Good data collection is built on good samples. But the samples can be chosen in many ways. Samples can be haphazard or convenient selections of persons, or records, or networks, or other units, but one questions the quality of such samples, especially what these selection methods mean for drawing good conclusions about a population after data collection and analysis is done. Samples can be more carefully selected based on a researcher’s judgment, but one then questions whether that judgment can be biased by personal factors. Samples can also be draw in statistically rigorous and careful ways, using random selection and control methods to provide sound representation and cost control. It is these last kinds of samples that will be discussed in this course. We will examine simple random sampling that can be used for sampling persons or records, cluster sampling that can be used to sample groups of persons or records or networks, stratification which can be applied to simple random and cluster samples, systematic selection, and stratified multistage samples. The course concludes with a brief overview of how to estimate and summarize the uncertainty of randomized sampling.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Survey Data Collection and Analytics
Offert par
Spécialisation Survey Data Collection and Analytics Université du MichiganÀ propos de ce cours
Certificat partageable
100 % en ligne
Cours 4 sur 7 dans le
Dates limites flexibles
Niveau débutant
Approx. 20 heures pour terminer
Anglais
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Dates limites flexibles
Niveau débutant
Approx. 20 heures pour terminer
Anglais
Offert par
Université du Michigan
The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Module 1: Sampling as a research tool
Mere randomization
Saving money using cluster sampling
Using auxiliary data to be more efficient
À propos du Spécialisation Survey Data Collection and Analytics
Foire Aux Questions
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
