Підсумок

Аналіз опитувальних даних в R

Kelly McConville

Assistant Professor of Statistics

Пакети R

survey: для аналізу опитувальних даних
dplyr: для обробки даних
ggplot2: для візуалізації даних

Підсумок курсу

Розд. 1: Основи опитувань
- Типові елементи дизайну: кластеризація, стратифікація
- Ваги опитування
- Як повідомити R про ваш svydesign()
Розд. 2: Категоріальні дані
- Частотні та крос-таблиці з svytable()
- Стовпчикові графіки з geom_col()
- Висновки з svychisq()

Підсумок курсу

Розд. 3: Кількісні та категоріальні дані
- Описова статистика з svymean(), svytotal(), svyquantile()
- Оцінки за підгрупами з svyby()
- Форма розподілу з geom_histogram(), geom_density()
- Висновки з svyttest()
Розд. 4: Моделювання трендів
- Врахування ваг опитування в geom_point()
- Лінійні тренди з geom_smooth(method = "lm")
- Лінійна регресія з svyglm()

Розширення

Оцінювання складніших характеристик сукупності.
- Напр.: svyratio()
Побудова складніших моделей
- Напр.: svyglm(Diabetes ~ Age, design = NHANES_design, family = quasibinomial)

Вітаємо!

Аналіз опитувальних даних в R

Preparing Video For Download...