Corso
Analisi dei dati da sondaggio in Python
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 11/2023PythonProbability & Statistics4 h14 video46 Esercizi3,700 XP2,736Attestato di conseguimento
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Impara a usare Python sui dati dei sondaggi
Che si tratti di un'azienda che vuole capire cosa preferiscono i propri dipendenti o di una campagna di marketing che vuole sapere come soddisfare al meglio il proprio pubblico principale, i dati dei sondaggi sono uno dei modi migliori per capire meglio una popolazione e come muoversi su una questione. Qui scoprirai perché è importante analizzare i dati dei sondaggi e quando è meglio usare strumenti statistici descrittivi e inferenziali.
Scopri gli strumenti chiave per analizzare i sondaggi statistici
Basandosi sugli argomenti trattati nel corso "Verifica delle ipotesi in Python", questo corso pratico ti aiuta a imparare a usare Python per analizzare tutti i tipi di dati di sondaggi.
Imparerai a usare vari metodi di campionamento, assicurandoti di rappresentare bene la popolazione in uno studio e di poter capire i loro effetti sulla conclusione della tua analisi.
Mentre guardi i risultati del sondaggio, potrai anche dare un'interpretazione qualitativa alle variabili e ai risultati legati ai test di modellizzazione come la regressione lineare, il test t su due campioni e il test chi-quadrato, a seconda del tipo di sondaggio che stai analizzando.
Prerequisiti
Hypothesis Testing in Python1
Why Analyze Survey Data & When to Apply Statistical Tools
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.
2
Sampling and Weighting
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.
3
Descriptive & Inferential Statistics
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.
4
Statistical Modeling
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.
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