Pytania otagowane jako survey

Odnosi się do instrumentu używanego do pobierania próbki z populacji. Badania ankietowe często odnoszą się do pobierania próbek populacji ludzkich i są wykonywane głównie poprzez podawanie kwestionariuszy lub wywiady z osobami. Próbkowanie osób do badań w populacjach warstwowych może wymagać bardziej złożonego pobierania próbek niż proste losowanie, aby uzyskać dokładniejsze oszacowania parametrów populacji. Plan doboru próby i analiza danych ankietowych wchodzą w zakres „Metodologii badania”.

3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
użycie ciężarów w svyglm vs glm
Chciałbym wiedzieć, jak różni się sposób traktowania ciężarów między svyglmiglm Używam twangpakietu w R do tworzenia ocen skłonności, które są następnie używane jako wagi, w następujący sposób (ten kod pochodzi z twangdokumentacji): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + nodegree + …
18 r  survey 
2
Jak obliczyć średnią długość przylegania do wegetarianizmu, gdy mamy tylko dane ankietowe na temat aktualnych wegetarian?
Badano losową próbę populacji. Zapytano ich, czy jedzą dietę wegetariańską. Jeśli odpowiedzieli „tak”, poproszono ich również o określenie, jak długo bez przerwy je dietę wegetariańską. Chcę wykorzystać te dane do obliczenia średniej długości przestrzegania zasady wegetarianizmu. Innymi słowy, kiedy ktoś zostaje wegetarianinem, chcę wiedzieć, że średnio długo pozostaje wegetarianinem. Załóżmy, …
8
Jak leczyć nielogiczne odpowiedzi w ankiecie
Wysłałem ankietę do próby artystów. Jednym z pytań było wskazanie odsetka dochodu uzyskanego z: działalności artystycznej, wsparcia rządowego, prywatnej emerytury, działań niezwiązanych ze sztuką. Około 65% osób odpowiedziało tak, że suma procentowa wynosi 100. Inni nie: na przykład są tacy, którzy odpowiadają, że 70% ich dochodów pochodzi z jego działalności …
13 survey  bias 
8
Ankiety: Czy 25% reprezentuje dużą bazę użytkowników?
Mój pracodawca prowadzi obecnie ankietę dla całej firmy na temat stosunku do biura, tj. Sentymentu. W przeszłości otworzyli ankietę dla wszystkich obszarów działalności (Załóżmy 10 bardzo różnych działów) i wszystkich pracowników w nich zatrudnionych (Załóżmy łącznie 1000 pracowników w całej firmie) Liczba pracowników w każdym dziale nie jest równa i …
2
Identyfikacja bezużytecznych pytań z kwestionariusza
Opracowuję kwestionariusz. Aby poprawić jego niezawodność i aktualność, chcę zastosować metody statystyczne. Chcę wyeliminować pytania, których odpowiedzi są zawsze takie same. Oznacza to, że prawie wszyscy uczestnicy udzielili takich samych odpowiedzi na te pytania. Teraz moje pytania to: Jaki jest termin techniczny na takie bezużyteczne pytania, których odpowiedzi są zawsze …
3
Sprawdzanie poprawności kwestionariuszy
Projektuję kwestionariusz do mojej rozprawy. Jestem w trakcie sprawdzania poprawności kwestionariusza. Zastosowałem test alfa Cronbacha do początkowej grupy próbek. Odpowiedzi na kwestionariusz są w skali Likerta; może ktoś zasugerować jakiekolwiek dalsze testy, które należy zastosować, aby pomóc przetestować jego ważność. Nie jestem ekspertem w dziedzinie statystyki, więc każda pomoc byłaby …
2
Krzyżowa walidacja po LASSO w złożonych danych pomiarowych
Próbuję dokonać wyboru modelu na niektórych predyktorach kandydujących przy użyciu LASSO z ciągłym wynikiem. Celem jest wybór optymalnego modelu o najlepszej wydajności predykcji, co zwykle można wykonać przez K-krotnie walidację krzyżową po uzyskaniu ścieżki rozwiązania parametrów strojenia z LASSO. Problem polega na tym, że dane pochodzą ze złożonego, wieloetapowego projektu …
2
Jaki jest najlepszy sposób na wizualizację efektów kategorii i ich rozpowszechnienia w regresji logistycznej?
Muszę przedstawić informacje o głównych predyktorach głosów kandydata na podstawie danych z badania opinii publicznej. Przeprowadziłem regresję logistyczną, używając wszystkich zmiennych, na których mi zależy, ale nie mogę znaleźć dobrego sposobu na przedstawienie tych informacji. Mój klient nie dba tylko o wielkość efektu, ale o interakcję między wielkością efektu a …
6
Czy jest strona, na której można opublikować moją ankietę, aby uzyskać próbkę reprezentatywną dla populacji?
Dotyczy to tylko mojego projektu dla licealistów, więc nie musi być idealny. Realizuję projekt dotyczący globalnego ocieplenia i chcę badać ludzi pod kątem ich opinii. Wiem, że jeśli użyję wygodnej próbki moich kolegów z klasy, będę miał dużo uprzedzeń. Zastanawiałem się, czy istnieje strona internetowa, w której mogłabym opublikować ankietę …
11 survey  internet 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.