Modélisation des indicateurs de réponse d’autodénombrement et de suivi sous forme de survie en temps discret - ARCHIVÉ

Recueillir des données par Internet ou par la poste auprès d’unités échantillonnées est plus économique que le faire par interview. Ces méthodes font de l’autodénombrement une approche de collecte des données intéressante pour les enquêtes et les recensements. En dépit de ses avantages, la collecte de données par autodénombrement, en particulier la collecte de données par Internet, peut produire des taux de réponse plus faibles que ceux obtenus par interview. Pour accroître les taux de réponse, on soumet les non-répondants à un mode mixte de traitements de suivi, qui influent sur la probabilité résultante de réponse, afin de les encourager à participer. Les analyses de régression comprennent habituellement des facteurs et des interactions qui ont une incidence importante sur l’interprétation des modèles statistiques. Comme l’occurrence d’une réponse est intrinsèquement conditionnelle, nous commençons par enregistrer l’occurrence des réponses en intervalles discrets, et nous caractérisons la probabilité de réponse comme étant un risque en temps discret. Cette approche facilite l’examen du moment où une réponse est la plus susceptible d’avoir lieu et de la façon dont la probabilité de réponse varie au fil du temps. Le biais de non-réponse peut être évité en multipliant le poids d’échantillonnage des répondants par l’inverse d’une estimation de la probabilité de réponse. Les estimateurs des paramètres du modèle, ainsi que des paramètres de la population finie sont présentés. Les résultats de simulations en vue d’évaluer la performance des estimateurs proposés sont également présentés.