Dieser Kurs behandelt die Schritte, die bei der Gewichtung von Stichprobenerhebungen verwendet werden, einschließlich der Methoden zur Bereinigung von Antwortausfällen und der Verwendung von Daten außerhalb der Erhebung zur Kalibrierung. Zu den besprochenen Techniken gehören Anpassungen anhand von geschätzten Antwortneigungen, Poststratifizierung, Raking und allgemeine Regressionsschätzungen. Alternative Techniken zur Imputation von Werten für fehlende Items werden ebenfalls diskutiert. Sowohl für die Gewichtung als auch für die Imputation werden die Möglichkeiten verschiedener statistischer Softwarepakete behandelt, darunter R®, Stata® und SAS®.
Umgang mit fehlenden Daten
Umgang mit fehlenden Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Erhebung von Umfragedaten und Analyse
Unterrichtet auf Englisch
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Dozent: Richard Valliant, Ph.D.
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Gewichte werden verwendet, um eine Stichprobe auf eine Grundgesamtheit zu erweitern. Um dies zu erreichen, können die Gewichte Erfassungsfehler im Stichprobenrahmen korrigieren, Antwortausfälle bereinigen und die Varianzen der Schätzer durch die Einbeziehung von Kovariaten verringern. Die hierfür erforderlichen Schritte werden in Modul 1 behandelt.
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Zu den spezifischen Schritten bei der Gewichtung gehören die Berechnung von Basisgewichten, die Anpassung von Fällen, bei denen wir nicht sicher sind, ob sie für eine Teilnahme in Frage kommen, die Anpassung von Antwortausfällen und die Verwendung von Kovariaten zur Kalibrierung der Stichprobe auf externe Bevölkerungskontrollen. Wir erläutern die allgemeinen Schritte hier mit spezifischen Details.
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Software ist entscheidend für die Umsetzung der Schritte, aber das R-System ist eine hervorragende Quelle für kostenlose Routinen. Dieses Modul deckt mehrere R-Pakete ab, darunter Sampling, Survey und PracTools, mit denen Sie Stichproben auswählen und Gewichte berechnen können.
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6 Videos5 Lektüren4 Quizzes
In den meisten Erhebungen gibt es Items, zu denen die Befragten keine Angaben machen, obwohl sie das Erhebungsinstrument vollständig ausgefüllt haben, um als "vollständig" zu gelten. Wenn bei der Anpassung eines Modells nur die Fälle berücksichtigt werden, bei denen alle Items vorhanden sind, werden möglicherweise einige Fälle von der Analyse ausgeschlossen. Die Imputation der fehlenden Items vermeidet das Auslassen der fehlenden Fälle. In diesem Modul werden Methoden zur Durchführung der Imputation und zur Berücksichtigung der Auswirkungen der Imputation auf die Standardfehler behandelt.
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Wir fassen kurz die Methoden der Gewichtung und Imputation zusammen, die in Kurs 5 behandelt wurden.
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