University of Maryland, College Park

Kombinieren und Analysieren komplexer Daten

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University of Maryland, College Park

Kombinieren und Analysieren komplexer Daten

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Erhebung von Umfragedaten und Analyse“

Richard Valliant, Ph.D.

Dozent: Richard Valliant, Ph.D.

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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Stichproben (Statistik)
  • Kategorie: Software zur Datenanalyse
  • Kategorie: Daten-Ethik
  • Kategorie: Logistische Regression
  • Kategorie: Informierte Zustimmung
  • Kategorie: Deskriptive Statistik
  • Kategorie: Statistische Programmierung
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Integration von Daten
  • Kategorie: Statistische Analyse

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: STATA (Software)
  • Kategorie: Statistische Software
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: Stata

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Erhebung von Umfragedaten und Analyse“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Nach Abschluss der Module 1 und 2 dieses Kurses werden Sie verstehen, wie Sie deskriptive Statistiken für Umfragedaten insgesamt und für Untergruppen schätzen können. Wir werden Software für die Schätzung (R, Stata, SAS) mit Beispielen für die Schätzung von Mittelwerten, Proportionen und Gesamtwerten besprechen. Sie werden auch lernen, wie man Parameter in linearen, logistischen und anderen Modellen schätzt und lernen Softwareoptionen kennen, wobei der Schwerpunkt auf R liegt. In Modul 3 und 4 wird erörtert, wie Sie zusätzliche Daten zu Ihrer Analyse hinzufügen können. Dazu müssen Sie die Techniken der Datensatzverknüpfung kennen und wissen, was Sie tun müssen, um die Erlaubnis zur Verknüpfung von Daten zu erhalten.

Das ist alles enthalten

7 Videos6 Lektüren1 Aufgabe

Modul 2 behandelt die Schätzung linearer und logistischer Modellparameter anhand von Umfragedaten. Nach Abschluss dieses Moduls werden Sie verstehen, wie sich die verwendeten Methoden von denen für Nicht-Erhebungsdaten unterscheiden. Wir behandeln auch die Merkmale von Umfragedatensätzen, die bei der Schätzung von Standardfehlern der geschätzten Modellparameter berücksichtigt werden müssen.

Das ist alles enthalten

8 Videos8 Lektüren1 Aufgabe

Das Modul beginnt mit der aktuellen Debatte über die Verwendung von mehr (verknüpften) Verwaltungsdatensätzen im US Federal Statistical System und einer allgemeinen Motivation für die Verknüpfung von Datensätzen. Anhand mehrerer Beispiele wird erläutert, warum es sinnvoll ist, Daten zu verknüpfen. Die Herausforderungen bei der Verknüpfung von Datensätzen werden diskutiert. Ein kurzer Überblick über die wichtigsten Verknüpfungstechniken ist ebenfalls enthalten.

Das ist alles enthalten

4 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

In diesem Modul werden die wichtigsten Fragen zur Einholung der Zustimmung zur Verknüpfung von Datensätzen erörtert. Eine fehlende Zustimmung kann zu verzerrten Schätzungen führen. Es werden aktuelle Beispiele aus der Forschung vorgestellt und praktische Vorschläge gemacht, wie Sie die Zustimmung zur Verknüpfung von Daten einholen können

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5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Geprüft am 11. Feb. 2021

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