Próbkowanie ważone

Analiza danych ankietowych w Pythonie

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Czym jest próbkowanie ważone?

Nierówne prawdopodobieństwa
Pozwala badaczom korygować błędy podczas zbierania danych

Waga sprawiedliwości na stole, waga, równowaga

Typowe zmienne w próbkowaniu ważonym

Cechy demograficzne: płeć, wiek, lokalizacja, wykształcenie
Uwzględniają różnice między uczestnikami a osobami niebiorącymi udziału w badaniach

Zarys rodziny, ludzie w różnym wieku

Ważenie komórkowe

¹ https://www.geopoll.com/blog/weighting-survey-data-raking-cell-weighting/

Ważenie komórkowe

¹ https://www.geopoll.com/blog/weighting-survey-data-raking-cell-weighting/

Ważenie komórkowe

¹ https://www.geopoll.com/blog/weighting-survey-data-raking-cell-weighting/

Ważenie komórkowe

¹ https://www.geopoll.com/blog/weighting-survey-data-raking-cell-weighting/

Analiza wzorców wydatków młodych ludzi w Pythonie

yp_survey

| Gender | Age | Entertainment |
|--------|-----|---------------|
| female |  19 | Agree         |
| female |  20 | Agree         |
| male   |  19 | Agree         |
| female |  19 | Disagree      |
| female |  24 | Disagree      |
| male   |  18 | Agree         |
| male   |  18 | Agree         |
| male   |  20 | Disagree      |

Analiza wzorców wydatków młodych ludzi w Pythonie

import pandas as pd
yp_crosstab = pd.crosstab(
  yp_survey['Gender'],
  yp_survey['Entertainment'])
yp_crosstab

yp_crosstab.plot.barh()

|        | Agree | Disagree |
|--------|-------|----------|
| female |    81 |       84 |
| male   |    84 |       46 |

Analiza wzorców wydatków młodych ludzi w Pythonie

survey = yp_survey.groupby(['Gender', 'Entertainment'])['Age'].count().reset_index()

survey.columns = ['Gender', 'Entertainment', 'Respondents']
survey

| Gender | Entertainment | Respondents |
|--------|---------------|-------------|
| female | Agree         |          81 |
| female | Disagree      |          84 |
| male   | Agree         |          84 |
| male   | Disagree      |          46 |

Analiza wzorców wydatków młodych ludzi w Pythonie

survey['% total respondents'] = survey.Respondents * 100./survey.Respondents.sum()

survey['% of population'] = [35, 25, 20, 20]

survey['Weight'] = survey['% of population']/survey['% total respondents']

survey['Weighted Respondents'] = survey.Weight * survey.Respondents

Analiza wzorców wydatków młodych ludzi w Pythonie

survey[['Gender','Entertainment',
        'Respondents','Weighted Respondents']].set_index(
  ['Gender','Entertainment']).plot.barh()

Czas na ćwiczenia!

Analiza danych ankietowych w Pythonie