What is survey data, and how do we determine which statistical test to use to analyze the data? To answer this, you’ll be able to define all sorts of survey data types, encounter important concepts like descriptive and inferential statistics, and visualize survey data to determine the appropriate statistical modeling technique needed. In doing so, you will know how to best qualitatively and quantitatively define the trends and insights you come across in surveys.

Introducing Survey Data Analysis

Looking at levels of measurements

Crosstabulation

Descriptive and Inferential Statistics

Descriptive statistics

Inferential statistics

Statistical Modeling Techniques

Scatter plot inspection

Choose a statistical method

Sampling technique match

Why Analyze Survey Data & When to Apply Statistical Tools

In this chapter, you’ll learn the different ways of creating sample survey data out of population survey data by analyzing the parameters by which the survey data was taken.

Random sampling

Random sample of employees

Reproducible random sampling

Stratified Random Sampling

Spread of yes's and no's

Stratified sampling

Weighted sampling

Blog survey

Weighted sampling on handedness

Cluster Sampling

Group clusters

Choosing clusters

Cluster sampling analysis

Sampling and Weighting

Now it’s time to understand the difference between descriptive and inferential statistics concerning survey data analysis with some real-life examples. Through hands-on exercises, you’ll further interpret the meaning of different variables, key measures such as central tendency and zscore, and interpret results for actionable steps.

Descriptive statistics in survey analysis

Frequency distribution

Measures of variability

Measures of central tendency

Inferential statistics in survey analysis

Visualize data: histogram

Find the z-score

Correlations

Analyze variables with .corr()

Are employees happy?

Fair and square

Descriptive & Inferential Statistics

Last but not least, it’s time to apply statistical modeling to survey data analysis with regression analysis, the two-sample t-test, chi-square test, and interpret the assumptions associated with these tests.

Regresyon analizi

Doğrusal regresyon modeli uydurma

Anket verilerini görselleştirme

Güvenlik önlemleri gerekli mi?

İki örneklem t-testi

Kadınlar daha mı dışa dönük?

Dışadönüklük üzerinde iki örneklem t-testi

Ki-kare testi

Seçenekler

Ki-kare testi yok

Ki-kare mi, değil mi?

Teknolojide ruh sağlığı anketi

Ruh sağlığı ve uzaktan çalışma

Tebrikler

Statistical Modeling

İster çalışanlarının çalışma tercihlerini anlamak isteyen bir şirket olsun ister baskın hedef kitlesine en iyi nasıl hitap edeceğini bilmek isteyen bir pazarlama kampanyası, anket verileri en güçlü araçlardan biridir. Bu derste, anket verilerini analiz etmenin amacını ve betimsel ile çıkarımsal istatistiksel araçların ne zaman uygun olduğunu öğreneceksin. Python kullanarak birden çok örnekleme yöntemini uygulamayı ve analiz ettiğin anket türüne bağlı olarak modelleme testleriyle ilişkili değişkenleri ve sonuçları nitel olarak yorumlamak için anket sonuçlarını görselleştirmeyi öğreneceksin.

<h2>Anket Verilerinde Python Kullanmayı Öğrenin</h2>
<br><br>
İster çalışanlarının iş tercihlerini anlamak isteyen bir şirket olsun, ister baskın hedef kitlesine en iyi şekilde nasıl hitap edebileceğini öğrenmek isteyen bir pazarlama kampanyası olsun, anket verileri bir nüfusu daha iyi anlamak ve bir konuda nasıl ilerlemek gerektiğini belirlemek için kullanılan en iyi araçlardan biridir. Burada, anket verilerini analiz etmenin amacını ve tanımlayıcı ve çıkarımcı nitelikteki istatistiksel araçları ne zaman uygulamak uygun olduğunu öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>Önemli İstatistiksel Anket Analizi Araçlarını Tanıyın</h2>
<br><br>
<a href = "https://www.datacamp.com/courses/hypothesis-testing-in-python">Python'da Hipotez Testi</a>'nde ele alınan konular üzerine inşa edilen bu uygulamalı kurs, Python'u kullanarak her türlü anket verisini analiz etmeye aşina olmanızı sağlar.
<br><br>
Çeşitli örnekleme yöntemlerini uygulamayı öğrenecek, bir çalışmada popülasyonu doğru bir şekilde temsil etmeyi ve analizinizden sonuçlara etkilerini çıkarabilmeyi öğreneceksiniz.
<br><br>
Anket sonuçlarınızı görselleştirirken, analiz ettiğiniz anketin türüyle ilgili olarak doğrusal regresyon, iki örneklem t-testi ve ki-kare testi gibi modelleme testleriyle ilişkili değişkenleri ve sonuçları niteliksel olarak yorumlayacaksınız.

Hypothesis Testing in Python

Python ile anket verilerini analiz etmeyi ve istatistiksel araçları ne zaman kullanacağınızı öğrenin.

Python ile Anket Verilerini Analiz Etme

Ki-kare mi, değil mi?

Python ile Anket Verilerini Analiz Etme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz