Este curso forma parte de Programa especializado: Survey Data Collection and Analytics

3.8
estrellas
123 calificaciones

Richard Valliant, Ph.D.

10.714 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Survey Data Collection and Analytics Universidad de Maryland en College Park

Acerca de este Curso

9147 vistas recientes

This course will cover the steps used in weighting sample surveys, including methods for adjusting for nonresponse and using data external to the survey for calibration.  Among the techniques discussed are adjustments using estimated response propensities, poststratification, raking, and general regression estimation.  Alternative techniques for imputing values for missing items will be discussed.  For both weighting and imputation, the capabilities of different statistical software packages will be covered, including R®, Stata®, and SAS®.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Curso 5 de 7 en

Programa especializado: Survey Data Collection and Analytics

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Curso 5 de 7 en

Programa especializado: Survey Data Collection and Analytics

Aprox. 18 horas para completar

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

Prueba Coursera para negocios

Instructor

Calificación del instructor

3,44/5 (9 calificaciones)

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Joint Program in Survey Methodology

14.647 alumnos

5 cursos

ofrecido por

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.

Mira cómo los empleados de las mejores empresas dominan las habilidades más demandadas

Obtén más información sobre Coursera para Empresas

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

5 horas para completar

General Steps in Weighting

5 horas para completar

7 videos (Total 48 minutos), 7 lecturas, 7 cuestionarios

7 videos

Introduction10m

Quantities to Estimate8m

Goals of Estimation6m

Statistical Interpretation of Estimates10m

Coverage Problems5m

Improving Precision3m

Effects of Weighting on SEs2m

7 lecturas

Class notes + additional reading10m

Class notes10m

Class Notes10m

7 ejercicios de práctica

Introductory quiz on weights30m

Quantities30m

Goals30m

Interpretation30m

Coverage30m

Improving precision30m

Effects on SEs30m

Semana

Semana 2

4 horas para completar

Specific Steps

4 horas para completar

6 videos (Total 44 minutos), 6 lecturas, 5 cuestionarios

Semana

Semana 3

4 horas para completar

Implementing the Steps

4 horas para completar

6 videos (Total 64 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

6 videos

Software4m

Base Weights10m

Imputing for Missing Items

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.

4 horas para completar

6 videos (Total 46 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios

13 minutos para completar

Summary of Course 5

13 minutos para completar

1 video (Total 3 minutos), 1 lectura

Reseñas

3.8

35 reseña

5 stars
39,83 %
4 stars
26,82 %
3 stars
13,82 %
2 stars
8,13 %
1 star
11,38 %

Principales reseñas sobre DEALING WITH MISSING DATA

por MM4 de jun. de 2017

This course quite help to get as much reliable data as possible for any survey.

por ZM19 de ago. de 2019

interesting material, well taught, lots of short quizzes to enforce understanding.

por HE24 de dic. de 2017

This is a higher level course. Good for beginners.

por MS13 de abr. de 2017

Aside from a little hiccup with one of the quiz questions during week 1, this course was worth my time.

Ver todas las reseñas

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.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Desarrolla habilidades para tus empleados e impulsa los resultados de la empresa

Descubre Coursera para Empresas

Dealing With Missing Data

Acerca de este Curso