代做ECO 320: Statistical Analysis Project帮做Python程序

ECO 320:  Statistical Analysis Project

Final Report Guidelines

Fall 2025

Assignment:  Statistical Analysis Project: Final Report

Due Date: Thursday, December 11, by 11:59 PM (submitted on Brightspace)

Purpose

The purpose of this report is to bring together all the components of your semester-long project.  This isn’t just a  “final paper” to check a box.  It’s your opportunity to  be  an economist or a data analyst.

You’ll take a real-world economic dataset you chose, apply the statistical methods we’ve learned to answer a specific research question, and communicate your findings in a clear, professional report.

This directly addresses our final learning objective, LO8: to use statistical software to conduct analysis and clearly communicate results using both technical and non-technical language.

Beyond this course, this is exactly what analysts do. In any job, you’ll be asked to “figure something out from the data” and “present your findings.” This report is your first major practice run at that entire process.

Skills

This assignment is designed to help you apply several key skills that are essential in this field:

• Applying: You will apply the statistical concepts from class (like descriptive statistics, confidence intervals, and hypothesis testing) to a real, and probably messy, dataset.

• Analyzing: You will analyze your data to find patterns and evidence that help answer the research question you defined in your proposal.

•  Synthesizing: You will pull together multiple pieces (your initial question, the back- ground context, the data, your statistical results, and your interpretation) into a single, coherent story.

• Evaluating: You will have to judge which statistical methods are the right ones for your specific data and question.

•  Communicating:  You will practice translating complex statistical output into  a simple, meaningful interpretation that a non-expert could understand.

Knowledge

This report will primarily draw on the content from the second half of our course.  You’ll be expected to be familiar with:

• Descriptive Statistics (LO1) to summarize your data.

•  Sampling Distributions and the Central Limit Theorem (LO5) as the foundation for your inferences.

•  Confidence Intervals (LO6) to estimate population parameters.

• Hypothesis Testing (LO7) to make decisions about your research question.

• You will also, of course, become more knowledgeable on the specific economic topic you chose to study!

Tasks

Your task is to submit a single, polished Final Report document as a group. This report should be a complete, standalone document that summarizes your entire project, from the initial question to the final conclusion.

I’m not looking for a 50-page thesis.  A good target is 5—10 double-spaced pages, including your tables and figures.

Here is a recommended structure for your report:

1. Introduction:

•  State your research question, incorporating any feedback from your proposal.

• Explain the context: why is this question interesting or important?

• Briefly introduce your dataset.

•  End with a 1–2 sentence summary of your main finding and a  “roadmap” for the rest of the report.

2. Data Description:

• Where did your data come from? What are the key variables you used?

• Provide a table of descriptive statistics (mean, median, standard deviation, count, etc.) for your key variables.

• Include at least one relevant data visualization (like a histogram, scatterplot, or bar chart).

3.  Statistical Methods:

•  Explain the statistical methods you used to answer your question.

•  Crucially: Don’t just name the test (e.g., “We used a t-test”).  Justify it.  (e.g., “To compare the mean income between two independent groups, a two-sample t-test was the appropriate method...”).

• You must also include all steps you underwent to perform the statistical method. For example, if you ran a hypothesis test, you must state your null and alternative hypotheses, the test statistic, the p-value, and your decision rule, as well as the steps you underwent.

4. Results:

• Present the results of your analysis. This is where you put the output from your analysis or software.

• Use clearly labeled tables and figures to present your findings (e.g., “Table 1: Results of Hypothesis Test for...”).  Report test statistics, p-values, confidence intervals, etc.

5. Interpretation & Discussion:

• This is the most important part! What do your results mean?

• Translate the “stat-speak” into plain English. For example, instead of just saying “we reject the null hypothesis,” explain what that means in the context of your research question.

•  Crucially:  Clearly define the population you are making an inference about and the sample you are using. This context is essential for a valid interpretation.

•  Discuss any limitations of your study.  (e.g., “Our sample size was small,” “the sample might not be random,” “there could be serial correlation,” “we only had data for one year,” “this is just a correlation,” etc.)

•  End with a clear conclusion that directly answers your research question.

6. Appendix:  Tool Disclosure (Mandatory)

• As stated in the syllabus, you must disclose all tools used.

•  Software:  Please state what software you used (e.g., “All analysis was conducted in Microsoft Excel,” or “We used R for... and Excel for...”).

•  Code (If Used): Using programming languages like R or Python is not mandatory. Many successful projects can be completed using Excel. If you did use code, you must include it with your submission.

• AI (If Used): You must disclose if and how you used AI tools (Copilot, Gemini, ChatGPT, etc.). Be specific about the role it played (e.g., “We used ChatGPT to help brainstorm our research question” or “We used Copilot to help debug a section of our R code”). You do not need to include your specific prompts.

A Note on the Presentation: This written report is a separate, more detailed component than your presentation. While your presentation is for summarizing your key findings, this report is where you provide the full detail, justification, and complete analysis.

Criteria for Success

This Final Report is worth 7% of your total course grade.  A successful report will be graded using a detailed rubric (which will be posted on Brightspace), but these are the main characteristics I am looking for:

✓ Clarity of Question:  Is the research question focused, clear, and well-motivated?

✓ Appropriateness of Methods: Did you choose the correct statistical methods for your data and question?

✓ Accuracy of Analysis: Are your steps, calculations, software outputs, and technical descriptions correct?

✓ Depth of Interpretation:  This is key. Do you move beyond just reporting numbers and provide a thoughtful interpretation of what they mean in their economic context?

✓ Incorporation of Feedback:  Does the report reflect thoughtful consideration and incorporation of the feedback provided on the project proposal?

✓ Clarity of Communication:  Is the report well-written & organized, and easy for someone in the class to understand?  Are the tables and figures clear & properly labeled?

✓ Honesty & Disclosure:  Did you fully and transparently disclose your use of software, code, and AI tools as required?

Submission Guidelines

Please submit a single compressed file containing the following items:

1. Your PDF Report

2. Your Dataset File (e.g., .csv, .xlsx)

3. Any Code used (if you used R, Python, etc.)

• File Name: Please name the .zip file using your group number, formatted with two digits: ECO320 ProjectReport GroupXX. zip

•  Submission: One (1) group member should submit the single compressed file to the correct assignment folder on Brightspace.