Kurs
Umfragedaten in Python analysieren
MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 11/2023
PythonProbability & Statistics4 Std.14 Videos46 Übungen3,700 XP2,767Leistungsnachweis
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Für Unternehmen ausprobierenKursbeschreibung
Lerne, wie du Python für Umfragedaten nutzen kannst
Egal, ob ein Unternehmen die Arbeitspräferenzen seiner Mitarbeiter verstehen will oder eine Marketingkampagne herausfinden möchte, wie sie ihre Hauptzielgruppe am besten ansprechen kann – Umfragedaten sind eines der besten Mittel, um eine Gruppe besser zu verstehen und zu wissen, wie man in einer bestimmten Sache vorgehen sollte. Hier lernst du, warum man Umfragedaten analysiert und wann es sinnvoll ist, statistische Tools zu nutzen, die beschreibend und schlussfolgernd sind.
Mach dich mit den wichtigsten Tools zur Analyse statistischer Erhebungen vertraut
Dieser praktische Kurs baut auf den Themen aus „Hypothesentests in Python“ auf und zeigt dir, wie du Python nutzen kannst, um alle möglichen Arten von Umfragedaten zu analysieren.
Du lernst, verschiedene Stichprobenverfahren anzuwenden, um sicherzustellen, dass du die Grundgesamtheit in einer Studie genau repräsentierst und ihre Auswirkungen auf die Schlussfolgerung aus deiner Analyse ableiten kannst.
Wenn du dir die Umfrageergebnisse anschaust, wirst du auch die Variablen und Ergebnisse von Modelltests wie linearer Regression, Zwei-Stichproben-t-Test und Chi-Quadrat-Test qualitativ interpretieren, je nachdem, welche Art von Umfrage du analysierst.
Voraussetzungen
Hypothesis Testing in Python1
Warum Umfragedaten analysieren und wann statistische Werkzeuge einsetzen
Was sind Umfragedaten, und wie entscheiden wir, welchen statistischen Test wir zur Analyse verwenden? Um das zu beantworten, lernst du verschiedene Arten von Umfragedaten kennen, wichtige Konzepte wie deskriptive und inferenzstatistische Verfahren und die Visualisierung von Umfragedaten, um die passende statistische Modellierungstechnik auszuwählen. So kannst du Trends und Erkenntnisse aus Umfragen qualitativ und quantitativ fundiert einordnen.
2
Stichproben und Gewichtung
In diesem Kapitel lernst du, wie du aus Umfragedaten einer Grundgesamtheit Stichprobendaten erzeugst, indem du die Rahmenbedingungen analysierst, unter denen die Umfragedaten erhoben wurden.
3
Deskriptive und inferenzstatistische Verfahren
Jetzt geht es darum, den Unterschied zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik in der Umfrageanalyse anhand von Beispielen aus der Praxis zu verstehen. In praxisnahen Übungen interpretierst du Variablen, zentrale Kennzahlen wie Lageparameter und z-Score und leitest aus den Ergebnissen sinnvolle Maßnahmen ab.
4
Statistische Modellierung
Zum Schluss wendest du statistische Modellierung auf Umfragedaten an: mit Regressionsanalyse, dem zweiseitigen Zwei-Stichproben-t-Test und dem Chi-Quadrat-Test – inklusive der Interpretation der jeweiligen Annahmen.
Umfragedaten in Python analysieren
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