Estimation par la méthode du maximum de vraisemblance dans des enquêtes par sondage complexes

L’estimation de vraisemblance maximale fondée sur des données d’échantillon complexe nécessite une plus grande modélisation en raison de l’information contenue dans le plan d’échantillonnage. Par ailleurs, on peut appliquer des pseudo-méthodes du maximum de vraisemblance, qui consistent à maximiser des valeurs estimées de la fonction de caractérisation du recensement. Dans cet article, nous examinons quelques-unes des méthodes décrites dans les ouvrages spécialisés et nous les comparons à une nouvelle méthode qui tire son origine de la notion de « distributions pondérées ». Les comparaisons portent principalement sur des situations où la totalité ou une fraction des variables de plan sont inconnues ou mal spécifiées. Les résultats obtenus avec la nouvelle méthode sont encourageants mais précisons que notre analyse se limite actuellement à des situations simples.