Estimation par la méthode généralisée du partage des poids : le cas du couplage d'enregistrements - ARCHIVÉ

Pour augmenter la quantité d'information dont on dispose, on combine de plus en plus fréquemment des données de sources différentes. Souvent, les données sont regroupées par des méthodes de couplage d'enregistrements. Si les enregistremente ne contiennent aucun identificateur unique, on procède à un couplage probabiliste. Le cas échéant, on associe à un enregistrement du premier fichier une probabilité d'être lié à un enregistrement du second fichier, puis on doit décider si la paire éventuelle est un appariement vrai ou non. Cette tâche nécessite ordinairement un effort non négligeable de résolution manuelle. Il pourrait donc être légitime d'évaluer si l'on peut réduire, voire supprimer, cette dernière. Nous abordons la question dans le présent article, dans le cas où l'on essaie d'estimer un total (ou une moyenne) pour une population en se servant d'un échantillon tiré d'une autre population reliée d'une certaine façon à la première. Autrement dit, nous considérons deux populations reliée par couplage probabiliste d'enregistrements et nous essayons d'éviter de devoir prendre toute décision quand à la validité des appariements tout en ayant la capacité de produire une estimation sans biais d'un total pour l'une des deux populations. Pour atteindre cet objectif, nous proposons d'utiliser la méthode généralisée du partage des poids (MGPP) décrite par Lavallée (1995).