Inférence sur les moyennes de population sous imputation non pondérée pour remplacer des données d'enquête manquantes - ARCHIVÉ

En présence de non-réponse partielle, en pratique, on recourt souvent à des méthodes d'imputation non pondérée, mais celles-ci produisent généralement des estimateurs biaisés sous l'hypothèse d'une réponse uniforme à l'intérieur des classes d'imputation. En nous inspirant de Skinner et Rao (2002), nous proposons un estimateur corrigé pour le biais d'une moyenne de population sous imputation par le ratio non pondérée et sous imputation aléatoire hot-deck, et nous calculons des estimateurs de la variance par linéarisation. Nous réalisons une petite étude en simulation pour évaluer les propriétés de biais et d'erreur quadratique moyenne des estimateurs obtenus. Nous étudions aussi le biais relatif et la stabilité relative des estimateurs de la variance.