After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
您肯定填过调查问卷，可能还是 1,000 份吧？是否想过，问卷是如何设计的，以及回答如何转化为可操作的洞见？本课程会带您一探究竟。在"用 R 分析调查数据"中，您将从头到尾处理调查：先了解常见的抽样设计结构，如聚类与分层，然后一直到调查结果的可视化与分析。您将使用 R 的 survey 与 tidyverse 包，对美国国家健康与营养调查的数据进行建模。学完本课程，您将能够准确解读调查结果，找到那些一直困扰您的关键问题的答案。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
调查数据入门
我们将从调查权重开始探索调查数据。本章将介绍什么是调查权重，以及它们为何对调查数据分析至关重要。调查数据还有一个独特之处，即通过聚类和分层进行抽样采集。我们将练习在多个调查数据集上指定并探索这些抽样特征。
2
探索分类数据
在理解了调查权重之后，本章将练习把这些权重融入对分类数据的分析。我们将通过计算汇总统计量、构建汇总表格和绘制条形图来进行描述性推断。在分析性推断方面，我们将学习进行卡方检验。
3
探索定量数据
当然，并非所有调查数据都是分类数据。因此本章将探索如何分析定量型调查数据。我们将学习计算按调查权重加权的统计量，如均值和分位数。可视化方面，我们将构建条形图、直方图和核密度图。最后，我们将通过按调查权重加权的 t 检验完成本章的分析性推断。
4
建模定量数据
对调查数据进行建模同样需要仔细考虑数据的采集方式。我们将从可视化入手，学习如何在散点图中通过大小、颜色和透明度等美学映射来体现调查权重。随后使用线性回归对调查数据建模，并探讨如何将分类自变量与多项式项纳入模型。
R
用 R 分析调查数据
课程完成
