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कोर्स विवरण
आपने कभी न कभी (या 1000 बार) सर्वे किया है, है न? क्या आपने सोचा है कि एक सर्वे कैसे डिज़ाइन होता है और सर्वे प्रतिक्रियाओं को उपयोगी इनसाइट्स में कैसे बदला जाता है? ज़रूर सोचा होगा! "Analyzing Survey Data in R" में, आप सर्वे को A से Z तक समझेंगे—क्लस्टरिंग और स्ट्रैटिफिकेशन जैसे सामान्य सर्वे डिज़ाइन स्ट्रक्चर से शुरुआत करते हुए, और आगे बढ़कर सर्वे परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण करेंगे। आप R की
survey और tidyverse पैकेजों का उपयोग करके National Health and Nutrition Examination Survey के डेटा का मॉडल बनाएँगे। कोर्स पूरा करने के बाद, आप सर्वे परिणामों की सही व्याख्या कर पाएँगे और आखिरकार जीवन के मुश्किल सवालों के जवाब ढूँढ पाएँगे!पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Survey data का परिचय
हम survey data की शुरुआत survey weights से करेंगे। इस चैप्टर में, आप जानेंगे कि survey weights क्या होते हैं और सर्वे डेटा विश्लेषण में ये इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं। सर्वे डेटा की एक और खास बात है कि इन्हें क्लस्टरिंग और स्ट्रैटिफिकेशन के जरिए इकट्ठा किया जाता है। हम कई survey datasets के लिए इन सैंपलिंग फीचर्स को R में निर्दिष्ट करना और उनकी जाँच-पड़ताल करना सीखेंगे।
- Survey weights क्या होते हैं?50 XP
- Survey weights50 XP
- वेट्स का विज़ुअलाइज़ेशन100 XP
- R में डिज़ाइन के घटकों को निर्दिष्ट करना50 XP
- R में डिज़ाइन्स100 XP
- R में stratified डिज़ाइन्स100 XP
- R में क्लस्टर डिज़ाइन्स100 XP
- विभिन्न डिज़ाइनों के सर्वे वेट्स की तुलना100 XP
- सर्वे वेट्स के प्रभाव का विज़ुअलाइज़ेशन50 XP
- NHANES वेट्स100 XP
- सब कुछ जोड़कर समझें!100 XP
2
Categorical data की जाँच-पड़ताल
अब जब हमें survey weights की समझ है, तो इस चैप्टर में हम इन weights को categorical data के विश्लेषण में शामिल करने का अभ्यास करेंगे। हम सार-सांख्यिकी निकालकर, सार-सारणी बनाकर, और बार ग्राफ बनाकर वर्णनात्मक निष्कर्ष निकालेंगे। विश्लेषणात्मक निष्कर्ष के लिए, हम chi-squared tests चलाना सीखेंगे।
3
Quantitative data की जाँच-पड़ताल
बेशक, सभी survey data categorical नहीं होते, इसलिए इस चैप्टर में हम quantitative survey data का विश्लेषण करना सीखेंगे। हम survey-weighted सांख्यिकी, जैसे mean और quantiles, निकालना सीखेंगे। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, हम बार-ग्राफ, हिस्टोग्राम, और डेंसिटी प्लॉट बनाएँगे। चैप्टर के अंत में, हम survey-weighted t-tests के साथ विश्लेषणात्मक निष्कर्ष निकालेंगे।
4
Quantitative data का मॉडलिंग
Survey data का मॉडलिंग करते समय यह भी सावधानी से देखना होता है कि डेटा कैसे इकट्ठा किया गया था। हम इस मॉडलिंग चैप्टर की शुरुआत यह सीखकर करेंगे कि स्कैटर प्लॉट्स में size, color, और transparency जैसे एस्थेटिक्स के जरिए survey weights को कैसे शामिल किया जाए। फिर हम linear regression से survey data का मॉडल बनाएँगे और देखेंगे कि अपने मॉडलों में categorical predictors और polynomial terms को कैसे जोड़ा जाए।
R
R में Survey Data का विश्लेषण
कोर्स
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