University of Maryland, College Park

Dealing With Missing Data

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Il y a 5 modules dans ce cours

Weights are used to expand a sample to a population. To accomplish this, the weights may correct for coverage errors in the sampling frame, adjust for nonresponse, and reduce variances of estimators by incorporating covariates. The series of steps needed to do this are covered in Module 1.

Inclus

7 vidéos7 lectures7 devoirs

Specific steps in weighting include computing base weights, adjusting if there are cases whose eligibility we are unsure of, adjusting for nonresponse, and using covariates to calibrate the sample to external population controls. We flesh out the general steps with specific details here.

Inclus

6 vidéos6 lectures5 devoirs

Software is critical to implementing the steps, but the R system is an excellent source of free routines. This module covers several R packages, including sampling, survey, and PracTools that will select samples and compute weights.

Inclus

6 vidéos5 lectures4 devoirs

In most surveys there will be items for which respondents do not provide information, even though the respondent completed enough of the data collection instrument to be considered "complete". If only the cases with all items present are retained when fitting a model, quite a few cases may be excluded from the analysis. Imputing for the missing items avoids dropping the missing cases. We cover methods of doing the imputing and of reflecting the effects of imputations on standard errors in this module.

Inclus

6 vidéos5 lectures5 devoirs

We briefly summarize the methods of weighting and imputation that were covered in Course 5.

Inclus

1 vidéo1 lecture

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
3.3 (11 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.
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’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.’

Avis des étudiants

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133 avis

  • 5 stars

    41,35 %

  • 4 stars

    25,56 %

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    13,53 %

  • 2 stars

    8,27 %

  • 1 star

    11,27 %

HE
4

Révisé le 24 déc. 2017

MS
4

Révisé le 13 avr. 2017

SS
4

Révisé le 18 nov. 2017

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