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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/sampling-methods-es
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课程名称：人群、网络和记录的抽样 课程概述：为了有效收集数据，需要使用优秀的样本。然而，样本的选择方式有很多，包括随机选择或便利选择人群、记录、网络或其他单位，这让人们质疑这些样本的质量，尤其是这些选择方法如何影响对总体的结论。在这个课程中，我们将讨论如何以更严谨的方式选择样本，包括采用统计学方法和随机控制，以便提供可靠的代表性并控制成本。我们将重点分析简单随机抽样、聚类抽样、分层抽样以及系统抽样和多阶段分层抽样，最后简要介绍如何估计和总结随机抽样的不确定性。 课程大纲： 1. 模块1：抽样作为研究工具 2. 模块2：纯随机化 3. 模块3：通过聚类抽样节省资金 4. 模块4：利用辅助数据提高效率 5. 模块5：简化抽样 6. 模块6：汇总所有内容 该课程将为参与者提供深入了解如何选择有效和可靠样本的基础，以支持数据收集和分析的质量。
Part: 1
Title:Módulo 1: El muestreo como herramienta de investigación
Description:
Part: 2
Title:Mera aleatorización
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Part: 3
Title:Ahorrar dinero mediante el muestreo por conglomerados
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Part: 4
Title:Utilizar datos auxiliares para ser más eficiente
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Part: 5
Title:Muestreo simplificado
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Part: 6
Title:Reunirlo todo
Description:
Para hacer una buena recopilación de datos se necesitan buenas muestras. Pero las muestras pueden elegirse de muchas maneras. Pueden ser selecciones fortuitas o convenientes de personas, registros, redes u otras unidades, pero uno se cuestiona la calidad de tales muestras, especialmente cómo se relacionan estos métodos de selección con el hecho de sacar buenas conclusiones sobre una población tras la recopilación y el análisis de los datos. Las muestras pueden seleccionarse con más cuidado según el criterio del investigador, pero entonces uno se pregunta si ese criterio puede estar sesgado por factores personales. Las muestras también pueden extraerse de forma estadísticamente rigurosa y meticulosa, utilizando métodos de selección y control aleatorios para proporcionar una sólida representación y costos controlados. Este último tipo de muestras es el que se analizará en este curso. Examinaremos el muestreo aleatorio simple que puede utilizarse para el muestreo de personas o registros, el muestreo por conglomerados que puede utilizarse para el muestreo de grupos de personas, registros o redes, la estratificación que puede aplicarse a las muestras aleatorias simples y por conglomerados, la selección sistemática y las muestras estratificadas multietapa. El curso concluye con una breve descripción de cómo estimar y resumir la incertidumbre del muestreo aleatorio.
