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课程名称: Sampling People, Networks and Records/密歇根大学
课程主页: https://www.coursera.org/learn/sampling-methods
所在平台: Coursera
课程类别: 数据分析Data Analysis
大学或机构: 密歇根大学
讲师： James M Lepkowski
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 2.99GB
课程介绍： 抽样人员，网络和记录：好的数据收集建立在好的样本上。但是可以通过多种方式选择样本。样本可以是随意选择的人员，记录，网络或其他单位，但有人质疑这种样本的质量，尤其是这些选择方法意味着在完成数据收集和分析后得出关于人口的良好结论。可以根据研究人员的判断来更仔细地选择样本，但随后有人质疑这种判断是否会因个人因素而产生偏差。还可以使用随机选择和控制方法以统计学上严格和谨慎的方式抽取样本，以提供合理的表示和成本控制。在本课程中将讨论这些最后的样本。我们将研究可用于对人员或记录进行抽样的简单随机抽样，可用于对人员或记录或网络组进行抽样的聚类抽样，可应用于简单随机和聚类抽样的分层，系统选择以及分层多阶段样品。本课程以对如何估计和总结随机抽样不确定性的简要概述作为结束。
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