Opis predmeta
VZORČENJE:
- Pristopi k statističnemu sklepanju.
- Klasična teorija vzorčenja in osnovni tipi vzorcev (enostavni slučajni vzorec, stratifikacija, vzorčenje v skupinah, vzorčenje v fazah, paneli).
- Ocenjevanje vzorčne variance: direktne metode in metode replikacij, vzorčni učinek, uteževanje.
- Posebnosti načrtovanja vzorcev glede na sektor (akademske, uradne, poslovne, mednarodne raziskave), ciljno populacijo (podjetja, ustanove, gospodinjstva, osebe, objekti, transakcije ipd.) in način anketiranja (telefonske, spletne, terenske, poštne in kombinirane ankete).
- Neverjetnostni vzorci: tipi neverjetnostnih vzorcev, pristopi k načrtovanju in analizi.
- Srednja kvadratna napaka, skupna napaka v anketah, indikatorji in kriteriji kakovosti.
MANJKAJOČI PODATKI
- Koncepti, mehanizmi in pristopi.
- Klasični pristopi: ignoriranje, vstavljanje, uteževanje.
- Modeliranje: Bayesov pristop, metoda največjega verjetna, EM algoritem, večkratno vstavljanje.
- Združevanje in zlivanje podatkov: statistični in etični vidiki.
IZBRANI VIDIKI
- Proces priprave podatkov: kontrole, urejanje, kodiranje, združevanje.
- Avtomatiziranje zajema, kontrole, analize, analitike in integracije.
- Kombiniranje anketnih podatkov, masovnih podatkov in administrativnih podatkov.
Pristopi in optimizacija stroškov in napak pri zbiranju podatkov.
Predmet učimo na programih
Cilji in kompetence
Študent bo spoznal statistične pristope, ki se uporabljajo pri načrtovanju in analizi vzorcev, pri obravnavi manjkajočih podatkov ter pri stroškovni optimizaciji in procesni avtomatizaciji zbiranja podatkov.
Metode poučevanja in učenja
Predavanja, seminarske naloge, prezentacije, konzultacije
Del pedagoškega procesa bo izveden s pomočjo IKT tehnologij in možnosti, ki jih ponujajo.
Predvideni študijski rezultati
Znanje in razumevanje:
- glavnih vzorčnih načrtov,
- pristopov za izračunavanje vzorčne variance,
- konceptov za obravnavo manjkajočih podatkov,
- stroškovne optimizacije zbiranja podatkov,
- procesne avtomatizacije zbiranja in analize podatkov.
Temeljni viri in literatura
- Kalton, Vehovar (2001). Vzorčenje v anketah. FDV.
- Vehovar (2020). Manjkajoči podatki v anketah. FDV.
- Callegaro, Lozar-Manfreda, Vehovar (2015). Web survey methodology. Sage.
- Rassler (2002): Data Matching. Springer.
- Little, Rubin (2019): Statistical Analysis with Missing Data. WIley.
Bodi na tekočem
Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko, Tržaška cesta 25, 1000 Ljubljana