Preguntas etiquetadas con survey

Se refiere a un instrumento utilizado para recolectar una muestra de una población. La encuesta a menudo se refiere al muestreo de poblaciones humanas y se realiza principalmente administrando cuestionarios o entrevistando a individuos. El muestreo de individuos para encuestas en poblaciones estratificadas puede requerir un muestreo más complejo que el simple azar para obtener estimaciones más precisas de los parámetros de la población. El diseño de la muestra y el análisis de los datos de la encuesta se incluyen en "Metodología de la encuesta".

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Un ejemplo: regresión LASSO usando glmnet para el resultado binario
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
78 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 

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Cómo lidiar con datos jerárquicos / anidados en el aprendizaje automático
Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este 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, …
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 

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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
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 

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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
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 

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uso de pesas en svyglm vs glm
Me gustaría saber cómo difiere el tratamiento de los pesos entre svyglmyglm Estoy usando el twangpaquete en R para crear puntajes de propensión que luego se usan como pesos, de la siguiente manera (este código proviene de la twangdocumentación): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ …
18 r  survey 

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¿Cómo calcular la duración promedio de la adhesión al vegetarianismo cuando solo tenemos datos de encuestas sobre vegetarianos actuales?
Se encuestó una muestra de población aleatoria. Se les preguntó si comen dieta vegetariana. Si respondieron que sí, también se les pidió que especificaran cuánto tiempo habían estado comiendo una dieta vegetariana sin interrupción. Quiero usar estos datos para calcular la duración promedio de la adherencia al vegetarianismo. En otras …

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Cómo tratar las respuestas de encuestas ilógicas
He enviado una encuesta a una muestra de artistas. Una de las preguntas era indicar el porcentaje de ingresos derivados de: actividad artística, apoyo gubernamental, pensión privada, actividades no relacionadas con las artes. Alrededor del 65% de los individuos respondieron de manera tal que la suma del porcentaje es 100. …
13 survey  bias 



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Identificación de preguntas inútiles de un cuestionario.
Estoy desarrollando un cuestionario. Para mejorar su fiabilidad y validez, quiero utilizar métodos estadísticos. Quiero eliminar preguntas cuyas respuestas son siempre las mismas. Esto significa que casi todos los participantes dieron las mismas respuestas a esas preguntas. Ahora mis preguntas son: ¿Cuál es el término técnico para preguntas tan inútiles …

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Validar cuestionarios
Estoy diseñando un cuestionario para mi disertación. Estoy en el proceso de validar el cuestionario. He aplicado una prueba alfa de Cronbach al grupo de muestra inicial. Las respuestas al cuestionario están en una escala Likert; ¿Alguien puede sugerir alguna otra prueba para aplicar para ayudar a probar su validez? …


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¿Cuál es la mejor manera de visualizar los efectos de las categorías y su prevalencia en la regresión logística?
Necesito presentar información sobre los principales predictores de los votos de un candidato utilizando una encuesta de opinión pública. He realizado una regresión logística utilizando todas las variables que me interesan, pero no puedo encontrar una buena manera de presentar esta información. A mi cliente no le importa solo el …



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