Dieser Kurs behandelt die Schritte, die bei der Gewichtung von Stichprobenerhebungen verwendet werden, einschließlich der Methoden zur Bereinigung von Antwortausfällen und der Verwendung von Daten außerhalb der Erhebung zur Kalibrierung. Zu den besprochenen Techniken gehören Anpassungen anhand von geschätzten Antwortneigungen, Poststratifizierung, Raking und allgemeine Regressionsschätzungen. Alternative Techniken zur Imputation von Werten für fehlende Items werden ebenfalls diskutiert. Sowohl für die Gewichtung als auch für die Imputation werden die Möglichkeiten verschiedener statistischer Softwarepakete behandelt, darunter R®, Stata® und SAS®.

Umgang mit fehlenden Daten
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Umgang mit fehlenden Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Erhebung von Umfragedaten und Analyse“

Dozent: Richard Valliant, Ph.D.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Sampling (Statistics)
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Data Quality
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Statistical Software
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: STATA (Software)
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21 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 5 Module
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Geprüft am 24. Dez. 2017
This is a higher level course. Good for beginners.
Geprüft am 4. Juni 2017
This course quite help to get as much reliable data as possible for any survey.
Geprüft am 19. Aug. 2019
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