Thống kê suy luận trong phân tích khảo sát

Phân tích dữ liệu khảo sát bằng Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Giới thiệu thống kê suy luận trong phân tích khảo sát

Mối liên hệ giữa các biến
Mức độ mẫu đại diện cho tổng thể
Quan hệ nhân quả

Kịch bản mẫu

Thiếu niên trong xe cùng mẹ ngồi cạnh

Nữ doanh nhân trẻ vui vẻ

Z-score

Dương = cao hơn trung bình
Âm = thấp hơn trung bình
Lớn hơn trị tuyệt đối 3:
- Giá trị bất thường
scipy.stats.zscore()

Phân phối Gauss

Ví dụ khảo sát về nhân khẩu học

print(survey)

| Gender | Age | Height | Weight |
|--------|-----|--------|--------|
| female |  20 |    163 |     48 |
| female |  19 |    163 |     58 |
| female |  20 |    176 |     67 |
| female |  20 |    170 |     59 |
| male   |  20 |    186 |     77 |

Trực quan hóa cột Age

survey.Age.plot(kind='hist')

biểu đồ tần suất của cột Age

Tính z-score cho cột Age

survey['Age_zscore'] = stats.zscore(survey.Age)
print(survey)

| Gender | Age | Height | Weight | Age_zscore    |
|--------|-----|--------|--------|---------------|
| female |  20 |    163 |     48 | -0.1293116227 |
| female |  19 |    163 |     58 | -0.4955134449 |
| female |  20 |    176 |     67 | -0.1293116227 |
...

Tính z-score cho cột Age

survey[(survey.Age_zscore >= 3) |
       (survey.Age_zscore <= -3)]

| Gender | Age | Height | Weight | Age_zscore   |
|--------|-----|--------|--------|--------------|
| male   |  30 |    178 |     71 | 3.5327065994 |
| female |  30 |    160 |     47 | 3.5327065994 |
| male   |  29 |    189 |     96 | 3.1665047772 |
| male   |  29 |    183 |    111 | 3.1665047772 |
| male   |  29 |    173 |     81 | 3.1665047772 |
| female |  30 |    173 |     69 | 3.5327065994 |
| female |  29 |    170 |     58 | 3.1665047772 |
...

Phân tích z-score

Doanh nhân cầm thẻ tín dụng - Ảnh của rupixen.com trên Unsplash

Ayo berlatih!

Phân tích dữ liệu khảo sát bằng Python