In this course you will learn how to use survey weights to estimate descriptive statistics, like means and totals, and more complicated quantities like model parameters for linear and logistic regressions. Software capabilities will be covered with R® receiving particular emphasis. The course will also cover the basics of record linkage and statistical matching—both of which are becoming more important as ways of combining data from different sources. Combining of datasets raises ethical issues which the course reviews. Informed consent may have to be obtained from persons to allow their data to be linked. You will learn about differences in the legal requirements in different countries.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Survey Data Collection and Analytics
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ofrecido por
Programa Especializado - Survey Data Collection and Analytics Universidad de Maryland en College ParkAcerca de este Curso
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17%
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Inglés (English)
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Universidad de Maryland en College Park
The University of Maryland is the state's flagship university and one of the nation's preeminent public research universities. A global leader in research, entrepreneurship and innovation, the university is home to more than 37,000 students, 9,000 faculty and staff, and 250 academic programs. Its faculty includes three Nobel laureates, three Pulitzer Prize winners, 47 members of the national academies and scores of Fulbright scholars. The institution has a $1.8 billion operating budget, secures $500 million annually in external research funding and recently completed a $1 billion fundraising campaign.
Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Basic Estimation
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.
2 horas para completar
7 videos (Total 69 minutos), 6 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Overview7m
Basic R examples15m
Basic R examples (continued)13m
Degrees of Freedom7m
Estimating Means7m
Multistage samples5m
Quantile estimation in R10m
6 lecturas
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides (continued)10m
Slides10m
1 ejercicio de práctica
Course 6 Module 114m
2 horas para completar
Models
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.
2 horas para completar
8 videos (Total 50 minutos), 8 lecturas, 1 cuestionario
8 videos
Estimation Method3m
Linear Models5m
Diagnostics in R8m
Linear Models in Stata5m
Logistic Models in R4m
Odds Ratios8m
Logistic Regression in Stata6m
8 lecturas
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides10m
Slides10m
1 ejercicio de práctica
Course 6 Module 214m
3 horas para completar
Record Linkage
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.
3 horas para completar
4 videos (Total 38 minutos), 12 lecturas, 1 cuestionario
12 lecturas
Improving Federal Statistics Using Multiple Data Sources10m
Longitudinal Employer-Household Dynamics (LEHD)10m
Impact of Research on Innovation, Competition and Science10m
Slides10m
Slides - Introduction10m
Technical Overview - Software10m
Slides: Challenges10m
Slides10m
Record Linkage (Herzog/Scheuren/Winkler 2010)10m
Febrl - A Freely Available Record Linkage System (Christen)10m
Machine Learning and Record Linkage (Winkler 2011)10m
Privacy Preserving Record Linkage (Schnell et al. 2009)10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 3 - Record Linkage10m
1 hora para completar
Ethics
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.
1 hora para completar
5 videos (Total 23 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
5 videos
Linkage Consent and Consent Bias8m
Correlates of Consent3m
Bias in Administrative Estimates2m
Optimizing Linkage Consent6m
3 lecturas
Slides10m
Assessing the Magnitude of Non-Consent Biases (Sakshaug & Kreuter 2012)10m
Placement, Wording and Interviewers (Sakshaug et al.)10m
1 ejercicio de práctica
Quiz - Linkage Consent10m
Acerca de Programa especializado: Survey Data Collection and Analytics
This specialization covers the fundamentals of surveys as used in market research, evaluation research, social science and political research, official government statistics, and many other topic domains. In six courses, you will learn the basics of questionnaire design, data collection methods, sampling design, dealing with missing values, making estimates, combining data from different sources, and the analysis of survey data. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned throughout the specialization by analyzing and comparing multiple data sources.
Faculty for this specialisation comes from the Michigan Program in Survey Methodology and the Joint Program in Survey Methodology, a collaboration between the University of Maryland, the University of Michigan, and the data collection firm Westat, founded by the National Science Foundation and the Interagency Consortium of Statistical Policy in the U.S. to educate the next generation of survey researchers, survey statisticians, and survey methodologists. In addition to this specialization we offer short courses, a summer school, certificates, master degrees as well as PhD programs.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
