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.
Schenken Sie Ihrer Karriere Coursera Plus mit einem Rabatt von $160 , der jährlich abgerechnet wird. Sparen Sie heute.
Kombinieren und Analysieren komplexer Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Erhebung von Umfragedaten und Analyse
Dozent: Richard Valliant, Ph.D.
8.677 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(60 Bewertungen)
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
Duke University
University of Colorado System
Ball State University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
Zeigt 3 von 60
60 Bewertungen
- 5 stars
51,66 %
- 4 stars
25 %
- 3 stars
13,33 %
- 2 stars
3,33 %
- 1 star
6,66 %
Geprüft am 11. Feb. 2021
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu über 7.000 erstklassigen Kursen, praktischen Projekten und Zertifikatsprogrammen, die Sie auf den Beruf vorbereiten – alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Specializations, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.