Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data

Einführung

In der heutigen datengestützten Welt ist die Fähigkeit, mit fehlenden Daten umzugehen, unerlässlich. Der Kurs „Dealing With Missing Data“ auf Coursera bietet eine umfassende Einführung in die Methoden zur Gewichtung von Stichprobenumfragen und zur Imputation fehlender Werte. In diesem Blogbeitrag möchte ich den Kurs näher vorstellen und meine Eindrücke sowie Empfehlungen teilen.

Überblick über den Kurs

Der Kurs befasst sich detailliert mit den Schritten, die für die Gewichtung von Stichproben erforderlich sind, einschließlich der Anpassung an NonResponse und der Verwendung externer Daten für die Kalibrierung. Zu den behandelten Techniken gehören Anpassungen unter Verwendung geschätzter Antwortwahrscheinlichkeiten, Poststratifizierung und raking. Außerdem werden alternative Imputationstechniken für fehlende Werte ausführlich behandelt.

Kursinhalte und Struktur

Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt:

• Allgemeine Schritte in der Gewichtung: Hier werden die Grundlagen der Gewichtung, einschließlich der Berechnung von Grundgewichten und Anpassungen für NonResponse, erläutert.
• Spezifische Schritte: Dieser Teil vertieft die Verfahren zur Gewichtung und zur Kalibrierung mit externen Bevölkerungsdaten.
• Implementierung der Schritte: Es wird gezeigt, wie man mit verschiedenen R-Paketen wie sampling und survey arbeitet, um die theoretischen Schritte in die Praxis umzusetzen.
• Imputation fehlender Werte: Methoden zur Imputation fehlender Items werden besprochen, um sicherzustellen, dass keine wertvollen Daten verloren gehen.
• Zusammenfassung des Kurses: Am Ende des Kurses wird eine Zusammenfassung der wichtigsten Methoden zur Gewichtung und Imputation gegeben.

Persönliche Bewertung

Ich fand den Kurs äußerst informativ und gut strukturiert. Der Dozent erklärt komplexe Konzepte verständlich, und die praktischen Übungen mit R ermöglichen es den Teilnehmern, das Gelernte sofort anzuwenden. Die Module sind klar gegliedert, sodass man auch bei geringen Vorkenntnissen gut folgen kann.

Besonders wertvoll fand ich den Abschnitt zur Imputation, da dieser oft als herausfordernd gilt. Die bereitgestellten R-Pakete erleichtern die Implementierung enorm.

Empfehlung

Ich empfehle den Kurs jedem, der in der Statistik oder Marktforschung tätig ist, insbesondere jenen, die regelmäßig mit Umfragedaten arbeiten. Die Fähigkeit, mit fehlenden Daten umzugehen, kann den Unterschied in der Qualität und Aussagekraft Ihrer Ergebnisse ausmachen.

Zum Schluss möchte ich sagen, dass dieser Kurs eine wertvolle Ressource ist, um wichtiges Wissen zu erlangen und anzuwenden. Ich kann ihn nur wärmstens empfehlen!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data