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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/missing-data-es
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课程名称：如何处理缺失数据 课程概述：本课程将探讨在抽样调查中进行加权的步骤，包括调整非响应和利用外部数据校准调查的方法。将介绍的技术包括对估计响应倾向的调整、后分层、抽样和一般回归估计。同时，还将讨论替代技术来填补缺失值。课程将涵盖R®、Stata®和SAS®等不同统计软件包在加权和插补方面提供的功能。 课程大纲： 第一部分：加权的一般步骤 描述：加权用于将样本扩展为总体，为此，可能需要通过校正抽样框中的覆盖错误、调整非响应和通过融入协变量来降低估计值的方差。模块1中将列出所需进行的步骤系列。 第二部分：具体步骤 描述：进行加权的具体步骤包括计算基本权重、在不确定资格的情况下进行调整、调整非响应以及使用协变量对样本进行校准，以符合外部人口控制。我们将详细提供关于一般步骤的具体信息。 第三部分：实施步骤 描述：软件在实施步骤时至关重要，而R系统是一个优秀的免费例程来源。本模块将讨论R中的各种软件包，包括sampling、survey和PracTools，这些软件包能够选择样本和计算权重。 第四部分：课程总结 描述：我们将简要总结课程中讨论的加权和插补方法。
Part: 1
Title:Pasos generales en la ponderación
Description:Se requieren las ponderaciones para expandir una muestra y transformarla en una población. Para lograrlo, es posible que las ponderaciones corrijan los errores de cobertura en el marco del muestreo, ajusten la no respuesta y reduzcan las varianzas de los estimadores al incorporar covariables. Se indican en el módulo 1 la serie de pasos que se deben realizar.
Part: 2
Title:Pasos específicos
Description:Los pasos específicos para realizar ponderaciones incluyen computar ponderaciones base, efectuar ajustes si hay casos de cuya elegibilidad no estamos seguros, ajustar para no respuestas y usar covariables para calibrar la muestra para los controles de población externos. Brindamos información detallada específica sobre los pasos generales.
Part: 3
Title:Implementar los pasos
Description:El software es crucial a la hora de implementar los pasos, pero el sistema R es una fuente excelente de rutinas gratuitas. En este módulo, se hablará de diversos paquetes en R que incluyen sampling, survey y PracTools, que permiten seleccionar muestras y computar ponderaciones.
Part: 4
Title:Resumen del curso 5
Description:Resumimos brevemente los métodos de ponderación e imputación que tratamos en el curso 5.
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.
