वेटेड सैंपलिंग

Python में सर्वे डेटा का विश्लेषण

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

वेटेड सैंपलिंग क्या है?

असमान संभावनाएँ
डेटा कलेक्शन के दौरान आई समस्याएँ सुधारने में मदद करता है

टेबल पर तराजू, वेट स्केल, बैलेंस

वेटेड सैंपलिंग के आम वैरिएबल

जनसांख्यिकीय गुण: जेंडर, उम्र, स्थान, शिक्षा
शोध में भाग लेने और न लेने वालों के अंतर का हिसाब रखें

परिवार, अलग-अलग उम्र के लोग (आउटलाइन स्टाइल)

सेल-आधारित वेटिंग

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

सेल-आधारित वेटिंग

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

सेल-आधारित वेटिंग

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

सेल-आधारित वेटिंग

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

Python के साथ युवाओं के खर्च पैटर्न का विश्लेषण

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      |

Python के साथ युवाओं के खर्च पैटर्न का विश्लेषण

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 |

Python के साथ युवाओं के खर्च पैटर्न का विश्लेषण

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 |

Python के साथ युवाओं के खर्च पैटर्न का विश्लेषण

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

Python के साथ युवाओं के खर्च पैटर्न का विश्लेषण

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

अभ्यास करते हैं!

Python में सर्वे डेटा का विश्लेषण