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1. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211753
Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19
2. Imputation multiple dans le cas de données de recensement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211759
Description :
L'un des avantages de l'imputation multiple est qu'elle permet aux utilisateurs des données de faire des inférences valides en appliquant des méthodes classiques avec des règles de combinaison simples. Toutefois, les règles de combinaison établies pour les tests d'hypothèse multivariés échouent quand l'erreur d'échantillonnage est nulle. Le présent article propose des tests modifiés utilisables dans les analyses en population finie de données de recensement comportant de multiples imputations pour contrôler la divulgation et remplacer des données manquantes, et donne une évaluation de leurs propriétés fréquentistes par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
3. Conjuguer des données synthétiques et le sous-échantillonnage pour créer des fichiers de microdonnées à grande diffusion pour les enquêtes à grande échelle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200111687
Description :
Afin de créer des fichiers de données à grande diffusion à partir d'enquêtes à grande échelle, les organismes statistiques diffusent parfois des souséchantillons aléatoires des enregistrements originaux. Le souséchantillonnage aléatoire amenuise la taille des fichiers transmis aux analystes secondaires des données et réduit les risques de divulgation accidentelle de renseignements confidentiels sur les participants aux enquêtes. Cependant, le souséchantillonnage n'élimine pas entièrement le risque, de sorte qu'il faut altérer les données avant leur diffusion. Nous proposons de créer des souséchantillons protégés contre la divulgation provenant d'enquêtes à grande échelle en recourant à l'imputation multiple. L'idée consiste à remplacer dans l'échantillon original les valeurs identificatoires ou sensibles par des valeurs tirées de modèles statistiques et de diffuser des souséchantillons de ces données protégées contre la divulgation. Nous présentons des méthodes permettant de faire des inférences fondées sur les multiples souséchantillons synthétiques.
Date de diffusion : 2012-06-27

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Analyses (3)

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1. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211753
Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19
2. Imputation multiple dans le cas de données de recensement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211759
Description :
L'un des avantages de l'imputation multiple est qu'elle permet aux utilisateurs des données de faire des inférences valides en appliquant des méthodes classiques avec des règles de combinaison simples. Toutefois, les règles de combinaison établies pour les tests d'hypothèse multivariés échouent quand l'erreur d'échantillonnage est nulle. Le présent article propose des tests modifiés utilisables dans les analyses en population finie de données de recensement comportant de multiples imputations pour contrôler la divulgation et remplacer des données manquantes, et donne une évaluation de leurs propriétés fréquentistes par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
3. Conjuguer des données synthétiques et le sous-échantillonnage pour créer des fichiers de microdonnées à grande diffusion pour les enquêtes à grande échelle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200111687
Description :
Afin de créer des fichiers de données à grande diffusion à partir d'enquêtes à grande échelle, les organismes statistiques diffusent parfois des souséchantillons aléatoires des enregistrements originaux. Le souséchantillonnage aléatoire amenuise la taille des fichiers transmis aux analystes secondaires des données et réduit les risques de divulgation accidentelle de renseignements confidentiels sur les participants aux enquêtes. Cependant, le souséchantillonnage n'élimine pas entièrement le risque, de sorte qu'il faut altérer les données avant leur diffusion. Nous proposons de créer des souséchantillons protégés contre la divulgation provenant d'enquêtes à grande échelle en recourant à l'imputation multiple. L'idée consiste à remplacer dans l'échantillon original les valeurs identificatoires ou sensibles par des valeurs tirées de modèles statistiques et de diffuser des souséchantillons de ces données protégées contre la divulgation. Nous présentons des méthodes permettant de faire des inférences fondées sur les multiples souséchantillons synthétiques.
Date de diffusion : 2012-06-27

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