Predmet: Statistični vidiki zbiranja podatkov
Vrsta predmeta: obvezni modulski
Nosilec predmeta: Red. prof. dr. Vasja Vehovar
| Študijski program in stopnja | Študijska smer | Letnik | Semester |
|---|---|---|---|
| Uporabna statistika, druga stopnja | Družboslovna statistika | 2. | 1. |
Za podrobnejšo časovno razporeditev glej predmetnik.
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:
- Pogoj za vključitev v delo je vpis v letnik študija.
Vsebina:
Vzorčenje
- Načrtovanje vzorcev: osnovni tipi vzorcev (enostavni slučajni vzorec, startifikacija, PPS vzorčenje, vzorčenje v skupinah, vzorčenje v fazah, paneli).
- Ocenjevanje vzorčne variance: direktne metode in metode replikacij.
- Posebnosti načrtovanja vzorcev glede na naročnika (akademske, uradne, poslovne, mednarodne), ciljno populacijo (podjetja, ustanove, gospodinjstva, osebe, objekti, transakcije ipd) in način anketiranja (telefonski vzorci, spletne ankete, osebne ankete, poštne ankete).
Nepopolnsti podatkov
- Urejanje podatkov: kontrole, editing, kodiranje, združevanje, izločanje.
- Mehanizmi generiranja manjkajočih podatkov (MAR, MCAR in NMAR)
- Klasični pristopi k manjkajočim podatkom: neupoštevane, vstavljanje, uteževanje
- Modelski pristop: Bayseov pristop, metoda največjega verjetna, EM algoritem, večkratno vstavljanje.
- Združevanje in zlivanje podatkov: statistični in etični vidiki.
Izbrani statistični vidiki zbiranja podatkov
- Procesiranje zajema podatkov, kontrole kvalitete podatkov, odkrivanje ponaredkov, avtomatski zajem podatkov, urejanja podatkov (postopki editinga, uteževanja), neverjetnostni vzorci
Cilji in kompetence:
Študent bo spoznal osnovne statistične pristope, ki se uporabljajo pri (1) načrtovanju in izvedbi zbiranja podatkov (vzorčenje), ter (2) pristope za obravnavo in urejanje zbranih podatkov.
Predvideni študijski rezultati:
Poznavanje pristopov za optimizacijo zbiranja podatkov, razumevanje koncepta kvalitete podatkov in praktična znanja za statistične vidike zbiranja in urejanja podatkov.
