Analyser des données d’enquête en Python

Qu’est-ce qu’une donnée d’enquête et comment choisir le test statistique adapté pour l’analyser ? Pour y répondre, vous serez en mesure de définir différents types de données d’enquête, d’aborder des notions clés comme les statistiques descriptives et inférentielles, et de visualiser des données d’enquête pour déterminer la technique de modélisation statistique appropriée. Ainsi, vous saurez comment qualifier au mieux, qualitativement et quantitativement, les tendances et enseignements mis en évidence par les enquêtes.

Dans ce chapitre, vous apprendrez différentes façons de constituer un échantillon d’enquête à partir d’une population, en analysant les paramètres selon lesquels l’enquête a été réalisée.

Il est temps de comprendre la différence entre statistiques descriptives et inférentielles dans l’analyse d’enquêtes, à l’aide d’exemples concrets. Grâce à des exercices pratiques, vous approfondirez l’interprétation de différentes variables, des mesures clés comme la tendance centrale et le z-score, et vous saurez interpréter les résultats pour passer à l’action.

Pour finir, vous appliquerez la modélisation statistique à l’analyse d’enquêtes avec l’analyse de régression, le test t à deux échantillons, le test du khi carré, et vous interpréterez les hypothèses associées à ces tests.