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University of Maryland, College Park

Combining and Analyzing Complex Data

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Survey Data Collection and Analytics
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Il y a 4 modules dans ce cours

After completing Modules 1 and 2 of this course you will understand how to estimate descriptive statistics, overall and for subgroups, when you deal with survey data. We will review software for estimation (R, Stata, SAS) with examples for how to estimate things like means, proportions, and totals. You will also learn how to estimate parameters in linear, logistic, and other models and learn software options with emphasis on R. Module 3 and 4 discuss how you can add additional data to your analysis. This requires knowing about record linkage techniques, and what it takes to get permission to link data.

Inclus

7 vidéos6 lectures1 devoir

Module 2 covers how to estimate linear and logistic model parameters using survey data. After completing this module, you will understand how the methods used differ from the ones for non-survey data. We also cover the features of survey data sets that need to be accounted for when estimating standard errors of estimated model parameters.

Inclus

8 vidéos8 lectures1 devoir

Module starts with the current debate on using more (linked) administrative records in the U.S. Federal Statistical System, and a general motivation for linking records. Several examples will be given on why it is useful to link data. Challenges of record linkage will be discussed. A brief overview over key linkage techniques is included as well.

Inclus

4 vidéos12 lectures1 devoir1 sujet de discussion

This module will discuss key issues in obtaining consent to record linkage. Failure to consent can lead to bias estimates. Current research examples will be given as well as practical suggestions on how to obtain linkage consent.

Inclus

5 vidéos3 lectures1 devoir

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
3.8 (5 évaluations)
Richard Valliant, Ph.D.
University of Maryland, College Park
5 Cours16 518 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis

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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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5

Révisé le 11 févr. 2021

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