After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Daha önce bir (ya da 1000) anket doldurdun, değil mi? Peki bir anketin nasıl tasarlandığını ve yanıtların nasıl uygulanabilir içgörülere dönüştürüldüğünü hiç merak ettin mi? Elbette ettin! R ile Anket Verilerini Analiz Etme kursunda, kümeleme ve tabakalama gibi yaygın anket tasarımı yapılarından başlayarak anketleri A’dan Z’ye ele alacak, sonuçların görselleştirilmesine ve analizine kadar ilerleyeceksin. R’in survey ve tidyverse paketlerini kullanarak Ulusal Sağlık ve Beslenme İnceleme Anketi’nden gelen verileri modelleyeceksin. Kursun sonunda, anket sonuçlarını başarıyla yorumlayabilecek ve nihayet hayatın en merak edilen sorularına yanıtlar bulabileceksin!
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Anket verilerine giriş
Anket verilerini keşfetmeye, anket ağırlıklarıyla başlayacağız. Bu bölümde, anket ağırlıklarının ne olduğunu ve anket verisi analizinde neden bu kadar önemli olduklarını öğreneceğiz. Anket verilerinin bir diğer ayırt edici özelliği ise kümeleme ve tabakalama yoluyla toplanmış olmalarıdır. Birkaç anket veri kümesi için bu örnekleme özelliklerini tanımlamayı ve incelemeyi pratik edeceğiz.
- Anket ağırlıkları nedir?50 XP
- Anket ağırlıkları50 XP
- Ağırlıkları görselleştirme100 XP
- R'de tasarımın öğelerini belirtme50 XP
- R'de tasarımlar100 XP
- R'de tabakalı tasarımlar100 XP
- R'da küme tasarımları100 XP
- Farklı tasarımların anket ağırlıklarını karşılaştırma100 XP
- Anket ağırlıklarının etkisini görselleştirme50 XP
- NHANES ağırlıkları100 XP
- Hepsini bir araya getirelim!100 XP
2
Kategorik verileri keşfetme
Artık anket ağırlıklarına hakim olduğumuza göre, bu bölümde bu ağırlıkları kategorik verilerin analizine dahil etmeyi pratik edeceğiz. Betimsel çıkarım için özet istatistikler hesaplayacak, özet tablolar oluşturacak ve çubuk grafikler çizeceğiz. Analitik çıkarım için ise ki-kare testlerini çalıştırmayı öğreneceğiz.
3
Nicel verileri keşfetme
Elbette tüm anket verileri kategorik değildir; bu bölümde nicel anket verilerini analiz etmeyi keşfedeceğiz. Ortalama ve çeyiller gibi anket ağırlıklı istatistikleri hesaplamayı öğreneceğiz. Veri görselleştirme için çubuk grafikler, histogramlar ve yoğunluk grafikleri oluşturacağız. Bölümü, anket ağırlıklı t-testleri ile analitik çıkarım yaparak tamamlayacağız.
4
Nicel verileri modelleme
Anket verilerini modellemek de verilerin nasıl toplandığının dikkatle ele alınmasını gerektirir. Modelleme bölümüne, anket ağırlıklarını boyut, renk ve saydamlık gibi estetiklerle saçılım grafiklerine nasıl dahil edeceğimizi öğrenerek başlayacağız. Anket verilerini doğrusal regresyonla modelleyecek ve modellerimize kategorik yordayıcılar ile polinom terimleri nasıl ekleyebileceğimizi keşfedeceğiz.
R
R ile Anket Verilerini Analiz Etme
Kurs
Tamamlandı
