Comparaison des méthodes d'analyse des données d'enquêtes complexes sur la santé basées sur le plan d'échantillonnage à celles basées sur un modèle : une étude de cas - ARCHIVÉ

Cette étude traite de l'analyse des données d'enquêtes complexes sur la santé par des méthodes de modélisation multivariées. L'étude porte principalement sur diverses méthodes basées sur le plan d'échantillonnage ou basées sur un modèle qui visent à tenir compte de la complexité du plan d'échantillonnage, y compris la mise en grappes, la stratification et la pondération. Les méthodes étudiées incluent la modélisation linéaire généralisée fondée sur la pseudo-méthode de vraisemblance et les équations d'estimations généralisées, les modèles linéaires mixtes estimés par le maximum de vraisemblance restreint et les techniques hiérarchiques bayesiennes basées sur les méthodes de simulation de Monte Carlo d'une chaîne de Markov (MCMC). On compare empiriquement les méthodes sur des données provenant d'une grande enquête comprenant une interview sur la santé et un examen physique réalisés en Finlande en 2000 (Health 2000 Study).

Les données de la Health 2000 Study ont été recueillies au moyen d'interviews sur place, de questionnaires et d'examens cliniques. L'enquête a été réalisée auprès d'un échantillon en grappes stratifié à deux degrés. Le plan d'échantillonnage comportait des corrélations intra grappes positives pour nombre de variables étudiées. En vue d'une étude plus approfondie, on a choisi un petit nombre de variables tirées des volets de l'interview sur la santé et de l'examen clinique. Dans de nombreux cas, les diverses méthodes ont produit des résultats numériques comparables et appuyés des conclusions statistiques similaires. Celles qui ne tenaient pas compte de la complexité du plan d'échantillonnage ont parfois produit des conclusions contradictoires. On discute aussi de l'application des méthodes lors de l'utilisation de logiciels statistiques standards.