Analyses

De nos jours, il y a une non-réponse élevée dans de nombreuses enquêtes-échantillons, y compris d’importantes enquêtes menées par des organismes statistiques gouvernementaux. Une collecte de données adaptative peut être avantageuse dans cette situation : il est possible de réduire le biais de non-réponse dans les estimations de l’enquête, jusqu’à un certain point, en produisant un ensemble de répondants bien équilibré. Les variables auxiliaires ont un double objectif. Utilisées au cours de la phase d’estimation, elles réduisent le biais, sans toutefois l’éliminer complètement, par une pondération ajustée par calage. Au cours de la phase précédente de collecte de données adaptative, les variables auxiliaires jouent également un rôle important : elles contribuent à réduire le déséquilibre dans l’ensemble final de répondants. Dans le contexte de cette utilisation combinée de variables auxiliaires, le présent article est consacré à un examen de l’écart entre l’estimation par calage et l’estimation sans biais (réponse complète). Nous montrons que cet écart est la somme de deux composantes. La composante réductible peut être réduite, par la collecte de données adaptative, jusqu’à zéro si une réponse parfaitement équilibrée est obtenue par rapport à un vecteur auxiliaire choisi. En revanche, la composante résistante ne varie pas ou varie peu sous l’effet d’une réponse mieux équilibrée; elle représente une partie de l’écart qu’un plan adaptatif ne permet pas d’éliminer. La taille relative de cette première composante est un indicateur de l’avantage qu’on peut tirer d’un plan de sondage adaptatif.

Dans une enquête téléphonique, le choix du nombre de tentatives d'appel représente une décision importante. Un grand nombre de tentatives rend la collecte des données longue et dispendieuse, tandis qu'un petit nombre réduit l'ensemble de réponses sur lequel sont fondées les conclusions et accroît la variance. La décision peut aussi avoir une incidence sur le biais de non-réponse. Dans le présent article, nous examinons les effets du nombre de tentatives d'appel sur le taux de non-réponse et sur le biais dû à la non-réponse dans deux enquêtes réalisées par Statistics Sweden, à savoir la Labour Force Survey (LFS) et la Household Finances (HF).

Au moyen de paradonnées, nous calculons le taux de réponse en fonction du nombre de tentatives d'appel. Pour estimer le biais de non-réponse, nous utilisons les estimations de certaines variables de registre, pour lesquelles des observations sont disponibles pour les répondants ainsi que les non-répondants. Nous calculons aussi les estimations de certains paramètres d'enquête réels en fonction d'un nombre variable de tentatives d'appel. Les résultats indiquent qu'il est possible de réduire le nombre courant de tentatives d'appel sans accroître le biais de non-réponse.

De nos jours, il y a une non-réponse élevée dans de nombreuses enquêtes-échantillons, y compris d’importantes enquêtes menées par des organismes statistiques gouvernementaux. Une collecte de données adaptative peut être avantageuse dans cette situation : il est possible de réduire le biais de non-réponse dans les estimations de l’enquête, jusqu’à un certain point, en produisant un ensemble de répondants bien équilibré. Les variables auxiliaires ont un double objectif. Utilisées au cours de la phase d’estimation, elles réduisent le biais, sans toutefois l’éliminer complètement, par une pondération ajustée par calage. Au cours de la phase précédente de collecte de données adaptative, les variables auxiliaires jouent également un rôle important : elles contribuent à réduire le déséquilibre dans l’ensemble final de répondants. Dans le contexte de cette utilisation combinée de variables auxiliaires, le présent article est consacré à un examen de l’écart entre l’estimation par calage et l’estimation sans biais (réponse complète). Nous montrons que cet écart est la somme de deux composantes. La composante réductible peut être réduite, par la collecte de données adaptative, jusqu’à zéro si une réponse parfaitement équilibrée est obtenue par rapport à un vecteur auxiliaire choisi. En revanche, la composante résistante ne varie pas ou varie peu sous l’effet d’une réponse mieux équilibrée; elle représente une partie de l’écart qu’un plan adaptatif ne permet pas d’éliminer. La taille relative de cette première composante est un indicateur de l’avantage qu’on peut tirer d’un plan de sondage adaptatif.

Dans une enquête téléphonique, le choix du nombre de tentatives d'appel représente une décision importante. Un grand nombre de tentatives rend la collecte des données longue et dispendieuse, tandis qu'un petit nombre réduit l'ensemble de réponses sur lequel sont fondées les conclusions et accroît la variance. La décision peut aussi avoir une incidence sur le biais de non-réponse. Dans le présent article, nous examinons les effets du nombre de tentatives d'appel sur le taux de non-réponse et sur le biais dû à la non-réponse dans deux enquêtes réalisées par Statistics Sweden, à savoir la Labour Force Survey (LFS) et la Household Finances (HF).

Au moyen de paradonnées, nous calculons le taux de réponse en fonction du nombre de tentatives d'appel. Pour estimer le biais de non-réponse, nous utilisons les estimations de certaines variables de registre, pour lesquelles des observations sont disponibles pour les répondants ainsi que les non-répondants. Nous calculons aussi les estimations de certains paramètres d'enquête réels en fonction d'un nombre variable de tentatives d'appel. Les résultats indiquent qu'il est possible de réduire le nombre courant de tentatives d'appel sans accroître le biais de non-réponse.