิติที่เหมาะสม

เราต้องการทราบว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างกีฬาที่นักเรียนชอบ (บาสเกตบอล เบสบอล ฟุตบอลอเมริกัน) และสถานที่ที่พวกเขาเติบโตมา (เขตเมือง ชนบท) หรือไม่ เพื่อทดสอบสิ่งนี้ เราอาจสำรวจนักเรียน 100 คนแบบสุ่ม และถามว่าพวกเขาเติบโตมาในพื้นที่แบบใด และชอบกีฬาประเภทใด

ควรใช้การทดสอบใดเพื่อพิจารณาว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างกีฬาที่นักเรียนชอบกับสถานที่ที่พวกเขาเติบโตมาหรือไม่?

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง

เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา

เริ่มแบบฝึกหัด

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.7+

เริ่มคอร์สฟรี

ข้อมูลแบบสำรวจคืออะไร และเราจะเลือกการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสมได้อย่างไร บทนี้จะช่วยให้สามารถระบุประเภทของข้อมูลแบบสำรวจได้หลากหลาย ทำความเข้าใจแนวคิดสำคัญอย่างสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน รวมถึงการแสดงผลข้อมูลสำรวจเพื่อเลือกเทคนิคการสร้างโมเดลที่เหมาะสม ทั้งหมดนี้จะช่วยให้สามารถอธิบายแนวโน้มและข้อค้นพบจากแบบสำรวจได้อย่างครอบคลุมทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ

Exercise 1: แนะนำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ Exercise 2: ทำความเข้าใจระดับการวัด Exercise 3: การทำ Crosstabulation Exercise 4: สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน Exercise 5: สถิติเชิงพรรณนา Exercise 6: สถิติอนุมาน Exercise 7: เทคนิคการสร้างโมเดลทางสถิติ Exercise 8: การตรวจสอบด้วย Scatter Plot Exercise 9: เลือกวิธีทางสถิติที่เหมาะสม

แบบฝึกหัดปัจจุบัน

Exercise 10: จับคู่เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

ในบทนี้จะได้เรียนรู้วิธีการต่าง ๆ ในการสร้างข้อมูลตัวอย่างจากข้อมูลสำรวจระดับประชากร โดยวิเคราะห์พารามิเตอร์ที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลสำรวจนั้น

Exercise 1: การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม Exercise 2: ตัวอย่างสุ่มของพนักงาน Exercise 3: การสุ่มตัวอย่างแบบทำซ้ำได้Exercise 4: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น Exercise 5: การกระจายตัวของคำตอบ "ใช่" และ "ไม่ใช่"Exercise 6: การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น Exercise 7: การสุ่มตัวอย่างแบบถ่วงน้ำหนัก Exercise 8: แบบสำรวจบล็อก Exercise 9: การสุ่มตัวอย่างแบบถ่วงน้ำหนักตามความถนัดมือ Exercise 10: การสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม Exercise 11: จัดกลุ่มคลัสเตอร์Exercise 12: การเลือกกลุ่มตัวอย่าง (Cluster)Exercise 13: การวิเคราะห์ด้วย Cluster Sampling

ถึงเวลาทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจผ่านตัวอย่างจากสถานการณ์จริง ผ่านแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติ จะได้ตีความความหมายของตัวแปรต่าง ๆ ค่าวัดสำคัญอย่างแนวโน้มสู่ส่วนกลางและ z-score รวมถึงแปลผลลัพธ์เพื่อนำไปใช้วางแผนการดำเนินงานต่อไป

Exercise 1: สถิติเชิงพรรณนาในการวิเคราะห์แบบสำรวจ Exercise 2: การแจกแจงความถี่Exercise 3: การวัดความแปรปรวน Exercise 4: มาตรวัดแนวโน้มสู่ส่วนกลาง Exercise 5: สถิติเชิงอนุมานในการวิเคราะห์แบบสำรวจ Exercise 6: การแสดงข้อมูลด้วยกราฟ: ฮิสโตแกรม Exercise 7: หาค่า z-score Exercise 8: ความสัมพันธ์เชิงสหสัมพันธ์Exercise 9: วิเคราะห์ตัวแปรด้วย .corr()Exercise 10: พนักงานมีความสุขหรือไม่?Exercise 11: แข่งขันอย่างยุติธรรม

บทสุดท้ายนี้จะนำการสร้างโมเดลทางสถิติมาประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจ ครอบคลุมการวิเคราะห์ถดถอย การทดสอบ t สองกลุ่มตัวอย่าง การทดสอบไคกำลังสอง รวมถึงการตีความข้อสมมติฐานที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบเหล่านี้

Exercise 1: การวิเคราะห์การถดถอย Exercise 2: การสร้างโมเดลการถดถอยเชิงเส้น Exercise 3: การแสดงผลข้อมูลแบบสอบถาม Exercise 4: จำเป็นต้องมีมาตรการความปลอดภัยไหม?Exercise 5: การทดสอบ t สองกลุ่มตัวอย่าง Exercise 6: ผู้หญิงเปิดเผยสังคมมากกว่าผู้ชายจริงหรือ?Exercise 7: Two sample t-test ด้านการแสดงออก Exercise 8: การทดสอบไคสแควร์Exercise 9: ควรใช้ไคสแควร์หรือไม่?Exercise 10: การสำรวจสุขภาพจิตในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี Exercise 11: สุขภาพจิตกับการทำงานระยะไกล Exercise 12: ยินดีด้วย