In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Umfragegewichte verwenden, um deskriptive Statistiken wie Mittelwerte und Gesamtwerte und kompliziertere Größen wie Modellparameter für lineare und logistische Regressionen zu schätzen. Die Möglichkeiten der Software werden behandelt, wobei R® besondere Aufmerksamkeit gewidmet wird. Der Kurs behandelt auch die Grundlagen der Datensatzverknüpfung und des statistischen Abgleichs - beides Methoden, die bei der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen immer wichtiger werden. Das Kombinieren von Datensätzen wirft ethische Fragen auf, die im Kurs besprochen werden. Unter Umständen muss die informierte Zustimmung von Personen eingeholt werden, damit ihre Daten verknüpft werden dürfen. Sie werden etwas über die unterschiedlichen rechtlichen Anforderungen in den verschiedenen Ländern erfahren.
Kombinieren und Analysieren komplexer Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Erhebung von Umfragedaten und Analyse
Dozent: Richard Valliant, Ph.D.
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Nach Abschluss der Module 1 und 2 dieses Kurses werden Sie verstehen, wie Sie deskriptive Statistiken für Umfragedaten insgesamt und für Untergruppen schätzen können. Wir werden Software für die Schätzung (R, Stata, SAS) mit Beispielen für die Schätzung von Mittelwerten, Proportionen und Gesamtwerten besprechen. Sie werden auch lernen, wie man Parameter in linearen, logistischen und anderen Modellen schätzt und lernen Softwareoptionen kennen, wobei der Schwerpunkt auf R liegt. In Modul 3 und 4 wird erörtert, wie Sie zusätzliche Daten zu Ihrer Analyse hinzufügen können. Dazu müssen Sie die Techniken der Datensatzverknüpfung kennen und wissen, was Sie tun müssen, um die Erlaubnis zur Verknüpfung von Daten zu erhalten.
Das ist alles enthalten
7 Videos6 Lektüren1 Aufgabe
Modul 2 behandelt die Schätzung linearer und logistischer Modellparameter anhand von Umfragedaten. Nach Abschluss dieses Moduls werden Sie verstehen, wie sich die verwendeten Methoden von denen für Nicht-Erhebungsdaten unterscheiden. Wir behandeln auch die Merkmale von Umfragedatensätzen, die bei der Schätzung von Standardfehlern der geschätzten Modellparameter berücksichtigt werden müssen.
Das ist alles enthalten
8 Videos8 Lektüren1 Aufgabe
Das Modul beginnt mit der aktuellen Debatte über die Verwendung von mehr (verknüpften) Verwaltungsdatensätzen im US Federal Statistical System und einer allgemeinen Motivation für die Verknüpfung von Datensätzen. Anhand mehrerer Beispiele wird erläutert, warum es sinnvoll ist, Daten zu verknüpfen. Die Herausforderungen bei der Verknüpfung von Datensätzen werden diskutiert. Ein kurzer Überblick über die wichtigsten Verknüpfungstechniken ist ebenfalls enthalten.
Das ist alles enthalten
4 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden die wichtigsten Fragen zur Einholung der Zustimmung zur Verknüpfung von Datensätzen erörtert. Eine fehlende Zustimmung kann zu verzerrten Schätzungen führen. Es werden aktuelle Beispiele aus der Forschung vorgestellt und praktische Vorschläge gemacht, wie Sie die Zustimmung zur Verknüpfung von Daten einholen können
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Maryland, College Park
University of Maryland, College Park
University of Michigan
Emory University
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Geprüft am 11. Feb. 2021
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