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University of Michigan

Traiter les données manquantes

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21 devoirs

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Collecte et analyse des données d'enquête
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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.

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 Analyse des Données

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 133

3.8

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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