Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Survey Data Collection and Analytics

4.2
Sterne
56 Bewertungen

Richard Valliant, Ph.D.

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von

Spezialisierung Survey Data Collection and Analytics University of Maryland, College Park

Über diesen Kurs

2.306 kürzliche Aufrufe

In this course you will learn how to use survey weights to estimate descriptive statistics, like means and totals, and more complicated quantities like model parameters for linear and logistic regressions.  Software capabilities will be covered with R® receiving particular emphasis.  The course will also cover the basics of record linkage and statistical matching—both of which are becoming more important as ways of combining data from different sources.  Combining of datasets raises ethical issues which the course reviews.  Informed consent may have to be obtained from persons to allow their data to be linked. You will learn about differences in the legal requirements in different countries.

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Dozent

Dozentenbewertung

3,8/5 (5 Bewertungen)

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Joint Program in Survey Methodology

14.975 Lernende

5 Kurse

von

University of Maryland, College Park

The University of Maryland is the state's flagship university and one of the nation's preeminent public research universities. A global leader in research, entrepreneurship and innovation, the university is home to more than 37,000 students, 9,000 faculty and staff, and 250 academic programs. Its faculty includes three Nobel laureates, three Pulitzer Prize winners, 47 members of the national academies and scores of Fulbright scholars. The institution has a $1.8 billion operating budget, secures $500 million annually in external research funding and recently completed a $1 billion fundraising campaign.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Basic Estimation

After completing Modules 1 and 2 of this course you will understand how to estimate descriptive statistics, overall and for subgroups, when you deal with survey data. We will review software for estimation (R, Stata, SAS) with examples for how to estimate things like means, proportions, and totals. You will also learn how to estimate parameters in linear, logistic, and other models and learn software options with emphasis on R. Module 3 and 4 discuss how you can add additional data to your analysis. This requires knowing about record linkage techniques, and what it takes to get permission to link data.

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 69 min), 6 Lektüren, 1 Quiz

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Models

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 50 min), 8 Lektüren, 1 Quiz

Woche3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Record Linkage

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 38 min), 12 Lektüren, 1 Quiz

4 Videos

Why we link records8mGentle Introduction9mChallenges8mKey Techniques11m

12 Lektüren

Improving Federal Statistics Using Multiple Data Sources10mLongitudinal Employer-Household Dynamics (LEHD)10mImpact of Research on Innovation, Competition and Science10mSlides10mSlides - Introduction10mTechnical Overview - Software10mSlides: Challenges10mSlides10mRecord Linkage (Herzog/Scheuren/Winkler 2010)10mFebrl - A Freely Available Record Linkage System (Christen)10mMachine Learning and Record Linkage (Winkler 2011)10mPrivacy Preserving Record Linkage (Schnell et al. 2009)10m

1 praktische Übung

Quiz 3 - Record Linkage30m

Woche4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Ethics

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 23 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

Bewertungen

4.2

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Top-Bewertungen von COMBINING AND ANALYZING COMPLEX DATA

von AA11. Feb. 2021

Great course! Thanks, Professsor Valliant and Professor Frauke Kreuter.

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Über den Spezialisierung Survey Data Collection and Analytics

This specialization covers the fundamentals of surveys as used in market research, evaluation research, social science and political research, official government statistics, and many other topic domains. In six courses, you will learn the basics of questionnaire design, data collection methods, sampling design, dealing with missing values, making estimates, combining data from different sources, and the analysis of survey data. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned throughout the specialization by analyzing and comparing multiple data sources.

Faculty for this specialisation comes from the Michigan Program in Survey Methodology and the Joint Program in Survey Methodology, a collaboration between the University of Maryland, the University of Michigan, and the data collection firm Westat, founded by the National Science Foundation and the Interagency Consortium of Statistical Policy in the U.S. to educate the next generation of survey researchers, survey statisticians, and survey methodologists. In addition to this specialization we offer short courses, a summer school, certificates, master degrees as well as PhD programs.

Häufig gestellte Fragen

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