Ofrecido Por

Cómo manejar datos faltantes

Universidad de Maryland en College Park

Acerca de este Curso

En este curso, se tratarán los pasos que se deben seguir para ponderar encuestas de muestra. Se incluirán los métodos para ajustar las no respuestas y para usar datos externos a la encuesta para calibrarla.  Entre las técnicas que se abordarán, se encuentran los ajustes que se utilizan para las propensiones de respuesta estimada, la postestratificación, el rastrillado y la estimación de regresión general.  Asimismo, se discutirán las técnicas alternativas para imputar los valores de los elementos faltantes.  Se tratarán las funciones que ofrecen los diferentes paquetes de software estadístico R®, Stata® y SAS® para la ponderación y la imputación.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

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Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Aprox. 18 horas para completar

Español (Spanish)

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Instructor

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Joint Program in Survey Methodology

14.812 alumnos

5 cursos

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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

Semana

Semana 1

5 horas para completar

Pasos generales en la ponderación

5 horas para completar

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

7 videos

Introducción10m

Estimar cantidades8m

Objetivos de la estimación6m

Interpretación estadística de estimados10m

Problemas de cobertura5m

Mejorar la precisión3m

Efectos de la ponderación en errores estándar2m

7 lecturas

Apuntes + lectura adicional10m

Apuntes de clase10m

7 ejercicios de práctica

Cuestionario introductorio sobre ponderaciones30m

Cantidades30m

Objetivos30m

Interpretación30m

Cobertura30m

Mejorar la precisión30m

Efectos en errores estándar30m

Semana

Semana 2

4 horas para completar

Pasos específicos

4 horas para completar

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

Semana

Semana 3

4 horas para completar

Implementar los pasos

4 horas para completar

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

6 videos

Software4m

Ponderaciones base10m

Más sobre ponderaciones base13m

Ajustes de no respuesta13m

Ejemplos de calibración7m

Software para postestratificación14m

5 lecturas

Apuntes de clase10m

Apuntes de clase + software10m

Apuntes de clase10m

Apuntes de clase + software para clases de propensión10m

Apuntes de clase + software para calibración10m

4 ejercicios de práctica

Software30m

Cuestionario sobre ponderaciones base30m

Cuestionario sobre ajustes de no respuesta30m

Cuestionario sobre calibración y postestratificación30m

Semana

Semana 4

4 horas para completar

Imputación para elementos faltantes

En la mayoría de las encuestas, se encontrarán elementos para los que los respondedores no brindarán información, aunque sí proporcionó datos suficientes en el instrumento de recopilación de datos para considerarlo “completo”. Si solo se retuvieran los casos con todos los elementos completados cuando se ajusta un modelo, se excluirían varios casos del análisis. Imputar los elementos faltantes evita desestimar los casos faltantes. En este módulo, tratamos métodos para hacer la imputación y para reflexionar sobre los efectos de las imputaciones en los errores estándar.

4 horas para completar

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

6 videos

Razones para la imputación7m

Media y cubierta inmediata7m

Imputación de regresión6m

Efecto en varianzas9m

Paquete mice en R4m

Ejemplo mice10m

5 lecturas

Apuntes de clase10m

Apuntes de clase + paquete mice en R10m

5 ejercicios de práctica

Razones para la imputación30m

Media y cubierta inmediata30m

Imputación de regresión30m

Efectos en varianzas30m

Software para imputación30m

13 minutos para completar

Resumen del curso 5

13 minutos para completar

1 video (Total 3 minutos), 1 lectura

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 compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, 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 participar del curso como oyente 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.

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