COGNOS - Capacitación

Manejo de datos Perdidos mediante imputación múltiple

Código: STATA-006

Este curso cubrirá el uso de Stata para realizar análisis de imputación múltiple. La imputación múltiple (IM) es una técnica basada en simulación para manejar datos faltantes. El curso proporcionará una breve introducción a la imputación múltiple y se centrará en cómo realizar MI en Stata. Las tres etapas de MI (imputación, análisis de datos completos y agrupación) se discutirán en detalle con los ejemplos de Stata que lo acompañan.

Se discutirán varias técnicas de imputación, incluida la imputación normal multivariante (MVN) y la imputación múltiple mediante ecuaciones encadenadas (MICE). Además, se proporcionarán varios ejemplos que demuestran cómo administrar de manera eficiente los datos imputados múltiples dentro de Stata. Se presentará un análisis de regresión lineal y logística de múltiples datos imputados, así como varias características posteriores a la prueba.

Propuesta de Valor: ESTADÍSTICA - AUDITORIA - PLANIFICACIÓN - E-BUSINESS

Duración: 16 Horas

Áreas de Conocimiento:

HERRAMIENTAS DE PRODUCTIVIDAD AUDITORIA – FINANZAS Y ESTADISTICAS INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y DATA ANALITICS

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AUDIENCIA

Licenciados y profesionales interesados en la gestión y análisis de datos estadísticos básicos, tanto del mundo público como del privado.

PRE REQUISITOS

Se requieren conocimientos prácticos de Stata y técnicas estadísticas estándar, como la regresión lineal / logística, para las partes interactivas del curso. La descripción general de los conceptos de imputación múltiple se presentará sin software.

OBJETIVOS

Conocer la técnicas de imputación
Almancenar múltiples datos existentes
Almancer múltiples datos
Crear estimaciones de funciones lineales y no lineales

CERTIFICACIÓN DISPONIBLE

Certificado emitido por COGNOS.

CONTENIDO

1. DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA IMPUTACIÓN MÚLTIPLE

1.1. MI COMO PROCEDIMIENTO ESTADÍSTICO
1.2. ETAPAS DE LA IM: IMPUTACIÓN, ANÁLISIS Y AGRUPACIÓN
1.3. MI EN STATA: EL CONJUNTO DE COMANDOS DE MI

2. IMPUTACIÓN

2.1. TÉCNICAS DE IMPUTACIÓN
2.2. IMPUTACIÓN UNIVARIANTE
2.3. IMPUTACIÓN MULTIVARIANTE
2.4. COMPROBACIÓN DE LA SENSIBILIDAD DE LAS IMPUTACIONES

3. GESTIÓN DE DATOS

3.1. ALMACENAMIENTO DE MÚLTIPLES DATOS IMPUTADOS
3.2. IMPORTACIÓN DE DATOS MÚLTIPLES IMPUTADOS EXISTENTES
3.3. VERIFICACIÓN DE MÚLTIPLES DATOS IMPUTADOS
3.4. GESTIÓN DE VARIABLES (VARIABLES PASIVAS)
3.5. FUSIONAR, AGREGAR Y REMODELAR MÚLTIPLES DATOS IMPUTADOS
3.6. EXPORTACIÓN DE MÚLTIPLES DATOS IMPUTADOS A UNA APLICACIÓN QUE NO ES DE STATA

4. ESTIMACION

4.1. USAR MI ESTIMACIÓN PARA REALIZAR EL ANÁLISIS Y AGRUPAR LAS ETAPAS DE MI EN UN SOLO PASO
4.2. ESTIMACIÓN DE FUNCIONES LINEALES Y NO LINEALES DE COEFICIENTES
4.3. PRUEBA DE HIPÓTESIS LINEALES Y NO LINEALES

ESTADÍSTICA - AUDITORIA - PLANIFICACIÓN - E-BUSINESS