Cómo combinar y analizar datos complejos

Tras completar los módulos 1 y 2 de este curso, entenderás cómo estimar estadísticas descriptivas, generales y de subgrupos de los datos de encuestas. Revisaremos el software usado para la estimación (R, Stata o SAS) con ejemplos sobre cómo estimar determinados valores, como medias, proporciones y totales. También aprenderán a estimar parámetros en modelos lineales, logísticos y de otro tipo, y conocerán las opciones de software, haciendo especial hincapié en R. En los módulos 3 y 4, se hablará sobre cómo agregar datos a los análisis. Esto supone conocer de técnicas de vinculación de registros y saber qué se requiere a fin de obtener los permisos necesarios para vincular datos.

En el módulo 2, se explica cómo estimar parámetros de modelos lineales y logísticos mediante datos de encuestas. Tras completar este módulo, entenderás cómo los métodos utilizados son distintos de los que se usan en datos que no son de encuestas. También hablaremos sobre las características de los conjuntos de datos de encuestas que deben tenerse en cuenta cuando se estiman errores estándar de parámetros de modelos estimados.

El módulo empieza con el debate actual en torno al uso de más registros administrativos (vinculados) en el Sistema Estadístico Federal de los EE. UU. y una motivación general para vincular registros. Se ofrecerán numerosos ejemplos que explican por qué es útil vincular datos. Se analizarán los desafíos de la vinculación de registros. También se incluye un resumen breve sobre las técnicas clave de vinculación.