Ce cours couvre les étapes de la pondération des enquêtes par sondage, y compris les méthodes d'ajustement pour la non-réponse et l'utilisation de données externes à l'enquête pour le calibrage. Parmi les techniques abordées figurent les ajustements utilisant des propensions de réponse estimées, la poststratification, le ratissage et l'estimation de régression générale. D'autres techniques d'imputation des valeurs pour les éléments manquants seront également examinées. Pour la pondération et l'imputation, les capacités de différents logiciels statistiques seront abordées, notamment R®, Stata® et SAS®.
Traiter les données manquantes
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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 5 modules dans ce cours
Les poids sont utilisés pour étendre un échantillon à une population. Pour ce faire, les poids peuvent corriger les erreurs de couverture dans la base de sondage, ajuster la non-réponse et réduire la variance des estimateurs en incorporant des covariables. La série d'étapes nécessaires à cette fin est couverte dans le module 1.
Inclus
7 vidéos7 lectures7 devoirs
Les étapes spécifiques de la pondération comprennent le calcul des poids de base, l'ajustement des cas dont l'éligibilité n'est pas certaine, l'ajustement de la non-réponse et l'utilisation de covariables pour calibrer l'échantillon par rapport aux contrôles externes de la population. Nous développons ici les étapes générales avec des détails spécifiques.
Inclus
6 vidéos6 lectures5 devoirs
Les logiciels sont essentiels à la mise en œuvre des étapes, mais le système R est une excellente source de routines gratuites. Ce module couvre plusieurs paquets R, y compris l'échantillonnage, l'enquête et PracTools qui sélectionnera les échantillons et calculera les poids.
Inclus
6 vidéos5 lectures4 devoirs
Dans la plupart des enquêtes, il y a des éléments pour lesquels les répondants ne fournissent pas d'informations, même s'ils ont rempli une partie suffisante de l'instrument de collecte des données pour être considérés comme "complets". Si seuls les cas où tous les éléments sont présents sont retenus lors de l'ajustement d'un modèle, un grand nombre de cas peuvent être exclus de l'analyse. L'imputation des éléments manquants permet d'éviter l'exclusion des cas manquants. Dans ce module, nous couvrons les méthodes d'imputation et les méthodes permettant de refléter les effets des imputations sur les erreurs standard.
Inclus
6 vidéos5 lectures5 devoirs
Nous résumons brièvement les méthodes de pondération et d'imputation abordées dans le cours 5.
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