Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les poids d'enquête pour estimer des statistiques descriptives, comme les moyennes et les totaux, et des quantités plus complexes comme les paramètres des modèles pour les régressions linéaires et logistiques. Les possibilités offertes par les logiciels seront abordées, en particulier R®. Le cours abordera également les bases du couplage d'enregistrements et de l'appariement statistique, deux méthodes de plus en plus importantes pour combiner des données provenant de différentes sources. La combinaison d'ensembles de données soulève des questions éthiques que le cours passe en revue. Il peut être nécessaire d'obtenir le consentement éclairé des personnes pour autoriser le couplage de leurs données. Vous découvrirez les différences entre les exigences légales des différents pays.

Combiner et analyser des données complexes
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Combiner et analyser des données complexes
Ce cours fait partie de Spécialisation "Collecte et analyse des données d'enquête"

Instructeur : Richard Valliant, Ph.D.
9 568 déjà inscrits
Inclus avec
70 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
- Catégorie : Logiciel d'analyse de données
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Régression logistique
- Catégorie : Consentement éclairé
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Programmation statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Intégration des données
- Catégorie : Analyse statistique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : STATA (Logiciel)
- Catégorie : Logiciel statistique
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Stata
Détails à connaître

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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Avis des étudiants
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Révisé le 11 févr. 2021
Great course! Thanks, Professsor Valliant and Professor Frauke Kreuter.
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