À propos de ce cours
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100 % en ligne

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Dates limites flexibles

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Approx. 9 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 1-2 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
3 heures pour terminer

General Steps in Weighting

Weights are used to expand a sample to a population. To accomplish this, the weights may correct for coverage errors in the sampling frame, adjust for nonresponse, and reduce variances of estimators by incorporating covariates. The series of steps needed to do this are covered in Module 1....
7 vidéos (Total 48 min), 7 lectures, 7 quiz
7 vidéos
Quantities to Estimate8 min
Goals of Estimation6 min
Statistical Interpretation of Estimates10 min
Coverage Problems5 min
Improving Precision3 min
Effects of Weighting on SEs2 min
7 lectures
Class notes + additional reading10 min
Class notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
7 exercices pour s'entraîner
Introductory quiz on weights6 min
Quantities4 min
Goals6 min
Interpretation6 min
Coverage4 min
Improving precision6 min
Effects on SEs6 min
Semaine
2
2 heures pour terminer

Specific Steps

Specific steps in weighting include computing base weights, adjusting if there are cases whose eligibility we are unsure of, adjusting for nonresponse, and using covariates to calibrate the sample to external population controls. We flesh out the general steps with specific details here....
6 vidéos (Total 44 min), 6 lectures, 5 quiz
6 vidéos
Base Weights8 min
Nonresponse Adjustments7 min
Response Propensities4 min
Tree algorithms10 min
Calibration5 min
6 lectures
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
5 exercices pour s'entraîner
Overview6 min
Base weights6 min
Nonresponse4 min
Trees4 min
Calibration6 min
Semaine
3
2 heures pour terminer

Implementing the Steps

Software is critical to implementing the steps, but the R system is an excellent source of free routines. This module covers several R packages, including sampling, survey, and PracTools that will select samples and compute weights....
6 vidéos (Total 64 min), 5 lectures, 4 quiz
6 vidéos
Base Weights10 min
More on Base Weights13 min
Nonresponse Adjustments13 min
Examples of Calibration7 min
Software for Poststratification14 min
5 lectures
Class Notes10 min
Class Notes + Software10 min
Class Notes10 min
Class Notes + Software for propensity classes10 min
Class Notes + Software for calibration10 min
4 exercices pour s'entraîner
Software4 min
Quiz on base weights8 min
Quiz on nonresponse adjustments6 min
Quiz on calibration and poststratification8 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

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....
6 vidéos (Total 46 min), 5 lectures, 5 quiz
6 vidéos
Means and hotdeck7 min
Regression Imputation6 min
Effect on Variances9 min
mice R package4 min
mice example10 min
5 lectures
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes10 min
Class Notes + mice R package10 min
5 exercices pour s'entraîner
Reasons for imputing6 min
Means and hot deck4 min
Regression imputation8 min
Effects on variances8 min
Imputation software12 min
13 minutes pour terminer

Summary of Course 5

We briefly summarize the methods of weighting and imputation that were covered in Course 5....
1 vidéo (Total 3 min), 1 lecture
1 vidéo
Summary2 min
1 lecture
Class Notes10 min
3.7
21 avisChevron Right

Meilleurs avis

par MMJun 5th 2017

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

Enseignant

Avatar

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor
Joint Program in Survey Methodology

À propos de Université du Maryland, 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. ...

À propos de la Spécialisation 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....
Survey Data Collection and Analytics

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.