Analyses

Description : Jean-Claude Deville, décédé en octobre 2021, fut l’un des chercheurs les plus influents dans le domaine la statistique d’enquête au cours des quarante dernières années. Cet article retrace certaines de ses contributions qui ont eu un profond impact, tant sur la théorie que sur la pratique des enquêtes. Cet article abordera les sujets suivants : l’échantillonnage équilibré au moyen de la méthode du cube, le calage, la méthode du partage des poids, le développement des expressions de la variance d’estimateurs complexes au moyen de la fonction d’influence et l’échantillonnage par quotas.

Description : Le présent article présente des méthodes d’échantillonnage adaptatif proportionnel à la taille, avec et sans remise. Des estimateurs sans biais y sont élaborés pour ces méthodes et leurs propriétés sont étudiées. Dans les deux versions, les probabilités de tirage sont adaptées pendant le processus d’échantillonnage à partir des observations déjà sélectionnées. À cette fin, dans la méthode avec remise, après chaque tirage et chaque observation de la variable d’intérêt, le vecteur de la variable auxiliaire sera mis à jour au moyen des valeurs observées de la variable d’intérêt pour que soit estimée la probabilité de sélection exacte proportionnelle à la taille. Dans la méthode sans remise, tout d’abord, à l’aide d’un échantillon initial, nous modélisons la relation entre la variable d’intérêt et la variable auxiliaire. Puis, en utilisant cette relation, nous estimons les unités de population inconnues (non observées). Enfin, à partir de ces unités de population estimées, nous sélectionnons un nouvel échantillon proportionnel à la taille sans remise. Ces méthodes peuvent améliorer considérablement l’efficacité des plans, non seulement dans le cas d’une relation linéaire positive, mais aussi dans le cas d’une relation non linéaire ou d’une relation linéaire négative entre variables. Nous étudions l’efficacité des plans au moyen de simulations et d’études de cas réels sur les plantes médicinales ainsi qu’au moyen de données sociales et économiques.

Description : L’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion est appliqué quand il est trop coûteux ou difficile d’obtenir les informations requises pour un sous-ensemble d’unités de la population et que, par conséquent, ces unités sont délibérément exclues de la sélection de l’échantillon. Si les unités exclues sont différentes des unités échantillonnées pour ce qui est des caractéristiques d’intérêt, les estimateurs naïfs peuvent être fortement biaisés. Des estimateurs par calage ont été proposés aux fins de réduction du biais sous le plan. Toutefois, dans les estimations sur petits domaines, ils peuvent être inefficaces y compris en l’absence d’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Les méthodes d’estimation sur petits domaines fondées sur un modèle peuvent servir à réduire le biais causé par l’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion si le modèle supposé se vérifie pour l’ensemble de la population. Parallèlement, pour les petits domaines, ces méthodes fournissent des estimateurs plus efficaces que les méthodes de calage. Étant donné qu’on obtient les propriétés fondées sur un modèle en supposant que le modèle se vérifie, mais qu’aucun modèle n’est exactement vrai, nous analysons ici les propriétés de plan des procédures de calage et des procédures fondées sur un modèle pour l’estimation de caractéristiques sur petits domaines sous échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Nos conclusions confirment que les estimateurs fondés sur un modèle réduisent le biais causé par un échantillonnage défini par un seuil d’inclusion et donnent des résultats significativement meilleurs en matière d’erreur quadratique moyenne du plan.

Description :

L’article propose une nouvelle approche de décomposition de l’écart salarial entre les hommes et les femmes fondée sur une procédure de calage. Cette approche généralise deux méthodes de décomposition courantes, qui sont réexprimées en se servant des poids de sondage. La première est la méthode de Blinder-Oaxaca et la seconde est une méthode de repondération proposée par DiNardo, Fortin et Lemieux. La nouvelle approche offre un système de pondération qui nous permet d’estimer des paramètres d’intérêt tels que les quantiles. Une application aux données de l’Enquête suisse sur la structure des salaires illustre l’intérêt de cette approche.

Description :

Dans le cadre d’une enquête économique auprès d’un échantillon d’entreprises, on sélectionne au hasard des professions dans une liste jusqu’à ce que l’on identifie un nombre r de professions présentes dans une unité locale. Il s’agit d’un problème d’échantillonnage inverse pour lequel nous proposons quelques solutions. Les plans simples avec et sans remise se traitent au moyen des distributions binomiale négative et hypergéométrique négative. On propose également des estimateurs pour le cas où les unités sont sélectionnées à probabilités inégales avec ou sans remise.

Description :

Un exemple présenté par Jean-Claude Deville en 2005 est soumis à trois méthodes d’estimation : la méthode des moments, la méthode du maximum de vraisemblance et le calage généralisé. Les trois méthodes donnent exactement les mêmes résultats pour les deux modèles de non-réponse. On discute ensuite de la manière de choisir le modèle le plus adéquat

Description :

Nous avons mis en œuvre la technique de linéarisation généralisée reposant sur le concept de fonction d’influence tout comme l’a fait Osier (2009) pour estimer la variance de statistiques complexes telles que les indices de Laeken. Des simulations réalisées avec le langage R montrent que, pour les cas où l’on a recours à une estimation par noyau gaussien de la fonction de densité des revenus considérés, on obtient un fort biais pour la valeur estimée de la variance. On propose deux autres méthodes pour estimer la densité qui diminuent fortement le biais constaté. L’une de ces méthodes a déjà été esquissée par Deville (2000). Les résultats publiés ici permettront une amélioration substantielle de la qualité des informations sur la précision de certains indices de Laeken diffusées et comparées internationalement.

Description :

Le présent article propose un examen et une évaluation de l'échantillonnage équilibré par la méthode du cube. Il débute par une définition de la notion d'échantillon équilibré et d'échantillonnage équilibré, suivie par un court historique du concept d'équilibrage. Après un exposé succinct de la théorie de la méthode du cube, l'accent est mis sur les aspects pratiques de l'échantillonnage équilibré, c'est-à-dire l'intérêt de la méthode comparativement à d'autres méthodes d'échantillonnage et au calage, le domaine d'application, la précision de l'équilibrage, le choix des variables auxiliaires et les moyens de mettre la méthode en oeuvre.

Description :

Dans cette note brève, nous montrons que l'échantillonnage aléatoire sans remise et l'échantillonnage de Bernoulli ont à peu près la même entropie quand la taille de la population est grande. Nous donnons un exemple empirique en guise d'illustration.

Description :

Nous proposons une méthode pour estimer la variance des estimateurs des évolutions qui prend en compte toutes les composantes de ceux-ci : le plan de sondage, le traitement des non-réponses, le traitement des grosses entreprises, la corrélation de la non-réponse d'une vague à l'autre, l'effet dû à l'utilisation d'un panel, la robustification et le calage au moyen d'un estimateur par le ratio. Cette méthode, qui permet la détermination d'intervalles de confiance des évolutions, est ensuite appliquée à l'enquête suisse sur la valeur ajoutée.

Description : Jean-Claude Deville, décédé en octobre 2021, fut l’un des chercheurs les plus influents dans le domaine la statistique d’enquête au cours des quarante dernières années. Cet article retrace certaines de ses contributions qui ont eu un profond impact, tant sur la théorie que sur la pratique des enquêtes. Cet article abordera les sujets suivants : l’échantillonnage équilibré au moyen de la méthode du cube, le calage, la méthode du partage des poids, le développement des expressions de la variance d’estimateurs complexes au moyen de la fonction d’influence et l’échantillonnage par quotas.

Description : Le présent article présente des méthodes d’échantillonnage adaptatif proportionnel à la taille, avec et sans remise. Des estimateurs sans biais y sont élaborés pour ces méthodes et leurs propriétés sont étudiées. Dans les deux versions, les probabilités de tirage sont adaptées pendant le processus d’échantillonnage à partir des observations déjà sélectionnées. À cette fin, dans la méthode avec remise, après chaque tirage et chaque observation de la variable d’intérêt, le vecteur de la variable auxiliaire sera mis à jour au moyen des valeurs observées de la variable d’intérêt pour que soit estimée la probabilité de sélection exacte proportionnelle à la taille. Dans la méthode sans remise, tout d’abord, à l’aide d’un échantillon initial, nous modélisons la relation entre la variable d’intérêt et la variable auxiliaire. Puis, en utilisant cette relation, nous estimons les unités de population inconnues (non observées). Enfin, à partir de ces unités de population estimées, nous sélectionnons un nouvel échantillon proportionnel à la taille sans remise. Ces méthodes peuvent améliorer considérablement l’efficacité des plans, non seulement dans le cas d’une relation linéaire positive, mais aussi dans le cas d’une relation non linéaire ou d’une relation linéaire négative entre variables. Nous étudions l’efficacité des plans au moyen de simulations et d’études de cas réels sur les plantes médicinales ainsi qu’au moyen de données sociales et économiques.

Description : L’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion est appliqué quand il est trop coûteux ou difficile d’obtenir les informations requises pour un sous-ensemble d’unités de la population et que, par conséquent, ces unités sont délibérément exclues de la sélection de l’échantillon. Si les unités exclues sont différentes des unités échantillonnées pour ce qui est des caractéristiques d’intérêt, les estimateurs naïfs peuvent être fortement biaisés. Des estimateurs par calage ont été proposés aux fins de réduction du biais sous le plan. Toutefois, dans les estimations sur petits domaines, ils peuvent être inefficaces y compris en l’absence d’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Les méthodes d’estimation sur petits domaines fondées sur un modèle peuvent servir à réduire le biais causé par l’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion si le modèle supposé se vérifie pour l’ensemble de la population. Parallèlement, pour les petits domaines, ces méthodes fournissent des estimateurs plus efficaces que les méthodes de calage. Étant donné qu’on obtient les propriétés fondées sur un modèle en supposant que le modèle se vérifie, mais qu’aucun modèle n’est exactement vrai, nous analysons ici les propriétés de plan des procédures de calage et des procédures fondées sur un modèle pour l’estimation de caractéristiques sur petits domaines sous échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Nos conclusions confirment que les estimateurs fondés sur un modèle réduisent le biais causé par un échantillonnage défini par un seuil d’inclusion et donnent des résultats significativement meilleurs en matière d’erreur quadratique moyenne du plan.

Description :

L’article propose une nouvelle approche de décomposition de l’écart salarial entre les hommes et les femmes fondée sur une procédure de calage. Cette approche généralise deux méthodes de décomposition courantes, qui sont réexprimées en se servant des poids de sondage. La première est la méthode de Blinder-Oaxaca et la seconde est une méthode de repondération proposée par DiNardo, Fortin et Lemieux. La nouvelle approche offre un système de pondération qui nous permet d’estimer des paramètres d’intérêt tels que les quantiles. Une application aux données de l’Enquête suisse sur la structure des salaires illustre l’intérêt de cette approche.

Description :

Dans le cadre d’une enquête économique auprès d’un échantillon d’entreprises, on sélectionne au hasard des professions dans une liste jusqu’à ce que l’on identifie un nombre r de professions présentes dans une unité locale. Il s’agit d’un problème d’échantillonnage inverse pour lequel nous proposons quelques solutions. Les plans simples avec et sans remise se traitent au moyen des distributions binomiale négative et hypergéométrique négative. On propose également des estimateurs pour le cas où les unités sont sélectionnées à probabilités inégales avec ou sans remise.

Description :

Un exemple présenté par Jean-Claude Deville en 2005 est soumis à trois méthodes d’estimation : la méthode des moments, la méthode du maximum de vraisemblance et le calage généralisé. Les trois méthodes donnent exactement les mêmes résultats pour les deux modèles de non-réponse. On discute ensuite de la manière de choisir le modèle le plus adéquat

Description :

Nous avons mis en œuvre la technique de linéarisation généralisée reposant sur le concept de fonction d’influence tout comme l’a fait Osier (2009) pour estimer la variance de statistiques complexes telles que les indices de Laeken. Des simulations réalisées avec le langage R montrent que, pour les cas où l’on a recours à une estimation par noyau gaussien de la fonction de densité des revenus considérés, on obtient un fort biais pour la valeur estimée de la variance. On propose deux autres méthodes pour estimer la densité qui diminuent fortement le biais constaté. L’une de ces méthodes a déjà été esquissée par Deville (2000). Les résultats publiés ici permettront une amélioration substantielle de la qualité des informations sur la précision de certains indices de Laeken diffusées et comparées internationalement.

Description :

Le présent article propose un examen et une évaluation de l'échantillonnage équilibré par la méthode du cube. Il débute par une définition de la notion d'échantillon équilibré et d'échantillonnage équilibré, suivie par un court historique du concept d'équilibrage. Après un exposé succinct de la théorie de la méthode du cube, l'accent est mis sur les aspects pratiques de l'échantillonnage équilibré, c'est-à-dire l'intérêt de la méthode comparativement à d'autres méthodes d'échantillonnage et au calage, le domaine d'application, la précision de l'équilibrage, le choix des variables auxiliaires et les moyens de mettre la méthode en oeuvre.

Description :

Dans cette note brève, nous montrons que l'échantillonnage aléatoire sans remise et l'échantillonnage de Bernoulli ont à peu près la même entropie quand la taille de la population est grande. Nous donnons un exemple empirique en guise d'illustration.

Description :

Nous proposons une méthode pour estimer la variance des estimateurs des évolutions qui prend en compte toutes les composantes de ceux-ci : le plan de sondage, le traitement des non-réponses, le traitement des grosses entreprises, la corrélation de la non-réponse d'une vague à l'autre, l'effet dû à l'utilisation d'un panel, la robustification et le calage au moyen d'un estimateur par le ratio. Cette méthode, qui permet la détermination d'intervalles de confiance des évolutions, est ensuite appliquée à l'enquête suisse sur la valeur ajoutée.