W. Powers. Book Description: This book provides a comprehensive introduction to survey data analysis using R, focusing on the practical applications of survey research and the importance of understanding complex survey data. It covers the basics of survey design, data collection, and analysis, as well as advanced topics such as weighting, imputation, and regression methods. The author emphasizes the importance of understanding the context of survey research and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The book begins with an overview of the history of survey research and its relevance to contemporary society, highlighting the importance of surveys in shaping public opinion and policy. It then delves into the technical aspects of survey design, including questionnaire construction, sampling, and data collection methods. The author also discusses the challenges of survey research, such as nonresponse bias and measurement error, and provides strategies for addressing these issues. Once the basics are covered, the book moves on to more advanced topics such as weighting, imputation, and regression methods for analyzing survey data. These techniques are demonstrated through real-world examples, allowing readers to see how they can be applied in practice. The book concludes with a discussion on the future of survey research and the potential for machine learning and artificial intelligence to revolutionize the field.

У. Пауэрс. Эта книга содержит исчерпывающее введение в анализ данных опроса с использованием R, фокусируясь на практическом применении исследований опроса и важности понимания сложных данных опроса. Он охватывает основы проектирования опросов, сбора и анализа данных, а также сложные темы, такие как взвешивание, вменение и методы регрессии. Автор подчеркивает важность понимания контекста опросных исследований и необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Книга начинается с обзора истории опросных исследований и их актуальности для современного общества, подчёркивая важность опросов в формировании общественного мнения и политики. Затем он углубляется в технические аспекты проектирования изысканий, включая составление вопросника, отбор проб и методы сбора данных. Автор также обсуждает проблемы исследования опроса, такие как смещение без ответа и ошибка измерения, и предоставляет стратегии для решения этих проблем. После изучения основ книга переходит к более продвинутым темам, таким как взвешивание, вменение и методы регрессии для анализа данных опросов. Эти методы демонстрируются на реальных примерах, что позволяет читателям увидеть, как их можно применить на практике. Книга завершается обсуждением будущего опросных исследований и потенциала машинного обучения и искусственного интеллекта для революции в этой области.

''