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- Articles et rapports : 12-001-X201000211375Description :
L'article explore et évalue les approches qu'adoptent les bureaux de la statistique pour s'assurer que l'appui méthodologique dont bénéficient leurs activités statistiques soit efficace. La tension qui existe entre les notions d'indépendance et de pertinence est un thème fréquent : en général, les méthodologistes doivent travailler en étroite collaboration avec le reste de l'organisme statistique pour que leurs travaux soient pertinents, mais ils doivent aussi jouir d'un certain degré d'indépendance leur permettant de mettre en question l'utilisation des méthodes existantes et d'en introduire de nouvelles au besoin. Naturellement, il faut aussi établir un programme de recherche efficace qui, d'une part, possède l'indépendance dont a besoin tout programme de recherche et qui, d'autre part, est suffisamment relié aux activités courantes du bureau de la statistique pour que ses travaux soient motivés par ces activités et y soient intégrés en retour. Les thèmes abordés dans l'article sont les divers modes d'organisation, le leadership, la planification et le financement, le rôle des équipes de projet, le perfectionnement professionnel, les comités consultatifs externes, l'interaction avec le monde universitaire et la recherche.
Date de diffusion : 2010-12-21 - 2. Plan d'estimation : détermination de vecteurs auxiliaires en vue de réduire le biais de non-réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201000211376Description :
Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.
Date de diffusion : 2010-12-21 - 3. Estimation par calage en utilisant l'inclinaison exponentielle dans les enquêtes par sondage ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201000211377Description :
Nous considérons le problème de l'estimation des paramètres au moyen d'information auxiliaire, quand celle-ci prend la forme de moments connus. L'estimation par calage est un exemple type de l'utilisation des conditions des moments dans les enquêtes par sondage. Étant donné la forme paramétrique de la distribution originale des observations de l'échantillon, nous utilisons l'échantillonnage préférentiel avec distribution d'échantillonnage estimée de Henmi, Yoshida et Eguchi (2007) pour obtenir un estimateur amélioré. Si nous nous servons de la densité normale pour calculer les poids d'échantillonnage préférentiel, l'estimateur résultant prend la forme d'un estimateur par inclinaison exponentielle en une étape. Nous montrons que l'estimateur par inclinaison exponentielle proposé est asymptotiquement équivalent à l'estimateur par la régression, mais qu'il permet d'éviter les poids extrêmes et offre des avantages du point de vue des calculs par rapport à l'estimateur de la vraisemblance empirique. Nous discutons également de l'estimation de la variance et présentons les résultats d'une étude par simulation limitée.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211378Description :
L'une des clés de la réduction ou de l'éradication de la pauvreté dans le tiers monde est l'obtention d'information fiable sur les pauvres et sur leur emplacement, afin que les interventions et l'aide soient dirigées vers les personnes les plus nécessiteuses. L'estimation sur petits domaines est une méthode statistique utilisée pour surveiller la pauvreté et décider de la répartition de l'aide de façon à réaliser les Objectifs du millénaire pour le développement. Elbers, Lanjouw et Lanjouw (ELL) (2003) ont proposé, pour produire des mesures de la pauvreté fondées sur le revenu ou sur les dépenses, une méthode d'estimation sur petits domaines qui est mise en oeuvre par la Banque mondiale dans ses projets de cartographie de la pauvreté grâce à la participation des organismes statistiques centraux de nombreux pays du tiers monde, dont le Cambodge, le Laos, les Philippines, la Thaïlande et le Vietnam, et qui est intégrée dans le logiciel PovMap de la Banque mondiale. Dans le présent article, nous présentons la méthode ELL, qui consiste à modéliser d'abord les données d'enquête, puis à appliquer le modèle obtenu à des données de recensement, en nous penchant surtout sur la première phase, c'est-à-dire l'ajustement des modèles de régression, ainsi que sur les erreurs-types estimées à la deuxième phase. Nous présentons d'autres méthodes d'ajustement de modèles de régression, telles que la régression généralisée sur données d'enquête (RGE) (décrite dans Lohr (1999), chapitre 11) et celles utilisées dans les méthodes existantes d'estimations sur petits domaines, à savoir la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais pseudo-empirique (pseudo-MPLSB) (You et Rao 2002) et la méthode itérative à équations d'estimation pondérées (IEEP) (You, Rao et Kovacevic 2003), et nous les comparons à la stratégie de modélisation de ELL. La différence la plus importante entre la méthode ELL et les autres techniques tient au fondement théorique de la méthode d'ajustement du modèle proposée par ELL. Nous nous servons d'un exemple fondé sur la Family Income and Expenses Survey des Philippines pour illustrer les différences entre les estimations des paramètres et leurs erreurs-types correspondantes, ainsi qu'entre les composantes de la variance générées par les diverses méthodes et nous étendons la discussion à l'effet de ces différences sur l'exactitude estimée des estimations sur petits domaines finales. Nous mettons l'accent sur la nécessité de produire de bonnes estimations des composantes de la variance, ainsi que des coefficients de régression et de leurs erreurs-types aux fins de l'estimation sur petits domaines de la pauvreté.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211379Description :
Le nombre de recrues dans les entreprises des zones locales de marché du travail est un important indicateur de la réorganisation des processus de production locaux. En Italie, ce paramètre peut être estimé au moyen des données de l'Enquête Excelsior, bien que celle-ci ne fournisse pas d'estimations fiables pour les domaines d'intérêt. Dans le présent article, nous proposons une méthode d'estimation sur petits domaines multivariée appliquée à des données de comptage et basée sur la loi multivariée Poisson-Log-normale. Cette méthode servira à estimer le nombre de personnes recrutées par les entreprises pour remplacer les employés qui quittent ainsi que pour doter de nouveaux postes. Dans le cadre de l'estimation sur petits domaines, on suppose habituellement que les variances et les covariances d'échantillonnage sont connues. Cependant, ces dernières, de même que les estimations ponctuelles directes, sont instables. Étant donné la rareté du phénomène que nous analysons, les dénombrements dans certains domaines sont nuls, ce qui produit des estimations nulles des covariances des erreurs d'échantillonnage. Afin de tenir compte de la variabilité supplémentaire due à la matrice de covariance d'échantillonnage estimée et de résoudre le problème des variances et covariances insensées dans certains domaines, nous proposons une approche « intégrée » suivant laquelle nous modélisons conjointement les paramètres d'intérêt et les matrices de covariance des erreurs d'échantillonnage. Nous suggérons une solution de nouveau fondée sur la loi Poisson-Log-normale pour lisser les variances et les covariances. Les résultats que nous obtenons sont encourageants : le modèle d'estimation sur petits domaines proposé donne de meilleurs résultats que le modèle d'estimation sur petits domaines fondé sur la loi multivariée normale-normale (MNN) et il rend possible une augmentation non négligeable de l'efficacité.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211380Description :
Diverses formes d'estimateurs de variance par linéarisation pour les estimateurs par calage généralisé sont définies en choisissant différents poids à appliquer a) aux résidus et b) aux coefficients de régression estimés utilisés dans le calcul des résidus. Des éléments de théorie sont présentés pour trois formes de l'estimateur par calage généralisé, à savoir l'estimateur par ratissage croisé classique, l'estimateur par calage basé sur le « maximum de vraisemblance » et l'estimateur par la régression généralisée, ainsi que pour les estimateurs de variance par linéarisation connexes. Une étude par simulation est effectuée en se servant des données d'une enquête sur la population active et d'une enquête sur les revenus et dépenses. Les propriétés des estimateurs sont évaluées en fonction de l'échantillonnage ainsi que de la non-réponse. L'étude révèle peu de différences entre les propriétés des divers estimateurs par calage pour un plan d'échantillonnage et un modèle de non-réponse donnés. En ce qui concerne les estimateurs de variance, l'approche consistant à pondérer les résidus par les poids de sondage peut être fortement biaisée en présence de non-réponse. L'approche de pondération des résidus par les poids calés a tendance à produire un biais nettement plus faible. Le choix de différents types de poids pour produire les coefficients de régression a peu d'incidence.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211381Description :
Les méthodes de linéarisation de Taylor sont souvent utilisées pour obtenir des estimateurs de la variance d'estimateurs par calage de totaux et de paramètres de population finie (ou de recensement) non linéaires, tels que des ratios ou des coefficients de régression et de corrélation, qui peuvent être exprimés sous forme de fonctions lisses de totaux. La linéarisation de Taylor s'applique généralement à tout plan d'échantillonnage, mais elle peut produire de multiples estimateurs de la variance qui sont asymptotiquement sans biais par rapport au plan en cas d'échantillonnage répété. Le choix parmi les estimateurs de variance doit donc s'appuyer sur d'autres critères, tels que i) l'absence approximative de biais dans la variance par rapport au modèle de l'estimateur obtenu sous un modèle hypothétique et ii) la validité sous échantillonnage répété conditionnel. Demnati et Rao (2004) ont proposé une méthode unifiée de calcul des estimateurs de variance par linéarisation de Taylor produisant directement un estimateur de variance unique qui satisfait aux critères susmentionnés pour des plans de sondage généraux. Dans l'analyse des données d'enquête, on suppose généralement que les populations finies sont générées au moyen de modèles de superpopulation et l'on s'intéresse aux inférences analytiques concernant les paramètres de ces modèles. Si les fractions d'échantillonnage sont faibles, la variance d'échantillonnage reflète presque toute la variation due aux processus aléatoires liés au plan de sondage et au modèle. Par contre, si les fractions d'échantillonnage ne sont pas négligeables, il faut tenir compte de la variance du modèle pour construire des inférences valides concernant les paramètres du modèle sous le processus combiné de génération de la population finie à partir du modèle hypothétique de superpopulation et de sélection de l'échantillon conformément au plan de l'échantillonnage spécifié. Dans le présent article, nous obtenons un estimateur de la variance totale selon l'approche de Demnati-Rao en supposant que les caractéristiques d'intérêt sont des variables aléatoires générées au moyen d'un modèle de superpopulation. Nous illustrons la méthode à l'aide d'estimateurs par le ratio et d'estimateurs définis comme des solutions d'équations d'estimation pondérées par calage. Nous présentons aussi les résultats de simulations en vue de déterminer la performance de l'estimateur de variance proposé pour les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211382Description :
Aux États-Unis, la taille de la population dotée d'un téléphone mobile seulement a augmenté rapidement ces dernières années et, par conséquent, les chercheurs ont commencé à expérimenter l'échantillonnage et l'interview des abonnés à la téléphonie mobile. Nous discutons des problèmes statistiques que posent les étapes de l'établissement du plan d'échantillonnage et de l'estimation des études par téléphone mobile. Les travaux sont exposés principalement dans le contexte d'une enquête à deux bases de sondage non chevauchantes dans laquelle une base et un échantillon sont employés pour la population possédant un téléphone fixe et une deuxième base de sondage et un deuxième échantillon, pour la population possédant seulement un téléphone mobile. Nous discutons également des aspects supplémentaires dont il faut tenir compte dans le cas d'une enquête à deux bases de sondage chevauchantes (où la base de sondage et l'échantillon pour la téléphonie mobile comprennent certains membres de la population dotée d'un téléphone fixe). Pour illustrer les méthodes, nous utilisons le plan de sondage de la National Immunization Survey (NIS) conçue pour surveiller les taux de vaccination chez les enfants de 19 à 35 mois et les adolescents de 13 à 17 ans. La NIS est une enquête téléphonique nationale, suivie d'une vérification des dossiers des fournisseurs de service, réalisée par les Centers for Disease Control and Prevention.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211383Description :
La collecte de données en vue d'évaluer la pauvreté en Afrique prend du temps, est coûteuse et peut présenter de nombreux obstacles. Dans le présent article, nous décrivons une procédure de collecte des données auprès de ménages vivant de la pêche continentale artisanale, ainsi que d'activités agricoles. Un plan d'échantillonnage a été établi afin de tenir compte de l'hétérogénéité des conditions écologiques et de la saisonnalité des moyens de subsistance possibles. Ce plan d'échantillonnage comprend une enquête par panel en trois points auprès de 300 ménages. Les répondants appartiennent à quatre groupes ethniques distincts sélectionnés aléatoirement parmi trois strates, chacune représentant une zone écologique différente. La première partie de l'article donne des renseignements contextuels sur les objectifs de la recherche, le lieu de l'étude et le plan de sondage, qui ont orienté le processus de collecte des données. La deuxième partie de l'article offre une discussion des obstacles qui entravent habituellement les travaux empiriques en Afrique subsaharienne et montre comment divers problèmes ont été résolus. Ces leçons pourraient aider les chercheurs à concevoir des enquêtes socioéconomiques appropriées dans des conditions comparables.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211384Description :
Le ralentissement économique aux États-Unis pourrait rendre incertain le maintien de stratégies coûteuses dans les opérations des enquêtes. Dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), une période de collecte de données mensuelle de 31 jours seulement pourrait être une solution de rechange moins coûteuse. Toutefois, elle pourrait exclure une partie des interviews menées après 31 jours (répondants tardifs) et les caractéristiques de ces répondants pourraient être différentes à de nombreux égards de celles des répondants qui ont participé à l'enquête dans les 31 jours (répondants hâtifs). Nous avons tâché de déterminer s'il existe entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs des différences d'ordre démographique ou en ce qui a trait à la couverture des soins de santé, à l'état de santé général, aux comportements posant un risque pour la santé et aux maladies ou problèmes de santé chroniques. Nous avons utilisé les données du BRFSS 2007, où un échantillon représentatif de la population adulte aux États-Unis ne vivant pas en établissement a été sélectionné au moyen d'une méthode de composition aléatoire. Les répondants tardifs étaient significativement plus susceptibles d'être de sexe masculin ; de déclarer leur race ou origine ethnique comme étant hispanique ; d'avoir un revenu annuel de plus de 50 000 $ ; d'avoir moins de 45 ans ; d'avoir un niveau de scolarité inférieur au diplôme d'études secondaires ; de bénéficier d'une couverture des soins de santé ; d'être significativement plus susceptibles de déclarer être en bonne santé ; d'être significativement moins susceptibles de déclarer faire de l'hypertension, souffrir de diabète ou être obèses. Les différences observées entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs dans les estimations d'enquête pourraient influer à peine sur les estimations nationales et au niveau de l'État. Étant donné que la proportion de répondants tardifs pourrait augmenter à l'avenir, il y a lieu d'examiner son incidence sur les estimations découlant de la surveillance avant de l'exclure de l'analyse. Dans l'analyse portant sur les répondants tardifs, il devrait suffire de combiner plusieurs années de données pour produire des estimations fiables.
Date de diffusion : 2010-12-21
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- Articles et rapports : 12-001-X201000211375Description :
L'article explore et évalue les approches qu'adoptent les bureaux de la statistique pour s'assurer que l'appui méthodologique dont bénéficient leurs activités statistiques soit efficace. La tension qui existe entre les notions d'indépendance et de pertinence est un thème fréquent : en général, les méthodologistes doivent travailler en étroite collaboration avec le reste de l'organisme statistique pour que leurs travaux soient pertinents, mais ils doivent aussi jouir d'un certain degré d'indépendance leur permettant de mettre en question l'utilisation des méthodes existantes et d'en introduire de nouvelles au besoin. Naturellement, il faut aussi établir un programme de recherche efficace qui, d'une part, possède l'indépendance dont a besoin tout programme de recherche et qui, d'autre part, est suffisamment relié aux activités courantes du bureau de la statistique pour que ses travaux soient motivés par ces activités et y soient intégrés en retour. Les thèmes abordés dans l'article sont les divers modes d'organisation, le leadership, la planification et le financement, le rôle des équipes de projet, le perfectionnement professionnel, les comités consultatifs externes, l'interaction avec le monde universitaire et la recherche.
Date de diffusion : 2010-12-21 - 2. Plan d'estimation : détermination de vecteurs auxiliaires en vue de réduire le biais de non-réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201000211376Description :
Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.
Date de diffusion : 2010-12-21 - 3. Estimation par calage en utilisant l'inclinaison exponentielle dans les enquêtes par sondage ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201000211377Description :
Nous considérons le problème de l'estimation des paramètres au moyen d'information auxiliaire, quand celle-ci prend la forme de moments connus. L'estimation par calage est un exemple type de l'utilisation des conditions des moments dans les enquêtes par sondage. Étant donné la forme paramétrique de la distribution originale des observations de l'échantillon, nous utilisons l'échantillonnage préférentiel avec distribution d'échantillonnage estimée de Henmi, Yoshida et Eguchi (2007) pour obtenir un estimateur amélioré. Si nous nous servons de la densité normale pour calculer les poids d'échantillonnage préférentiel, l'estimateur résultant prend la forme d'un estimateur par inclinaison exponentielle en une étape. Nous montrons que l'estimateur par inclinaison exponentielle proposé est asymptotiquement équivalent à l'estimateur par la régression, mais qu'il permet d'éviter les poids extrêmes et offre des avantages du point de vue des calculs par rapport à l'estimateur de la vraisemblance empirique. Nous discutons également de l'estimation de la variance et présentons les résultats d'une étude par simulation limitée.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211378Description :
L'une des clés de la réduction ou de l'éradication de la pauvreté dans le tiers monde est l'obtention d'information fiable sur les pauvres et sur leur emplacement, afin que les interventions et l'aide soient dirigées vers les personnes les plus nécessiteuses. L'estimation sur petits domaines est une méthode statistique utilisée pour surveiller la pauvreté et décider de la répartition de l'aide de façon à réaliser les Objectifs du millénaire pour le développement. Elbers, Lanjouw et Lanjouw (ELL) (2003) ont proposé, pour produire des mesures de la pauvreté fondées sur le revenu ou sur les dépenses, une méthode d'estimation sur petits domaines qui est mise en oeuvre par la Banque mondiale dans ses projets de cartographie de la pauvreté grâce à la participation des organismes statistiques centraux de nombreux pays du tiers monde, dont le Cambodge, le Laos, les Philippines, la Thaïlande et le Vietnam, et qui est intégrée dans le logiciel PovMap de la Banque mondiale. Dans le présent article, nous présentons la méthode ELL, qui consiste à modéliser d'abord les données d'enquête, puis à appliquer le modèle obtenu à des données de recensement, en nous penchant surtout sur la première phase, c'est-à-dire l'ajustement des modèles de régression, ainsi que sur les erreurs-types estimées à la deuxième phase. Nous présentons d'autres méthodes d'ajustement de modèles de régression, telles que la régression généralisée sur données d'enquête (RGE) (décrite dans Lohr (1999), chapitre 11) et celles utilisées dans les méthodes existantes d'estimations sur petits domaines, à savoir la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais pseudo-empirique (pseudo-MPLSB) (You et Rao 2002) et la méthode itérative à équations d'estimation pondérées (IEEP) (You, Rao et Kovacevic 2003), et nous les comparons à la stratégie de modélisation de ELL. La différence la plus importante entre la méthode ELL et les autres techniques tient au fondement théorique de la méthode d'ajustement du modèle proposée par ELL. Nous nous servons d'un exemple fondé sur la Family Income and Expenses Survey des Philippines pour illustrer les différences entre les estimations des paramètres et leurs erreurs-types correspondantes, ainsi qu'entre les composantes de la variance générées par les diverses méthodes et nous étendons la discussion à l'effet de ces différences sur l'exactitude estimée des estimations sur petits domaines finales. Nous mettons l'accent sur la nécessité de produire de bonnes estimations des composantes de la variance, ainsi que des coefficients de régression et de leurs erreurs-types aux fins de l'estimation sur petits domaines de la pauvreté.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211379Description :
Le nombre de recrues dans les entreprises des zones locales de marché du travail est un important indicateur de la réorganisation des processus de production locaux. En Italie, ce paramètre peut être estimé au moyen des données de l'Enquête Excelsior, bien que celle-ci ne fournisse pas d'estimations fiables pour les domaines d'intérêt. Dans le présent article, nous proposons une méthode d'estimation sur petits domaines multivariée appliquée à des données de comptage et basée sur la loi multivariée Poisson-Log-normale. Cette méthode servira à estimer le nombre de personnes recrutées par les entreprises pour remplacer les employés qui quittent ainsi que pour doter de nouveaux postes. Dans le cadre de l'estimation sur petits domaines, on suppose habituellement que les variances et les covariances d'échantillonnage sont connues. Cependant, ces dernières, de même que les estimations ponctuelles directes, sont instables. Étant donné la rareté du phénomène que nous analysons, les dénombrements dans certains domaines sont nuls, ce qui produit des estimations nulles des covariances des erreurs d'échantillonnage. Afin de tenir compte de la variabilité supplémentaire due à la matrice de covariance d'échantillonnage estimée et de résoudre le problème des variances et covariances insensées dans certains domaines, nous proposons une approche « intégrée » suivant laquelle nous modélisons conjointement les paramètres d'intérêt et les matrices de covariance des erreurs d'échantillonnage. Nous suggérons une solution de nouveau fondée sur la loi Poisson-Log-normale pour lisser les variances et les covariances. Les résultats que nous obtenons sont encourageants : le modèle d'estimation sur petits domaines proposé donne de meilleurs résultats que le modèle d'estimation sur petits domaines fondé sur la loi multivariée normale-normale (MNN) et il rend possible une augmentation non négligeable de l'efficacité.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211380Description :
Diverses formes d'estimateurs de variance par linéarisation pour les estimateurs par calage généralisé sont définies en choisissant différents poids à appliquer a) aux résidus et b) aux coefficients de régression estimés utilisés dans le calcul des résidus. Des éléments de théorie sont présentés pour trois formes de l'estimateur par calage généralisé, à savoir l'estimateur par ratissage croisé classique, l'estimateur par calage basé sur le « maximum de vraisemblance » et l'estimateur par la régression généralisée, ainsi que pour les estimateurs de variance par linéarisation connexes. Une étude par simulation est effectuée en se servant des données d'une enquête sur la population active et d'une enquête sur les revenus et dépenses. Les propriétés des estimateurs sont évaluées en fonction de l'échantillonnage ainsi que de la non-réponse. L'étude révèle peu de différences entre les propriétés des divers estimateurs par calage pour un plan d'échantillonnage et un modèle de non-réponse donnés. En ce qui concerne les estimateurs de variance, l'approche consistant à pondérer les résidus par les poids de sondage peut être fortement biaisée en présence de non-réponse. L'approche de pondération des résidus par les poids calés a tendance à produire un biais nettement plus faible. Le choix de différents types de poids pour produire les coefficients de régression a peu d'incidence.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211381Description :
Les méthodes de linéarisation de Taylor sont souvent utilisées pour obtenir des estimateurs de la variance d'estimateurs par calage de totaux et de paramètres de population finie (ou de recensement) non linéaires, tels que des ratios ou des coefficients de régression et de corrélation, qui peuvent être exprimés sous forme de fonctions lisses de totaux. La linéarisation de Taylor s'applique généralement à tout plan d'échantillonnage, mais elle peut produire de multiples estimateurs de la variance qui sont asymptotiquement sans biais par rapport au plan en cas d'échantillonnage répété. Le choix parmi les estimateurs de variance doit donc s'appuyer sur d'autres critères, tels que i) l'absence approximative de biais dans la variance par rapport au modèle de l'estimateur obtenu sous un modèle hypothétique et ii) la validité sous échantillonnage répété conditionnel. Demnati et Rao (2004) ont proposé une méthode unifiée de calcul des estimateurs de variance par linéarisation de Taylor produisant directement un estimateur de variance unique qui satisfait aux critères susmentionnés pour des plans de sondage généraux. Dans l'analyse des données d'enquête, on suppose généralement que les populations finies sont générées au moyen de modèles de superpopulation et l'on s'intéresse aux inférences analytiques concernant les paramètres de ces modèles. Si les fractions d'échantillonnage sont faibles, la variance d'échantillonnage reflète presque toute la variation due aux processus aléatoires liés au plan de sondage et au modèle. Par contre, si les fractions d'échantillonnage ne sont pas négligeables, il faut tenir compte de la variance du modèle pour construire des inférences valides concernant les paramètres du modèle sous le processus combiné de génération de la population finie à partir du modèle hypothétique de superpopulation et de sélection de l'échantillon conformément au plan de l'échantillonnage spécifié. Dans le présent article, nous obtenons un estimateur de la variance totale selon l'approche de Demnati-Rao en supposant que les caractéristiques d'intérêt sont des variables aléatoires générées au moyen d'un modèle de superpopulation. Nous illustrons la méthode à l'aide d'estimateurs par le ratio et d'estimateurs définis comme des solutions d'équations d'estimation pondérées par calage. Nous présentons aussi les résultats de simulations en vue de déterminer la performance de l'estimateur de variance proposé pour les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211382Description :
Aux États-Unis, la taille de la population dotée d'un téléphone mobile seulement a augmenté rapidement ces dernières années et, par conséquent, les chercheurs ont commencé à expérimenter l'échantillonnage et l'interview des abonnés à la téléphonie mobile. Nous discutons des problèmes statistiques que posent les étapes de l'établissement du plan d'échantillonnage et de l'estimation des études par téléphone mobile. Les travaux sont exposés principalement dans le contexte d'une enquête à deux bases de sondage non chevauchantes dans laquelle une base et un échantillon sont employés pour la population possédant un téléphone fixe et une deuxième base de sondage et un deuxième échantillon, pour la population possédant seulement un téléphone mobile. Nous discutons également des aspects supplémentaires dont il faut tenir compte dans le cas d'une enquête à deux bases de sondage chevauchantes (où la base de sondage et l'échantillon pour la téléphonie mobile comprennent certains membres de la population dotée d'un téléphone fixe). Pour illustrer les méthodes, nous utilisons le plan de sondage de la National Immunization Survey (NIS) conçue pour surveiller les taux de vaccination chez les enfants de 19 à 35 mois et les adolescents de 13 à 17 ans. La NIS est une enquête téléphonique nationale, suivie d'une vérification des dossiers des fournisseurs de service, réalisée par les Centers for Disease Control and Prevention.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211383Description :
La collecte de données en vue d'évaluer la pauvreté en Afrique prend du temps, est coûteuse et peut présenter de nombreux obstacles. Dans le présent article, nous décrivons une procédure de collecte des données auprès de ménages vivant de la pêche continentale artisanale, ainsi que d'activités agricoles. Un plan d'échantillonnage a été établi afin de tenir compte de l'hétérogénéité des conditions écologiques et de la saisonnalité des moyens de subsistance possibles. Ce plan d'échantillonnage comprend une enquête par panel en trois points auprès de 300 ménages. Les répondants appartiennent à quatre groupes ethniques distincts sélectionnés aléatoirement parmi trois strates, chacune représentant une zone écologique différente. La première partie de l'article donne des renseignements contextuels sur les objectifs de la recherche, le lieu de l'étude et le plan de sondage, qui ont orienté le processus de collecte des données. La deuxième partie de l'article offre une discussion des obstacles qui entravent habituellement les travaux empiriques en Afrique subsaharienne et montre comment divers problèmes ont été résolus. Ces leçons pourraient aider les chercheurs à concevoir des enquêtes socioéconomiques appropriées dans des conditions comparables.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211384Description :
Le ralentissement économique aux États-Unis pourrait rendre incertain le maintien de stratégies coûteuses dans les opérations des enquêtes. Dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), une période de collecte de données mensuelle de 31 jours seulement pourrait être une solution de rechange moins coûteuse. Toutefois, elle pourrait exclure une partie des interviews menées après 31 jours (répondants tardifs) et les caractéristiques de ces répondants pourraient être différentes à de nombreux égards de celles des répondants qui ont participé à l'enquête dans les 31 jours (répondants hâtifs). Nous avons tâché de déterminer s'il existe entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs des différences d'ordre démographique ou en ce qui a trait à la couverture des soins de santé, à l'état de santé général, aux comportements posant un risque pour la santé et aux maladies ou problèmes de santé chroniques. Nous avons utilisé les données du BRFSS 2007, où un échantillon représentatif de la population adulte aux États-Unis ne vivant pas en établissement a été sélectionné au moyen d'une méthode de composition aléatoire. Les répondants tardifs étaient significativement plus susceptibles d'être de sexe masculin ; de déclarer leur race ou origine ethnique comme étant hispanique ; d'avoir un revenu annuel de plus de 50 000 $ ; d'avoir moins de 45 ans ; d'avoir un niveau de scolarité inférieur au diplôme d'études secondaires ; de bénéficier d'une couverture des soins de santé ; d'être significativement plus susceptibles de déclarer être en bonne santé ; d'être significativement moins susceptibles de déclarer faire de l'hypertension, souffrir de diabète ou être obèses. Les différences observées entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs dans les estimations d'enquête pourraient influer à peine sur les estimations nationales et au niveau de l'État. Étant donné que la proportion de répondants tardifs pourrait augmenter à l'avenir, il y a lieu d'examiner son incidence sur les estimations découlant de la surveillance avant de l'exclure de l'analyse. Dans l'analyse portant sur les répondants tardifs, il devrait suffire de combiner plusieurs années de données pour produire des estimations fiables.
Date de diffusion : 2010-12-21
Références (13)
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- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010006Géographie : Province ou territoireDescription :
Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2009. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.
Date de diffusion : 2010-12-17 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010004Description :
Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2007. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.
Date de diffusion : 2010-12-13 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010005Description :
Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2008. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.
Date de diffusion : 2010-12-13 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13-599-XDescription : Ce guide offre un aperçu de la portée et de la structure du Compte satellite des pensions de même que de la méthodologie utilisée pour calculer les estimations des stocks et des flux.Date de diffusion : 2010-11-12
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-593-XDescription : Un guide à l'intention des enseignants du primaire et du secondaire sur les compétences de base nécessaires au processus d'enquête statistique : choisir la série de données, comprendre les concepts statistiques et analyser les données avec ou sans logiciels.Date de diffusion : 2010-09-24
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 16-001-M2010014Description : Quantifier l'évolution de l'apport en eau du Canada au fil du temps est une composante importante des Comptes de l'eau de Statistique Canada. Cette étude évalue le mouvement dans la série d'estimations de production annuelles d'eau pour le sud du Canada de 1971 à 2004. Nous avons estimé les variations dans les séries en utilisant une approche axée sur la tendance-cycle et constaté que, de façon générale, l'apport en eau dans le Sud du Canada a diminué au cours de la période d'observation.Date de diffusion : 2010-09-13
- Avis et consultations : 13-605-X201000111130Description :
La majorité des indicateurs macroéconomiques nationaux, provinciaux et territoriaux du Canada ont leur source dans le Système canadien des comptes nationaux (SCCN). Ces indicateurs comprennent, par exemple, le produit intérieur brut (PIB), la valeur nette, l'épargne, le revenu personnel disponible et la dette des administrations publiques. Statistique Canada est en train de mettre sur pied un projet qui aura des répercussions majeures sur ces indicateurs macroéconomiques. Les changements apportés dans le cadre de ce projet sont résumé dans cet document.
Date de diffusion : 2010-05-05 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010001Description :
Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2004. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.
Date de diffusion : 2010-04-26 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010002Description :
Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2005. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.
Date de diffusion : 2010-04-26 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2010003Description :
Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2006. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.
Date de diffusion : 2010-04-26
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