Запитання з тегом «survey»

Посилається на інструмент, що використовується для збору проби з популяції. Опитування часто стосується вибірки людської популяції і в основному проводиться шляхом анкет або опитування осіб. Для відбору проб для обстежень у стратифікованих популяціях може знадобитися складніший вибірки, ніж простий випадковий, щоб отримати більш точні оцінки параметрів популяції. Розробка вибірки та аналіз даних опитувань підпадають під «Методику опитування».

1
Чи SurveyMonkey ігнорує той факт, що ви отримуєте невипадкову вибірку?
SurveyMonkey має кроки та діаграму, щоб визначити, який розмір вибірки потрібен для заданого інтервалу помилок або довірчого інтервалу, виходячи з чисельності вашого населення. Розмір вибірки SurveyMonkey Чи просто ігнорує цей графік той факт, що ви не отримаєте випадкову вибірку, оскільки ви отримуєте лише людей, які турбуються відповісти на опитування? Коли …

1
Як інтерпретувати цей біклот PCA, що виходить із опитування, які сфери людей цікавлять?
Передумови: Я запитав сотні учасників мого опитування, наскільки вони зацікавлені у вибраних областях (п’ятибальною шкалою Лікерта, 1 зазначає "не зацікавлений" та 5 - "зацікавлений"). Потім я спробував PCA. На малюнку нижче - проекція перших двох основних компонентів. Кольори використовуються для статі, а стрілки PCA - оригінальні змінні (тобто інтереси). Я …

4
Модель історії дискретних подій дискретного часу (виживання) в R
Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

1
R лінійна регресія, категоріальна змінна значення «приховане»
Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

1
Інтервал довіри для середнього ефекту лікування від ваги показника схильності?
Я намагаюся оцінити середній ефект лікування від даних спостережень, використовуючи показник схильності (зокрема IPTW). Я думаю, що я правильно розраховую ATE, але не знаю, як обчислити довірчий інтервал ATE, враховуючи ваги зворотного схильності. Ось рівняння, яке я використовую для обчислення середнього ефекту лікування (посилання Stat Med. 10 вересня 2010; 29 …

1
Метод опитування на особистих тканинах
Мій друг статистики розповів мені про цікаву методику, яка використовувалась для отримання чесних відповідей на опитування, які стосувались чутливих питань. Я пригадую загальну суть методу, але мені цікаво, чи хтось знає деталі та чи на нього десь посилаються. Історія полягала в тому, що Флорида AMA хотіла оцінити вживання наркотиків серед …

1
ЄФА чітко підтримує однофакторність, міра є внутрішньо послідовною, але CFA погано підходить?
Я досліджую психометричні властивості 10-пункту міри самозвітності. У мене близько 400 випадків у двох незалежних зразках. Елементи комплектуються 4-бальною шкалою Лікерта. EFA чітко підтримує однофакторне рішення (наприклад, перше власне значення понад 6, всі інші під 1), а альфа Кронбаха - це добре (наприклад, .90). Жоден предмет не має низького співвідношення …

1
Як порівняти спостережувані та очікувані події?
Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.