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

3.8
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125 Bewertungen

Richard Valliant, Ph.D.

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von

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

Über diesen Kurs

3.298 kürzliche Aufrufe

This course will cover the steps used in weighting sample surveys, including methods for adjusting for nonresponse and using data external to the survey for calibration.  Among the techniques discussed are adjustments using estimated response propensities, poststratification, raking, and general regression estimation.  Alternative techniques for imputing values for missing items will be discussed.  For both weighting and imputation, the capabilities of different statistical software packages will be covered, including R®, Stata®, and SAS®.

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Dozent

Dozentenbewertung

3,5/5 (10 Bewertungen)

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Joint Program in Survey Methodology

14.960 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

5 Stunden zum Abschließen

General Steps in Weighting

5 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 48 min), 7 Lektüren, 7 Quiz

7 Videos

Introduction10mQuantities to Estimate8mGoals of Estimation6mStatistical Interpretation of Estimates10mCoverage Problems5mImproving Precision3mEffects of Weighting on SEs2m

7 Lektüren

Class notes + additional reading10mClass notes10mClass Notes10mClass Notes10mClass Notes10mClass Notes10mClass Notes10m

7 praktische Übungen

Introductory quiz on weights30mQuantities30mGoals30mInterpretation30mCoverage30mImproving precision30mEffects on SEs30m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Specific Steps

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 44 min), 6 Lektüren, 5 Quiz

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Implementing the Steps

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 64 min), 5 Lektüren, 4 Quiz

6 Videos

Software4mBase Weights10mMore on Base Weights13mNonresponse Adjustments13mExamples of Calibration7mSoftware for Poststratification14m

5 Lektüren

Class Notes10mClass Notes + Software10mClass Notes10mClass Notes + Software for propensity classes10mClass Notes + Software for calibration10m

4 praktische Übungen

Software30mQuiz on base weights30mQuiz on nonresponse adjustments30mQuiz on calibration and poststratification30m

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Imputing for Missing Items

In most surveys there will be items for which respondents do not provide information, even though the respondent completed enough of the data collection instrument to be considered "complete". If only the cases with all items present are retained when fitting a model, quite a few cases may be excluded from the analysis. Imputing for the missing items avoids dropping the missing cases. We cover methods of doing the imputing and of reflecting the effects of imputations on standard errors in this module.

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 46 min), 5 Lektüren, 5 Quiz

13 Minuten zum Abschließen

Summary of Course 5

13 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 3 min), 1 Lektüre

Bewertungen

3.8

35 Bewertungen

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Top-Bewertungen von DEALING WITH MISSING DATA

von MM4. Juni 2017

This course quite help to get as much reliable data as possible for any survey.

von ZM19. Aug. 2019

interesting material, well taught, lots of short quizzes to enforce understanding.

von MS13. Apr. 2017

Aside from a little hiccup with one of the quiz questions during week 1, this course was worth my time.

von HE24. Dez. 2017

This is a higher level course. Good for beginners.

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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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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Dealing With Missing Data

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