Estimation par la méthode de régression en situation de non-réponse - ARCHIVÉ

Dans les cas de non-réponse totale, deux genres de variables se dégagent parfois des unités de l’échantillon initial s ; ce sont les variables servant à estimer le mécanisme de réponse (les probabilités de réponse) et les variables (en l’occurrence, les covariables) qui expliquent la variable d’intérêt dans le sens normal de la théorie de la régression. Dans le présent article, fondé sur l’ouvrage de Särndal et Swensson (1985 a, b), nous analysons les estimateurs corrigés en fonction de la non-réponse en faisant tantôt intervenir des covariables et tantôt non. Cette étude nous amène à conclure qu’un estimateur qui renferme de fortes covariables tend à présenter plusieurs caractéristiques favorables. Par exemple, les estimateurs qui utilisent des covariables sont beaucoup moins exposés au biais dû à la non-réponse. Nous examinons aussi le calcul d’erreurs types et d’intervalles de confiance valables pour les estimateurs comprenant des covariables. Enfin, nous analysons la structure de l’erreur type.