Utilisation de substituts appariés pour améliorer les imputations dans les bases de données couplées géographiquement

Lorsqu'on couple géographiquement les enregistrements d'une base de données administratives à des groupes d'îlots de recensement, les caractéristiques locales tirées du recensement peuvent être utilisées comme variables contextuelles susceptibles de compléter utilement les variables qui ne peuvent être observées directement à partir des dossiers administratifs. Les bases de données contiennent souvent des enregistrements dont les renseignements sur l'adresse ne suffisent pas pour le couplage géographique avec des groupes d'îlots de recensement; par conséquent, les variables contextuelles pour ces enregistrements ne sont pas observées. Nous proposons une nouvelle méthode qui consiste à utiliser l'information provenant des « cas appariés » et des modèles de régression multivariée pour créer des imputations multiples pour les variables non observées. Notre méthode donne de meilleurs résultats que d'autres dans les études par simulation au moyen de données du recensement et a été appliquée à un ensemble de données choisi pour étudier les profils de traitement des personnes atteintes d'un cancer du côlon et du rectum.