Statystyka wnioskowania w analizie ankiet

Analiza danych ankietowych w Pythonie

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Wprowadzenie do statystyki wnioskowania w analizie ankiet

Zależności między zmiennymi
Reprezentatywność próby wobec populacji
Związki przyczynowo-skutkowe

Przykładowe scenariusze

Nastolatka w samochodzie obok matki

Uśmiechnięta młoda businesswoman

Z-score

Dodatni = powyżej średniej
Ujemny = poniżej średniej
Wartość bezwzględna większa niż 3:
- Wartość odstająca
scipy.stats.zscore()

Rozkład Gaussa

Przykład ankiety demograficznej

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 |

Wizualizacja kolumny Age

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

histogram kolumny Age

Obliczanie z-score dla kolumny 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 |
...

Obliczanie z-score dla kolumny 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 |
...

Analiza z-score

Mężczyzna w garniturze trzymający kartę kredytową – zdjęcie rupixen.com z Unsplash

Czas na ćwiczenia!

Analiza danych ankietowych w Pythonie