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Cómo manejar datos faltantes

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Data Analysis Software
  • Catégorie : Sampling (Statistics)
  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Data Integrity
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Statistical Analysis

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Stata
  • Catégorie : Statistical Software
  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : R (Software)

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Évaluations

21 devoirs

Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 5 modules dans ce cours

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.

Inclus

7 vidéos7 lectures7 devoirs

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.

Inclus

6 vidéos6 lectures5 devoirs

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.

Inclus

6 vidéos5 lectures4 devoirs

En la mayoría de las encuestas, se encontrarán elementos para los que los respondedores no brindarán información, aunque sí proporcionó datos suficientes en el instrumento de recopilación de datos para considerarlo “completo”. Si solo se retuvieran los casos con todos los elementos completados cuando se ajusta un modelo, se excluirían varios casos del análisis. Imputar los elementos faltantes evita desestimar los casos faltantes. En este módulo, tratamos métodos para hacer la imputación y para reflexionar sobre los efectos de las imputaciones en los errores estándar.

Inclus

6 vidéos5 lectures5 devoirs

Resumimos brevemente los métodos de ponderación e imputación que tratamos en el curso 5.

Inclus

1 vidéo1 lecture

Instructeur

Richard Valliant, Ph.D.
University of Maryland, College Park
5 Cours17 859 apprenants

Offert par

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Felipe M.

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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