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Cómo manejar datos faltantes

University of Maryland, College Park

About this Course

En este curso, se tratarán los pasos que se deben seguir para ponderar encuestas de muestra. Se incluirán los métodos para ajustar las no respuestas y para usar datos externos a la encuesta para calibrarla.  Entre las técnicas que se abordarán, se encuentran los ajustes que se utilizan para las propensiones de respuesta estimada, la postestratificación, el rastrillado y la estimación de regresión general.  Asimismo, se discutirán las técnicas alternativas para imputar los valores de los elementos faltantes.  Se tratarán las funciones que ofrecen los diferentes paquetes de software estadístico R®, Stata® y SAS® para la ponderación y la imputación.

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Instructor

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Joint Program in Survey Methodology

14,972 Learners

5 Courses

Offered by

University of Maryland, College Park

The University of Maryland is the state's flagship university and one of the nation's preeminent public research universities. A global leader in research, entrepreneurship and innovation, the university is home to more than 37,000 students, 9,000 faculty and staff, and 250 academic programs. Its faculty includes three Nobel laureates, three Pulitzer Prize winners, 47 members of the national academies and scores of Fulbright scholars. The institution has a $1.8 billion operating budget, secures $500 million annually in external research funding and recently completed a $1 billion fundraising campaign.

Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

5 hours to complete

Pasos generales en la ponderación

5 hours to complete

7 videos (Total 48 min), 7 readings, 7 quizzes

7 videos

Introducción10mEstimar cantidades8mObjetivos de la estimación6mInterpretación estadística de estimados10mProblemas de cobertura5mMejorar la precisión3mEfectos de la ponderación en errores estándar2m

7 readings

Apuntes + lectura adicional10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10m

7 practice exercises

Cuestionario introductorio sobre ponderaciones30mCantidades30mObjetivos30mInterpretación30mCobertura30mMejorar la precisión30mEfectos en errores estándar30m

Week2

Week 2

4 hours to complete

Pasos específicos

4 hours to complete

6 videos (Total 44 min), 6 readings, 5 quizzes

Week3

Week 3

4 hours to complete

Implementar los pasos

4 hours to complete

6 videos (Total 64 min), 5 readings, 4 quizzes

6 videos

Software4mPonderaciones base10mMás sobre ponderaciones base13mAjustes de no respuesta13mEjemplos de calibración7mSoftware para postestratificación14m

5 readings

Apuntes de clase10mApuntes de clase + software10mApuntes de clase10mApuntes de clase + software para clases de propensión10mApuntes de clase + software para calibración10m

4 practice exercises

Software30mCuestionario sobre ponderaciones base30mCuestionario sobre ajustes de no respuesta30mCuestionario sobre calibración y postestratificación30m

Week4

Week 4

4 hours to complete

Imputación para elementos faltantes

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.

4 hours to complete

6 videos (Total 46 min), 5 readings, 5 quizzes

6 videos

Razones para la imputación7mMedia y cubierta inmediata7mImputación de regresión6mEfecto en varianzas9mPaquete mice en R4mEjemplo mice10m

5 readings

Apuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase10mApuntes de clase + paquete mice en R10m

5 practice exercises

Razones para la imputación30mMedia y cubierta inmediata30mImputación de regresión30mEfectos en varianzas30mSoftware para imputación30m

13 minutes to complete

Resumen del curso 5

13 minutes to complete

1 video (Total 3 min), 1 reading

Frequently Asked Questions

When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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