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1. Estimation des propensions à répondre et indicateurs de représentativité des réponses utilisant l’information au niveau de la population Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900200009
Description :
Ces dernières années, les mesures indirectes du biais de non-réponse dans les enquêtes ou d’autres formes de collecte de données ont suscité un vif intérêt, en raison de la diminution progressive des propensions à répondre aux enquêtes et des pressions exercées sur les budgets d’enquête. Ces changements ont poussé les sondeurs à se concentrer davantage sur la représentativité ou l’équilibre des unités échantillonnées répondantes par rapport à des variables auxiliaires pertinentes. Un exemple de mesure est l’indicateur de représentativité, ou indicateur R. Cet indicateur est basé sur la variation d’échantillon pondérée selon le plan de sondage des propensions à répondre estimées. Cela suppose que l’on dispose de données auxiliaires appariées. L’une des critiques de l’indicateur est qu’il ne peut pas être utilisé si l’information auxiliaire est disponible uniquement au niveau de la population. Dans le présent article, nous proposons une nouvelle méthode d’estimation des propensions à répondre qui ne requiert pas d’information auxiliaire pour les non-répondants à l’enquête et qui est fondée sur de l’information auxiliaire pour la population. Ces propensions à répondre basées sur la population peuvent alors être utilisées pour élaborer des indicateurs R faisant appel à des tableaux de contingence de population ou à des fréquences de population. Nous discutons des propriétés statistiques des indicateurs, et évaluons leur performance au moyen d’une étude portant sur des données réelles de recensement et d’une application à la Dutch Health Survey.
Date de diffusion : 2019-06-27
2. Pondération par la propension à répondre non paramétrique fondée sur la régression par polynômes locaux pour corriger la non-réponse aux enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211039
Description :
La pondération par la propension à répondre est une méthode de rajustement pour tenir compte de la non-réponse totale dans les enquêtes. Une forme de mise en oeuvre de cette méthode consiste à diviser les poids d'échantillonnage par les estimations de la probabilité que les unités échantillonnées répondent à l'enquête. Habituellement, ces estimations sont obtenues par ajustement de modèles paramétriques, tels qu'une régression logistique. Les estimateurs corrigés résultants peuvent devenir biaisés si les modèles paramétriques sont spécifiés incorrectement. Afin d'éviter les erreurs de spécification du modèle, nous considérons l'estimation non paramétrique des probabilités de réponse par la régression par polynômes locaux. Nous étudions les propriétés asymptotiques de l'estimateur résultant sous quasi randomisation. Nous évaluons en pratique le comportement de la méthode proposée de correction de la non-réponse en nous servant de données de la NHANES.
Date de diffusion : 2009-12-23
3. Propriétés de l'estimateur à cellules de pondération sous un mécanisme de réponse non paramétrique Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20040016993
Description :
L'estimateur à cellules de pondération corrige la non réponse totale par subdivision de l'échantillon en groupes homogènes (cellules) et application d'une correction par quotient aux répondants compris dans chaque cellule. Les études antérieures des propriétés statistiques des estimateurs à cellules de pondération se fondaient sur l'hypothèse que ces cellules correspondent à des cellules de population connues dont les caractéristiques sont homogènes. Dans le présent article, nous étudions les propriétés de l'estimateur à cellules de pondération sous un modèle de probabilité de réponse qui ne nécessite pas la spécification correcte de cellules de population homogènes. Nous supposons plutôt que la probabilité de réponse est une fonction lisse, mais par ailleurs non spécifiée, d'une variable auxiliaire connue. Sous ce modèle plus général, nous étudions la robustesse de l'estimateur à cellules de pondération à la spécification incorrecte du modèle. Nous montrons que, même si les cellules de population sont inconnues, l'estimateur est convergent par rapport au plan d'échantillonnage et au modèle de réponse. Nous décrivons l'effet du nombre de cellules de pondération sur les propriétés asymptotiques de l'estimateur. Au moyen d'expériences de simulation, nous explorons les propriétés de population finie de l'estimateur. Pour conclure, nous donnons certaines lignes directrices concernant le choix de la taille des cellules et de leur nombre pour l'application pratique de l'estimation fondée sur des cellules de pondération lorsqu'on ne peut spécifier ces cellules a priori.
Date de diffusion : 2004-07-14

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Articles et rapports (3)

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1. Estimation des propensions à répondre et indicateurs de représentativité des réponses utilisant l’information au niveau de la population Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900200009
Description :
Ces dernières années, les mesures indirectes du biais de non-réponse dans les enquêtes ou d’autres formes de collecte de données ont suscité un vif intérêt, en raison de la diminution progressive des propensions à répondre aux enquêtes et des pressions exercées sur les budgets d’enquête. Ces changements ont poussé les sondeurs à se concentrer davantage sur la représentativité ou l’équilibre des unités échantillonnées répondantes par rapport à des variables auxiliaires pertinentes. Un exemple de mesure est l’indicateur de représentativité, ou indicateur R. Cet indicateur est basé sur la variation d’échantillon pondérée selon le plan de sondage des propensions à répondre estimées. Cela suppose que l’on dispose de données auxiliaires appariées. L’une des critiques de l’indicateur est qu’il ne peut pas être utilisé si l’information auxiliaire est disponible uniquement au niveau de la population. Dans le présent article, nous proposons une nouvelle méthode d’estimation des propensions à répondre qui ne requiert pas d’information auxiliaire pour les non-répondants à l’enquête et qui est fondée sur de l’information auxiliaire pour la population. Ces propensions à répondre basées sur la population peuvent alors être utilisées pour élaborer des indicateurs R faisant appel à des tableaux de contingence de population ou à des fréquences de population. Nous discutons des propriétés statistiques des indicateurs, et évaluons leur performance au moyen d’une étude portant sur des données réelles de recensement et d’une application à la Dutch Health Survey.
Date de diffusion : 2019-06-27
2. Pondération par la propension à répondre non paramétrique fondée sur la régression par polynômes locaux pour corriger la non-réponse aux enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211039
Description :
La pondération par la propension à répondre est une méthode de rajustement pour tenir compte de la non-réponse totale dans les enquêtes. Une forme de mise en oeuvre de cette méthode consiste à diviser les poids d'échantillonnage par les estimations de la probabilité que les unités échantillonnées répondent à l'enquête. Habituellement, ces estimations sont obtenues par ajustement de modèles paramétriques, tels qu'une régression logistique. Les estimateurs corrigés résultants peuvent devenir biaisés si les modèles paramétriques sont spécifiés incorrectement. Afin d'éviter les erreurs de spécification du modèle, nous considérons l'estimation non paramétrique des probabilités de réponse par la régression par polynômes locaux. Nous étudions les propriétés asymptotiques de l'estimateur résultant sous quasi randomisation. Nous évaluons en pratique le comportement de la méthode proposée de correction de la non-réponse en nous servant de données de la NHANES.
Date de diffusion : 2009-12-23
3. Propriétés de l'estimateur à cellules de pondération sous un mécanisme de réponse non paramétrique Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20040016993
Description :
L'estimateur à cellules de pondération corrige la non réponse totale par subdivision de l'échantillon en groupes homogènes (cellules) et application d'une correction par quotient aux répondants compris dans chaque cellule. Les études antérieures des propriétés statistiques des estimateurs à cellules de pondération se fondaient sur l'hypothèse que ces cellules correspondent à des cellules de population connues dont les caractéristiques sont homogènes. Dans le présent article, nous étudions les propriétés de l'estimateur à cellules de pondération sous un modèle de probabilité de réponse qui ne nécessite pas la spécification correcte de cellules de population homogènes. Nous supposons plutôt que la probabilité de réponse est une fonction lisse, mais par ailleurs non spécifiée, d'une variable auxiliaire connue. Sous ce modèle plus général, nous étudions la robustesse de l'estimateur à cellules de pondération à la spécification incorrecte du modèle. Nous montrons que, même si les cellules de population sont inconnues, l'estimateur est convergent par rapport au plan d'échantillonnage et au modèle de réponse. Nous décrivons l'effet du nombre de cellules de pondération sur les propriétés asymptotiques de l'estimateur. Au moyen d'expériences de simulation, nous explorons les propriétés de population finie de l'estimateur. Pour conclure, nous donnons certaines lignes directrices concernant le choix de la taille des cellules et de leur nombre pour l'application pratique de l'estimation fondée sur des cellules de pondération lorsqu'on ne peut spécifier ces cellules a priori.
Date de diffusion : 2004-07-14

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Date de modification :: 2024-10-19

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