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Cómo manejar datos faltantes

University of Maryland, College Park

Über diesen Kurs

En este curso, se tratarán los pasos que se deben seguir para ponderar encuestas de muestra. Se incluirán los métodos para ajustar las no respuestas y para usar datos externos a la encuesta para calibrarla.  Entre las técnicas que se abordarán, se encuentran los ajustes que se utilizan para las propensiones de respuesta estimada, la postestratificación, el rastrillado y la estimación de regresión general.  Asimismo, se discutirán las técnicas alternativas para imputar los valores de los elementos faltantes.  Se tratarán las funciones que ofrecen los diferentes paquetes de software estadístico R®, Stata® y SAS® para la ponderación y la imputación.

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Ca. 17 Stunden zum Abschließen

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Dozent

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Joint Program in Survey Methodology

14.972 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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Pasos generales en la ponderación

5 Stunden zum Abschließen

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

7 Videos

Introducción10mEstimar cantidades8mObjetivos de la estimación6mInterpretación estadística de estimados10mProblemas de cobertura5mMejorar la precisión3mEfectos de la ponderación en errores estándar2m

7 Lektüren

Apuntes + lectura adicional10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10m

7 praktische Übungen

Cuestionario introductorio sobre ponderaciones30mCantidades30mObjetivos30mInterpretación30mCobertura30mMejorar la precisión30mEfectos en errores estándar30m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Pasos específicos

4 Stunden zum Abschließen

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

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Implementar los pasos

4 Stunden zum Abschließen

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

6 Videos

Software4mPonderaciones base10mMás sobre ponderaciones base13mAjustes de no respuesta13mEjemplos de calibración7mSoftware para postestratificación14m

5 Lektüren

Apuntes de clase10mApuntes de clase + software10mApuntes de clase10mApuntes de clase + software para clases de propensión10mApuntes de clase + software para calibración10m

4 praktische Übungen

Software30mCuestionario sobre ponderaciones base30mCuestionario sobre ajustes de no respuesta30mCuestionario sobre calibración y postestratificación30m

Woche4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Imputación para elementos faltantes

En la mayoría de las encuestas, se encontrarán elementos para los que los respondedores no brindarán información, aunque sí proporcionó datos suficientes en el instrumento de recopilación de datos para considerarlo “completo”. Si solo se retuvieran los casos con todos los elementos completados cuando se ajusta un modelo, se excluirían varios casos del análisis. Imputar los elementos faltantes evita desestimar los casos faltantes. En este módulo, tratamos métodos para hacer la imputación y para reflexionar sobre los efectos de las imputaciones en los errores estándar.

4 Stunden zum Abschließen

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

6 Videos

Razones para la imputación7mMedia y cubierta inmediata7mImputación de regresión6mEfecto en varianzas9mPaquete mice en R4mEjemplo mice10m

5 Lektüren

Apuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase + paquete mice en R10m

5 praktische Übungen

Razones para la imputación30mMedia y cubierta inmediata30mImputación de regresión30mEfectos en varianzas30mSoftware para imputación30m

13 Minuten zum Abschließen

Resumen del curso 5

13 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 3 min), 1 Lektüre

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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