Описательная статистика в анализе опросов

Анализ данных опросов на Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Что такое описательная статистика в анализе опросов?

  • Базовые показатели для описания данных опроса.
  • Охватывают отдельные переменные и соответствующую выборку.

лупа и ручка над графиком

Анализ данных опросов на Python

Зачем использовать описательную статистику?

  • Позволяют наглядно резюмировать данные
  • Формы
    • Табличное представление
    • Визуализации
  • Помогают выявлять выбросы

Графики с лупой

Анализ данных опросов на Python

Частоты и распределения

  • Группировка данных по числу вхождений в каждый класс
  • Для качественных и количественных данных
  • Подсчёт различных значений в исходном наборе данных опроса
  • Столбчатые, гистограммы, круговые, линейные диаграммы и др.

Статистические данные, графики и диаграммы

Анализ данных опросов на Python

Меры центральной тенденции: среднее, медиана, мода

  • Единственное значение, отражающее центр распределения данных
  • Среднее = среднее арифметическое
  • Медиана = центральное значение набора данных в порядке возрастания
  • Мода = наиболее часто встречающееся значение в наборе данных
Анализ данных опросов на Python

Меры вариабельности

  • Показывает, насколько точки данных отклоняются от центра
  • Размах
    • Расстояние между наибольшим и наименьшим значениями
  • Стандартное отклонение
    • Средняя дисперсия
    • Показывает, насколько значения в наборе данных отклоняются от среднего

Вид толпы сверху, образующей график роста с соединительными линиями

Анализ данных опросов на Python

Опрос: dietary_habits

dietary_habits.head()

| Age   | Gender | meals_per_day | eat_out_per_wk |
|-------|--------|---------------|----------------|
| 18-24 | Male   |             5 |              4 |
| 18-24 | Male   |             4 |              1 |
| 45-54 | Male   |             3 |              3 |
| 18-24 | Male   |             2 |              1 |
| 18-24 | Female |             3 |              1 |
Анализ данных опросов на Python

Частотное распределение: dietary_habits

dietary_habits.Gender.value_counts().to_frame("Number")

|        | Number |
|--------|--------|
| Male   | 40     |
| Female | 38     |

Индекс: Gender

Анализ данных опросов на Python

Частотное распределение: dietary_habits

dietary_habits.Gender.value_counts().to_frame("Number").plot(kind='bar')

столбчатая диаграмма частотного распределения по полу

Анализ данных опросов на Python

Меры центральной тенденции: dietary_habits

  • .mean()
  • .median()
  • .mode()
Анализ данных опросов на Python

Меры центральной тенденции: dietary_habits

  • .mean()
dietary_habits.mean()

| meals_per_day  | 3.128205 |
| eat_out_per_wk | 1.897436 |
| dtype: float64 |          |
Анализ данных опросов на Python

Меры центральной тенденции: dietary_habits

  • .median()
dietary_habits.median()

| meals_per_day  | 3.0 |
| eat_out_per_wk | 1.5 |
| dtype: float64 |     |
Анализ данных опросов на Python

Меры центральной тенденции: dietary_habits

  • .mode()
dietary_habits.mode()

| Age   | Gender | meals_per_day | eat_out_per_wk |
|-------|--------|---------------|----------------|
| 18-24 | Male   |             3 |              1 |
Анализ данных опросов на Python

Меры вариабельности: dietary_habits

print(dietary_habits.meals_per_day.max() - dietary_habits.meals_per_day.min())

3

print(dietary_habits.meals_per_day.std())

0.6518500018473766
Анализ данных опросов на Python

Давайте потренируемся!

Анализ данных опросов на Python

Preparing Video For Download...