ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
หน้าหลักR

คอร์ส

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R

ระดับกลางระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 10/2565
เรียนรู้การออกแบบแบบสำรวจด้วยโครงสร้างการออกแบบทั่วไป จากนั้นแสดงผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบสำรวจ
เริ่มคอร์สฟรี
RProbability & Statistics
4 ชม.
14 วิดีโอ
49 แบบฝึกหัด
3,950 XP
15,493
ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Group

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

เคยทำแบบสอบถามมาบ้างแล้วใช่ไหม? แล้วเคยสงสัยไหมว่ากว่าจะได้แบบสอบถามแต่ละชุดมานั้นต้องออกแบบอย่างไร และจะแปลงคำตอบเหล่านั้นให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริงได้อย่างไร? ในคอร์ส Analyzing Survey Data in R นี้ จะได้เรียนรู้กระบวนการทำงานกับแบบสอบถามตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่โครงสร้างการออกแบบแบบสอบถามที่พบบ่อย เช่น การสุ่มแบบกลุ่ม (clustering) และการแบ่งชั้น (stratification) ไปจนถึงการแสดงผลและวิเคราะห์ข้อมูล จะได้สร้างโมเดลจากข้อมูลแบบสอบถามของ National Health and Nutrition Examination Survey โดยใช้แพ็กเกจ survey และ tidyverse ใน R เมื่อเรียนจบแล้ว จะสามารถอ่านและตีความผลการสำรวจได้อย่างมั่นใจ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to the TidyverseFoundations of Inference in R
1

บทนำสู่ข้อมูลแบบสอบถาม

เราจะเริ่มต้นสำรวจข้อมูลแบบสอบถามด้วยเรื่องของน้ำหนักแบบสอบถาม (survey weights) ในบทนี้จะได้เรียนรู้ว่า survey weights คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถาม นอกจากนี้ยังจะได้ทำความรู้จักกับลักษณะเฉพาะของการเก็บข้อมูลผ่านการสุ่มแบบกลุ่มและการแบ่งชั้น พร้อมฝึกระบุและสำรวจคุณลักษณะการสุ่มตัวอย่างเหล่านี้จากชุดข้อมูลแบบสอบถามหลายชุด
เริ่มบท
2

การสำรวจข้อมูลเชิงกลุ่ม

เมื่อเข้าใจ survey weights แล้ว ในบทนี้จะฝึกนำน้ำหนักเหล่านั้นมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงกลุ่ม ทั้งการอนุมานเชิงพรรณนาด้วยการคำนวณสถิติสรุป การสร้างตารางสรุป และการสร้างกราฟแท่ง สำหรับการอนุมานเชิงวิเคราะห์จะได้เรียนรู้การทดสอบไคสแควร์
เริ่มบท
3

การสำรวจข้อมูลเชิงปริมาณ

ข้อมูลแบบสอบถามไม่ได้เป็นข้อมูลเชิงกลุ่มทั้งหมด ในบทนี้จึงจะสำรวจการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามเชิงปริมาณ จะได้เรียนรู้การคำนวณสถิติที่ถ่วงน้ำหนักด้วย survey weights เช่น ค่าเฉลี่ยและควอนไทล์ รวมถึงการสร้างกราฟแท่ง ฮิสโตแกรม และกราฟความหนาแน่น และจะปิดท้ายบทด้วยการอนุมานเชิงวิเคราะห์โดยใช้ t-test แบบถ่วงน้ำหนัก
เริ่มบท
4

การสร้างโมเดลข้อมูลเชิงปริมาณ

การสร้างโมเดลจากข้อมูลแบบสอบถามจำเป็นต้องคำนึงถึงวิธีการเก็บข้อมูลด้วยเช่นกัน บทนี้จะเริ่มต้นด้วยการนำ survey weights มาใช้ในการสร้าง scatter plot ผ่าน aesthetics ต่าง ๆ เช่น ขนาด สี และความโปร่งใส จากนั้นจะสร้างโมเดลข้อมูลด้วย linear regression พร้อมสำรวจการนำตัวทำนายเชิงกลุ่มและพจน์พหุนามมาใช้ในโมเดล
เริ่มบท
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R
คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณ
ลงทะเบียนทันที

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา