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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.
Cómo manejar datos faltantes
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该课程共有5个模块
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.
涵盖的内容
7个视频7篇阅读材料7个作业
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.
涵盖的内容
6个视频6篇阅读材料5个作业
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.
涵盖的内容
6个视频5篇阅读材料4个作业
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.
涵盖的内容
6个视频5篇阅读材料5个作业
Resumimos brevemente los métodos de ponderación e imputación que tratamos en el curso 5.
涵盖的内容
1个视频1篇阅读材料
位教师
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Felipe M.
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