Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les poids d'enquête pour estimer des statistiques descriptives, comme les moyennes et les totaux, et des quantités plus complexes comme les paramètres des modèles pour les régressions linéaires et logistiques. Les possibilités offertes par les logiciels seront abordées, en particulier R®. Le cours abordera également les bases du couplage d'enregistrements et de l'appariement statistique, deux méthodes de plus en plus importantes pour combiner des données provenant de différentes sources. La combinaison d'ensembles de données soulève des questions éthiques que le cours passe en revue. Il peut être nécessaire d'obtenir le consentement éclairé des personnes pour autoriser le couplage de leurs données. Vous découvrirez les différences entre les exigences légales des différents pays.
Combiner et analyser des données complexes
Ce cours fait partie de Spécialisation Collecte et analyse des données d'enquête
Instructeur : Richard Valliant, Ph.D.
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Il y a 4 modules dans ce cours
Après avoir suivi les modules 1 et 2 de ce cours, vous saurez comment estimer les statistiques descriptives, globalement et pour les sous-groupes, lorsque vous traitez des données d'enquête. Nous passerons en revue les logiciels d'estimation (R, Stata, SAS) avec des exemples d'estimation de moyennes, de proportions et de totaux. Vous apprendrez également à estimer les paramètres des modèles linéaires, logistiques et autres et à connaître les options des logiciels, en particulier R. Les modules 3 et 4 traitent de la manière dont vous pouvez ajouter des données supplémentaires à votre analyse. Pour ce faire, vous devez connaître les techniques de couplage d'enregistrements et savoir ce qu'il faut faire pour obtenir l'autorisation de coupler des données.
Inclus
7 vidéos6 lectures1 devoir
Le module 2 explique comment estimer les paramètres des modèles linéaires et logistiques à l'aide de données d'enquête. À l'issue de ce module, vous comprendrez en quoi les méthodes utilisées diffèrent de celles qui s'appliquent aux données non issues d'enquêtes. Nous couvrons également les caractéristiques des ensembles de données d'enquête qui doivent être prises en compte lors de l'estimation des erreurs standard des paramètres estimés du modèle.
Inclus
8 vidéos8 lectures1 devoir
Le module commence par le débat actuel sur l'utilisation d'un plus grand nombre d'enregistrements administratifs (couplés) dans le système statistique fédéral américain, et par une motivation générale pour coupler les enregistrements. Plusieurs exemples seront donnés sur les raisons pour lesquelles il est utile de relier les données. Les défis posés par le couplage d'enregistrements seront discutés. Un bref aperçu des principales techniques de couplage est également inclus.
Inclus
4 vidéos12 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Ce module aborde les questions clés liées à l'obtention du consentement pour le couplage d'enregistrements. L'absence de consentement peut conduire à des estimations biaisées. Des exemples de recherches actuelles seront donnés, ainsi que des suggestions pratiques sur la manière d'obtenir le consentement au couplage
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir
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Avis des étudiants
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Révisé le 11 févr. 2021
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