Als «survey» getaggte Fragen

Bezieht sich auf ein Instrument, mit dem eine Stichprobe aus einer Population entnommen wird. Umfragen beziehen sich häufig auf Stichproben menschlicher Populationen und werden hauptsächlich durch die Verwaltung von Fragebögen oder die Befragung von Personen durchgeführt. Die Stichprobe von Personen für Erhebungen in geschichteten Populationen erfordert möglicherweise eine komplexere Stichprobe als eine einfache Zufallsstichprobe, um genauere Schätzungen der Populationsparameter zu erhalten. Das Stichprobendesign und die Analyse von Umfragedaten fallen unter die „Umfragemethodik“.

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Ignoriert SurveyMonkey die Tatsache, dass Sie eine nicht zufällige Stichprobe erhalten?
SurveyMonkey verfügt über Schritte und ein Diagramm, mit denen Sie anhand Ihrer Bevölkerungsgröße herausfinden können, welche Stichprobengröße Sie für eine bestimmte Fehlerquote oder ein bestimmtes Konfidenzintervall benötigen. SurveyMonkey-Stichprobengröße Ignoriert diese Tabelle einfach die Tatsache, dass Sie keine Zufallsstichprobe erhalten, da Sie nur die Personen erhalten, die sich die Mühe machen, …
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Wie ist dieser PCA-Biplot zu interpretieren, der aus einer Umfrage stammt, an welchen Bereichen Menschen interessiert sind?
Hintergrund: Ich habe Hunderte von Teilnehmern meiner Umfrage gefragt, wie sehr sie an ausgewählten Bereichen interessiert sind (nach fünf Punkten Likert-Skalen, wobei 1 "nicht interessiert" und 5 "interessiert" bedeutet). Dann habe ich PCA ausprobiert. Das Bild unten ist eine Projektion in die ersten beiden Hauptkomponenten. Farben werden für Geschlechter verwendet …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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 
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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …
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 
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Konfidenzintervall für den durchschnittlichen Behandlungseffekt aus der Neigungsbewertung?
Ich versuche, den durchschnittlichen Behandlungseffekt anhand von Beobachtungsdaten mithilfe der Neigungsbewertung (speziell IPTW) abzuschätzen. Ich denke, ich berechne die ATE korrekt, aber ich weiß nicht, wie ich das Konfidenzintervall der ATE unter Berücksichtigung der inversen Neigungsbewertungsgewichte berechnen soll. Hier ist die Gleichung, die ich zur Berechnung des durchschnittlichen Behandlungseffekts verwende …
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Erhebungsmethode zu persönlichen Fragen
Ein statistischer Freund von mir erzählte mir von einer interessanten Technik, mit der ehrliche Antworten auf Umfragen erhalten wurden, die sich mit sensiblen Themen befassten. Ich erinnere mich an den allgemeinen Kern der Methode, frage mich aber, ob jemand die Details kennt und ob irgendwo darauf verwiesen wird. Die Geschichte …
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EFA unterstützt eindeutig einen Faktor, die Maßnahme ist intern konsistent, aber CFA passt schlecht?
Ich untersuche die psychometrischen Eigenschaften einer 10-Punkte-Selbstberichtsmaßnahme. Ich habe ungefähr 400 Fälle in zwei unabhängigen Proben. Die Gegenstände werden auf 4-Punkte-Likert-Skalen vervollständigt. Eine EFA unterstützt eindeutig eine Ein-Faktor-Lösung (z. B. erster Eigenwert über 6, alle anderen unter 1) und Cronbachs Alpha ist gut (z. B. 0,90). Kein Artikel hat eine …
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
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 
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Validierung eines Fragebogens in einer neuen Population
Ich habe 400 Antworten auf einen 20-Punkte-Fragebogen, der vorgibt, ein Einstellungskonstrukt bei Medizinstudenten zu messen. Das Instrument wurde in den USA für ein einziges Jahr von Medizinstudenten validiert und die veröffentlichten Daten sind sehr "sauber" - alle RITC-Werte> 0,3, Alpha 0,84, PCA mit einer stabilen Vier-Faktor-Struktur usw. In meiner Stichprobe …
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Umfragedesign Chi-Quadrat
Kennt jemand eine Methode zum Vergleichen zweier Variablen mit einem Chi-Quadrat-Test, wenn die Variablen aus verschiedenen Umfragen mit unterschiedlichen svydesign()Aussagen stammen? Ich möchte einen Unterschied in einer variablen Verteilung über zwei Wellen einer Umfrage testen, aber die svychisq()Aussage ist auf ein Entwurfsobjekt beschränkt. Ist es legitim, die beiden Variablen in …
8 r  chi-squared  survey 
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems
Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n, method='exact')in in angegeben ist R. In anderen Fällen habe ich solche Daten jedoch nicht, daher …
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Zur Verwendung gewichteter Korrelationen in aggregierten Umfragedaten
Ich analysiere Daten aus zwei Umfragen, die ich zusammengeführt habe: Schulpersonalbefragung für die Jahre 2005-06 und 2007-08 Schülerbefragung für die Jahre 2005-06 bis 2008-09 Für beide Datensätze habe ich Beobachtungen (auf Schüler- oder Personalebene) aus 3 verschiedenen Schulbezirken, die jeweils repräsentative Stichproben pro Jahr in ihrem jeweiligen Schulbezirk enthalten. Zur …
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