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Cómo manejar datos faltantes
  • Level Foundation
  • Course by University of Maryland, College Park
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About

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.

Modules

Introducción

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario introductorio sobre ponderaciones

1 Videos

  • Introducción

1 Readings

  • Apuntes + lectura adicional

Estimar cantidades

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1 Assignment

  • Cantidades

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  • Estimar cantidades

1 Readings

  • Apuntes de clase

Objetivos de la estimación

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Objetivos

1 Videos

  • Objetivos de la estimación

1 Readings

  • Apuntes de clase

Interpretación estadística de estimados

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1 Assignment

  • Interpretación

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  • Interpretación estadística de estimados

1 Readings

  • Apuntes de clase

Problemas de cobertura

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cobertura

1 Videos

  • Problemas de cobertura

1 Readings

  • Apuntes de clase

Mejorar la precisión

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Mejorar la precisión

1 Videos

  • Mejorar la precisión

1 Readings

  • Apuntes de clase

Efectos de ponderar errores estándar

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Efectos en errores estándar

1 Videos

  • Efectos de la ponderación en errores estándar

1 Readings

  • Apuntes de clase

Resumen

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Resumen

1 Videos

  • Resumen

1 Readings

  • Apuntes de clase

Ponderaciones base

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Ponderaciones base

1 Videos

  • Ponderaciones base

1 Readings

  • Apuntes de clase

Ajustes de no respuesta

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    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • No respuesta

1 Videos

  • Ajustes de no respuesta

1 Readings

  • Apuntes de clase

Propensiones de respuesta

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1 Videos

  • Propensiones de respuesta

1 Readings

  • Apuntes de clase

Algoritmos de árbol

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Árbol

1 Videos

  • Algoritmos de árbol

1 Readings

  • Apuntes de clase

Calibración

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Calibración

1 Videos

  • Calibración

1 Readings

  • Apuntes de clase

Software

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Software

1 Videos

  • Software

1 Readings

  • Apuntes de clase

Ponderaciones base

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1 Videos

  • Ponderaciones base

1 Readings

  • Apuntes de clase + software

Más sobre ponderaciones base

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario sobre ponderaciones base

1 Videos

  • Más sobre ponderaciones base

1 Readings

  • Apuntes de clase

Ajustes de no respuesta

    • 1 Videos
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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario sobre ajustes de no respuesta

1 Videos

  • Ajustes de no respuesta

1 Readings

  • Apuntes de clase + software para clases de propensión

Calibración

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Cuestionario sobre calibración y postestratificación

2 Videos

  • Ejemplos de calibración
  • Software para postestratificación

1 Readings

  • Apuntes de clase + software para calibración

Razones para la imputación

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Razones para la imputación

1 Videos

  • Razones para la imputación

1 Readings

  • Apuntes de clase

Media y cubierta inmediata

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Media y cubierta inmediata

1 Videos

  • Media y cubierta inmediata

1 Readings

  • Apuntes de clase

Regresión

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    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Imputación de regresión

1 Videos

  • Imputación de regresión

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  • Apuntes de clase

Efecto en varianzas de imputar valores faltantes

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Efectos en varianzas

1 Videos

  • Efecto en varianzas

1 Readings

  • Apuntes de clase

Software para imputación

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Software para imputación

2 Videos

  • Paquete mice en R
  • Ejemplo mice

1 Readings

  • Apuntes de clase + paquete mice en R

Resumen del curso 5

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    • 1 Readings
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1 Videos

  • Resumen

1 Readings

  • Apuntes de clase

Auto Summary

"Cómo manejar datos faltantes" es un curso esencial para aquellos interesados en el campo de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Diseñado por Coursera, este curso ofrece una sólida base en el manejo de datos incompletos, crucial para cualquier profesional que trabaje con encuestas y análisis de datos. Impartido por expertos del sector, el curso cubre un amplio espectro de técnicas para ajustar encuestas de muestra, incluyendo métodos para manejar no respuestas y utilizar datos externos. Los participantes aprenderán sobre ajustes para propensiones de respuesta estimada, postestratificación, rastrillado y estimación de regresión general. También se explorarán alternativas para imputar valores faltantes, utilizando las funciones avanzadas de paquetes de software estadístico como R®, Stata® y SAS®. Aunque la duración del curso no está especificada, los suscriptores pueden optar por los planes Starter o Professional para acceder a los contenidos. Este curso de nivel fundacional es ideal para principiantes y profesionales que buscan fortalecer sus habilidades en la gestión de datos faltantes y mejorar la precisión de sus análisis estadísticos.

Richard Valliant, Ph.D.
Instructor

Richard Valliant, Ph.D.