Estimation de la variance jackknife en présence de données imputées - ARCHIVÉ

L'estimation de la variance en présence de données imputées a fait couler beaucoup d'encre. Il est bien connu que le fait de traiter les valeurs imputées comme s'il s'agissait de valeurs observées peut entraîner une sous-estimation grave de la variance de l'estimateur imputé. Plusieurs approches et techniques ont été mises au point ces dernières années. Plus précisément, Rao et Shao (1992) ont proposé un estimateur jackknife modifié qui fonctionne bien lorsque la fraction de sondage est petite. Toutefois, dans bien des cas, cette condition n'est pas satisfaite. Par conséquent, l'estimateur jackknife modifié de Rao-Shao peut donner lieu à des estimateurs invalides de la variance. Pour surmonter ce problème, Lee, Rancourt et Särndal (1995) ont proposé d'apporter un rectificatif simple à l'estimateur jackknife modifié de Rao-Shao. Dans notre présentation, nous expliquons les propriétés de l'estimateur de la variance obtenu dans le cadre d'un échantillonnage aléatoire simple stratifié sans remplacement. Par ailleurs, en utilisant l'approche inversée élaborée par Shao et Steel (1999), nous examinons un autre estimateur de la variance qui fonctionne bien lorsque les fractions de sondage ne sont pas négligeables. Nous aborderons brièvement le cas des plans de sondage probabilistes inégaux, tels que la probabilité proportionnelle à la taille.