Metody próbkowania dla ludzi, sieci i rekordów

Każdy znaczący wgląd w dane zaczyna się od dobrze skonstruowanej próbki, ale wybór odpowiednich tematów jest często najbardziej pomijanym krokiem w procesie badawczym.Ten kurs uczy, jak wyjść poza losowe zbieranie danych, aby wdrożyć uporządkowane strategie próbkowania, które zapewnią, że twoje wyniki będą dokładne i reprezentatywne. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie pewnie wybrać najbardziej odpowiednią metodę pobierania próbek dla każdego projektu, niezależnie od tego, czy masz do czynienia z osobami, złożonymi strukturami społecznymi, czy zapisami historycznymi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię i matematyczne podstawy teorii próbkowania - Rozróżniaj metody selekcji oparte na prawdopodobieństwie i bez prawdopodobnego wyboru - Zastosuj określone techniki próbkowania sieci społecznościowych i połączonych populacji - Poznaj unikalne wymagania dotyczące wyodrębniania reprezentatywnych danych z rejestrów administracyjnych - Zidentyfikuj i złagodź wspólne źródła błędów selekcji i błędu próbkowania - Poznaj nowoczesne podejścia do próbkowania w środowiskach cyfrowych i trudno dostępnych grupach Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i logiki wnioskowania, zanim przeprowadzi Cię przez pisemne wyjaśnienia praktycznych zastosowań dla różnych typów danych i środowisk badawczych.Ten program jest przeznaczony dla początkujących i nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w statystyce lub projektowaniu badań. Zacznij budować silniejsze podstawy do gromadzenia danych już dziś.