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.
Details to know
Add to your LinkedIn profile
21 assignments
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
Earn a career certificate
Add this credential to your LinkedIn profile, resume, or CV
Share it on social media and in your performance review
There are 5 modules in this course
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.
What's included
7 videos7 readings7 assignments
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.
What's included
6 videos6 readings5 assignments
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.
What's included
6 videos5 readings4 assignments
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.
What's included
6 videos5 readings5 assignments
Resumimos brevemente los métodos de ponderación e imputación que tratamos en el curso 5.
What's included
1 video1 reading
Instructor
Offered by
Recommended if you're interested in Data Analysis
Universidad Nacional Autónoma de México
Coursera Project Network
Universidad de los Andes
Universidad de los Andes
Why people choose Coursera for their career
New to Data Analysis? Start here.
Open new doors with Coursera Plus
Unlimited access to 7,000+ world-class courses, hands-on projects, and job-ready certificate programs - all included in your subscription
Advance your career with an online degree
Earn a degree from world-class universities - 100% online
Join over 3,400 global companies that choose Coursera for Business
Upskill your employees to excel in the digital economy
Frequently asked questions
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.
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.
You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.