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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce cours couvre les étapes de la pondération des enquêtes par sondage, y compris les méthodes d'ajustement pour la non-réponse et l'utilisation de données externes à l'enquête pour le calibrage. Parmi les techniques abordées figurent les ajustements utilisant des propensions de réponse estimées, la poststratification, le ratissage et l'estimation de régression générale. D'autres techniques d'imputation des valeurs pour les éléments manquants seront également examinées. Pour la pondération et l'imputation, les capacités de différents logiciels statistiques seront abordées, notamment R®, Stata® et SAS®.
Les poids sont utilisés pour étendre un échantillon à une population. Pour ce faire, les poids peuvent corriger les erreurs de couverture dans la base de sondage, ajuster la non-réponse et réduire la variance des estimateurs en incorporant des covariables. La série d'étapes nécessaires à cette fin est couverte dans le module 1.
Inclus
7 vidéos7 lectures7 devoirs
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7 vidéos•Total 48 minutes
Introduction•11 minutes
Quantités à estimer•8 minutes
Objectifs de l'estimation•7 minutes
Interprétation statistique des estimations•10 minutes
Problèmes de couverture•5 minutes
Améliorer la précision•4 minutes
Effets de la pondération sur les SE•3 minutes
7 lectures•Total 70 minutes
Notes de cours + lectures complémentaires•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
7 devoirs•Total 210 minutes
Quiz introductif sur les poids•30 minutes
Quantités•30 minutes
Objectifs•30 minutes
Interprétation•30 minutes
Couverture•30 minutes
Améliorer la précision•30 minutes
Effets sur les SE•30 minutes
Étapes spécifiques
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Les étapes spécifiques de la pondération comprennent le calcul des poids de base, l'ajustement des cas dont l'éligibilité n'est pas certaine, l'ajustement de la non-réponse et l'utilisation de covariables pour calibrer l'échantillon par rapport aux contrôles externes de la population. Nous développons ici les étapes générales avec des détails spécifiques.
Inclus
6 vidéos6 lectures5 devoirs
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6 vidéos•Total 44 minutes
Vue d'ensemble•8 minutes
Poids de base•9 minutes
Ajustements pour la non-réponse•7 minutes
Propensions à réagir•4 minutes
Algorithmes d'arbres•11 minutes
Calibrage•5 minutes
6 lectures•Total 60 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
5 devoirs•Total 150 minutes
Vue d'ensemble•30 minutes
Poids de base•30 minutes
Non-réponse•30 minutes
Arbres•30 minutes
Calibrage•30 minutes
Mise en œuvre des étapes
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Les logiciels sont essentiels à la mise en œuvre des étapes, mais le système R est une excellente source de routines gratuites. Ce module couvre plusieurs paquets R, y compris l'échantillonnage, l'enquête et PracTools qui sélectionnera les échantillons et calculera les poids.
Inclus
6 vidéos5 lectures4 devoirs
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6 vidéos•Total 64 minutes
Logiciel•5 minutes
Poids de base•11 minutes
Plus d'informations sur les poids de base•13 minutes
Ajustements pour la non-réponse•14 minutes
Exemples d'étalonnage•7 minutes
Logiciel de post-stratification•14 minutes
5 lectures•Total 50 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours + logiciel•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours + Logiciel pour les classes de propension•10 minutes
Notes de cours + logiciel d'étalonnage•10 minutes
4 devoirs•Total 120 minutes
Logiciel•30 minutes
Quiz sur les poids de base•30 minutes
Quiz sur les ajustements pour la non-réponse•30 minutes
Quiz sur l'étalonnage et la poststratification•30 minutes
Imputation des éléments manquants
Module 4•4 heures à terminer
Détails du module
Dans la plupart des enquêtes, il y a des éléments pour lesquels les répondants ne fournissent pas d'informations, même s'ils ont rempli une partie suffisante de l'instrument de collecte des données pour être considérés comme "complets". Si seuls les cas où tous les éléments sont présents sont retenus lors de l'ajustement d'un modèle, un grand nombre de cas peuvent être exclus de l'analyse. L'imputation des éléments manquants permet d'éviter l'exclusion des cas manquants. Dans ce module, nous couvrons les méthodes d'imputation et les méthodes permettant de refléter les effets des imputations sur les erreurs standard.
Inclus
6 vidéos5 lectures5 devoirs
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6 vidéos•Total 46 minutes
Raisons de l'imputation•8 minutes
Moyens et hotdeck•7 minutes
Imputation de régression•7 minutes
Effet sur les écarts•10 minutes
paquet de souris R•5 minutes
exemple de souris•10 minutes
5 lectures•Total 50 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours•10 minutes
Notes de cours + paquetage R de souris•10 minutes
5 devoirs•Total 150 minutes
Raisons de l'imputation•30 minutes
Moyens et pont chaud•30 minutes
Imputation de régression•30 minutes
Effets sur les écarts•30 minutes
Logiciel d'imputation•30 minutes
Résumé du cours 5
Module 5•13 minutes à terminer
Détails du module
Nous résumons brièvement les méthodes de pondération et d'imputation abordées dans le cours 5.
Inclus
1 vidéo1 lecture
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1 vidéo•Total 3 minutes
Résumé•3 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Notes de cours•10 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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L'université du Maryland, College Park, est l'université phare de l'État et l'une des principales universités publiques de recherche du pays. Leader mondial en matière de recherche, d'entrepreneuriat et d'innovation, l'université accueille plus de 40 700 étudiants, 14 000 membres du corps enseignant et du personnel, et près de 400 000 anciens étudiants. Le corps professoral de l'université compte deux lauréats du prix Nobel, 10 lauréats du prix Pulitzer, 69 membres des académies nationales et un grand nombre de chercheurs Fulbright. Située juste à côté de Washington, D.C., l'université du Maryland s'est engagée dans l'entrepreneuriat social en tant que premier campus "Do Good" du pays. Elle découvre et partage chaque jour de nouvelles connaissances grâce à la recherche et à des programmes dans les domaines de l'enseignement, des arts et du sport.
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Avis des étudiants
3.8
138 avis
5 stars
42,75 %
4 stars
24,63 %
3 stars
13,04 %
2 stars
8,69 %
1 star
10,86 %
Affichage de 3 sur 138
Z
ZM
5·
Révisé le 19 août 2019
interesting material, well taught, lots of short quizzes to enforce understanding.
H
HE
4·
Révisé le 24 déc. 2017
This is a higher level course. Good for beginners.
M
MM
5·
Révisé le 4 juin 2017
This course quite help to get as much reliable data as possible for any survey.
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