Recherche par mot-clé
Filtrer les résultats par
Aide à la rechercheMot(s)-clé(s)
Sujet
Année de publication
Enquête ou programme statistique
Résultats
Tout (15)
Tout (15) (0 à 10 de 15 résultats)
- 1. Demosim 2015 ArchivéArticles et rapports : 91-621-X2015001Description :
Ce document décrit succinctement le fonctionnement général ainsi que les méthodes et sources de données du modèle de projections démographiques par microsimulation Demosim. Il constitue un complément méthodologique aux produits analytiques issus de Demosim.
Date de diffusion : 2015-09-17 - Articles et rapports : 12-001-X201400111886Description :
L'estimateur bayésien linéaire en population finie est obtenu en partant d'un modèle de régression à deux degrés spécifié uniquement par les moyennes et les variances de certains paramètres du modèle associés à chaque degré de la hiérarchie. Nombre d'estimateurs fondés sur le plan de sondage usuels décrits dans la littérature peuvent être obtenus en tant que cas particuliers. Un nouvel estimateur par le ratio est également proposé pour la situation pratique où de l'information auxiliaire est disponible. L'application de la même approche bayésienne linéaire est proposée pour estimer des proportions pour des données catégoriques multiples associées aux unités de la population finie, ce qui constitue la principale contribution des présents travaux, et est illustrée au moyen d'un exemple numérique.
Date de diffusion : 2014-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201300211868Description :
Thompson et Sigman (2000) ont proposé une méthode d'estimation des médianes applicable à des données provenant de populations à forte asymétrie positive. Cette méthode comprend une interpolation sur des intervalles (classes) qui dépendent des données. Ils ont démontré qu'elle possède de bonnes propriétés statistiques pour les médianes calculées d'après un échantillon fortement asymétrique. La présente étude étend les travaux antérieurs aux méthodes d'estimation des déciles pour une population à asymétrie positive en utilisant des données d'enquête complexes. Nous présentons trois méthodes d'interpolation, ainsi que la méthode classique d'estimation des déciles (sans classes) et nous évaluons chaque méthode empiriquement au moyen d'une étude en simulation en utilisant les données sur les logements résidentiels provenant de l'Enquête sur la construction (Survey of Construction). Nous avons constaté qu'une variante de la méthode courante en utilisant le 95e centile comme facteur d'échelle produit les estimations des déciles ayant les meilleures propriétés statistiques.
Date de diffusion : 2014-01-15 - Articles et rapports : 12-001-X201200211758Description :
Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 75F0002M2010002Description :
Le présent document vise à comparer les estimations du revenu agrégé publiées par quatre programmes statistiques. Le Système de comptabilité nationale dresse un portrait de l'activité économique au niveau macro-économique. Les trois autres programmes produisent des données au niveau micro-économique : deux d'entre eux sont fondés sur des enquêtes (le Recensement de la population et l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu) et le troisième produit tous ses résultats à partir de données administratives (Estimations annuelles relatives aux familles de recensement et aux particuliers). Un survol des différences conceptuelles entre les sources étudiées est suivi d'une discussion des enjeux de couverture et des différences de traitement qui pourraient influencer les estimations. Des estimations de revenu agrégées avec des ajustements pour tenir compte des différences conceptuelles connues sont comparées. Même en tenant compte de la variabilité statistique, des problèmes de rapprochement se posent toujours. Ils s'expliquent parfois par l'utilisation de méthodes ou d'outils de collecte différents, mais ils restent parfois inexpliqués.
Date de diffusion : 2010-04-06 - 6. Un recensement de la population fondé sur l'utilisation d'un registre de données administratives ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200800010981Description :
L'une des caractéristiques principales du recensement de la population de l'Espagne de 2001 a été l'utilisation des données d'un registre de population administratif (El Padrón) pour la préimpression des questionnaires, ainsi que des dossiers des recenseurs sur les secteurs de recensement. Dans le présent article, nous décrivons les grandes caractéristiques du lien entre le registre de la population et le recensement de la population, ainsi que les principaux changements qu'il est prévu d'apporter au prochain recensement qui aura lieu en 2011.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 11-522-X200800010994Description :
La difficulté grandissante à joindre les répondants affecte, de façon générale, la non-réponse des enquêtes téléphoniques, et particulièrement les enquêtes qui utilisent les techniques de composition aléatoire (CA) comme l'Enquête sociale générale (ESG). L'ESG est une enquête annuelle à sujets multiples effectuée auprès de 25 000 répondants. Ses objectifs sont de surveiller les caractéristiques et les modifications importantes de la structure sociale canadienne. Le cycle 21 (2007) de l'ESG porte sur la famille, le soutien social et la retraite et vise la population âgée de 45 ans et plus vivant dans les 10 provinces canadiennes. Pour cibler plus efficacement cette population, une partie de l'échantillon provient d'un suivi auprès des répondants du cycle 20 (2006) de l'ESG qui portait sur les transitions familiales. Il est complété par un nouvel échantillon obtenu par CA. Dans cet article, nous présentons d'abord le plan de sondage de l'enquête et la méthode de composition aléatoire utilisée. Nous décrivons ensuite les défis reliés au calcul du taux de non-réponse dans une enquête à composition aléatoire qui cible un sous-ensemble d'une population, pour lequel la population dans le champ de l'enquête doit être estimée ou modélisée. Ceci est fait notamment avec l'utilisation de paradonnées. La méthodologie utilisée au cycle 21 de l'ESG est présentée en détail.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200800210757Description :
Les poids d'échantillonnage peuvent être calés de manière à refléter les totaux connus de population d'un ensemble de variables auxiliaires. Le biais des prédicteurs des totaux de population finie calculés en utilisant ces poids est faible si ces variables sont reliées à la variable d'intérêt, mais leur variance peut être élevée si l'on utilise un trop grand nombre de variables auxiliaires. Dans le présent article, nous élaborons une approche de « calage adaptatif » où les variables auxiliaires qu'il convient d'utiliser dans la pondération sont sélectionnées en se servant de données d'échantillon. Nous montrons que, dans de nombreux cas, les estimateurs calés adaptativement ont une erreur quadratique moyenne plus faible et de meilleures propriétés de couverture que les estimateurs non adaptatifs.
Date de diffusion : 2008-12-23 - Articles et rapports : 82-003-X200800410747Géographie : CanadaDescription :
L'approche sélective peut être utilisée dans une étude écologique dont le but est de sélectionner un sous ensemble d'unités d'analyse (UA) et de produire des inférences au sujet d'une population d'intérêt (PI) uniquement d'après ces UA. Les résultats pour la PI seront fiables si cette population est concentrée dans les UA sélectionnées et rares dans les autres. Cet article décrit un outil graphique permettant de déterminer si ces conditions sont satisfaites.
Date de diffusion : 2008-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X20070019849Description :
Dans les sondages où les unités ont des probabilités inégales d'inclusion dans l'échantillon, les associations entre la probabilité d'inclusion et la statistique d'intérêt peuvent causer un biais. Des poids égaux à l'inverse de la probabilité d'inclusion sont souvent utilisés pour neutraliser ce biais. Les plans de sondage fortement disproportionnels comportent des poids de valeur élevée qui peuvent introduire une variabilité indésirable dans les statistiques telles que l'estimateur de la moyenne de population ou l'estimateur de la pente de la régression de population. La réduction des poids consiste à modifier ceux dont la valeur est élevée à une valeur seuil fixe et à ajuster ceux inférieurs à cette valeur de façon à ce que la somme de ces poids réduits demeure égale à la somme des poids non réduits, ce qui réduit la variabilité au prix de l'introduction d'un certain biais. La plupart des approches ordinaires sont ponctuelles en ce sens qu'elles n'utilisent pas les données en vue d'optimiser le compromis entre le biais et la variance. Les approches dictées par les données qui sont décrites dans la littérature sont un peu plus efficaces que les estimateurs entièrement pondérés. Dans le présent article, nous élaborons des méthodes bayésiennes de réduction des poids d'estimateurs par la régression linéaire et par la régression linéaire généralisée sous des plans de sondage avec probabilités d'inclusion inégales. Nous décrivons une application à l'estimation du risque de blessure chez les enfants installés sur le siège arrière dans les camionnettes compactes à cabine allongée à l'aide des données de la Partners for Child Passenger Safety surveillance survey.
Date de diffusion : 2007-06-28
Données (0)
Données (0) (0 résultat)
Aucun contenu disponible actuellement
Analyses (15)
Analyses (15) (0 à 10 de 15 résultats)
- 1. Demosim 2015 ArchivéArticles et rapports : 91-621-X2015001Description :
Ce document décrit succinctement le fonctionnement général ainsi que les méthodes et sources de données du modèle de projections démographiques par microsimulation Demosim. Il constitue un complément méthodologique aux produits analytiques issus de Demosim.
Date de diffusion : 2015-09-17 - Articles et rapports : 12-001-X201400111886Description :
L'estimateur bayésien linéaire en population finie est obtenu en partant d'un modèle de régression à deux degrés spécifié uniquement par les moyennes et les variances de certains paramètres du modèle associés à chaque degré de la hiérarchie. Nombre d'estimateurs fondés sur le plan de sondage usuels décrits dans la littérature peuvent être obtenus en tant que cas particuliers. Un nouvel estimateur par le ratio est également proposé pour la situation pratique où de l'information auxiliaire est disponible. L'application de la même approche bayésienne linéaire est proposée pour estimer des proportions pour des données catégoriques multiples associées aux unités de la population finie, ce qui constitue la principale contribution des présents travaux, et est illustrée au moyen d'un exemple numérique.
Date de diffusion : 2014-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201300211868Description :
Thompson et Sigman (2000) ont proposé une méthode d'estimation des médianes applicable à des données provenant de populations à forte asymétrie positive. Cette méthode comprend une interpolation sur des intervalles (classes) qui dépendent des données. Ils ont démontré qu'elle possède de bonnes propriétés statistiques pour les médianes calculées d'après un échantillon fortement asymétrique. La présente étude étend les travaux antérieurs aux méthodes d'estimation des déciles pour une population à asymétrie positive en utilisant des données d'enquête complexes. Nous présentons trois méthodes d'interpolation, ainsi que la méthode classique d'estimation des déciles (sans classes) et nous évaluons chaque méthode empiriquement au moyen d'une étude en simulation en utilisant les données sur les logements résidentiels provenant de l'Enquête sur la construction (Survey of Construction). Nous avons constaté qu'une variante de la méthode courante en utilisant le 95e centile comme facteur d'échelle produit les estimations des déciles ayant les meilleures propriétés statistiques.
Date de diffusion : 2014-01-15 - Articles et rapports : 12-001-X201200211758Description :
Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 75F0002M2010002Description :
Le présent document vise à comparer les estimations du revenu agrégé publiées par quatre programmes statistiques. Le Système de comptabilité nationale dresse un portrait de l'activité économique au niveau macro-économique. Les trois autres programmes produisent des données au niveau micro-économique : deux d'entre eux sont fondés sur des enquêtes (le Recensement de la population et l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu) et le troisième produit tous ses résultats à partir de données administratives (Estimations annuelles relatives aux familles de recensement et aux particuliers). Un survol des différences conceptuelles entre les sources étudiées est suivi d'une discussion des enjeux de couverture et des différences de traitement qui pourraient influencer les estimations. Des estimations de revenu agrégées avec des ajustements pour tenir compte des différences conceptuelles connues sont comparées. Même en tenant compte de la variabilité statistique, des problèmes de rapprochement se posent toujours. Ils s'expliquent parfois par l'utilisation de méthodes ou d'outils de collecte différents, mais ils restent parfois inexpliqués.
Date de diffusion : 2010-04-06 - 6. Un recensement de la population fondé sur l'utilisation d'un registre de données administratives ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200800010981Description :
L'une des caractéristiques principales du recensement de la population de l'Espagne de 2001 a été l'utilisation des données d'un registre de population administratif (El Padrón) pour la préimpression des questionnaires, ainsi que des dossiers des recenseurs sur les secteurs de recensement. Dans le présent article, nous décrivons les grandes caractéristiques du lien entre le registre de la population et le recensement de la population, ainsi que les principaux changements qu'il est prévu d'apporter au prochain recensement qui aura lieu en 2011.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 11-522-X200800010994Description :
La difficulté grandissante à joindre les répondants affecte, de façon générale, la non-réponse des enquêtes téléphoniques, et particulièrement les enquêtes qui utilisent les techniques de composition aléatoire (CA) comme l'Enquête sociale générale (ESG). L'ESG est une enquête annuelle à sujets multiples effectuée auprès de 25 000 répondants. Ses objectifs sont de surveiller les caractéristiques et les modifications importantes de la structure sociale canadienne. Le cycle 21 (2007) de l'ESG porte sur la famille, le soutien social et la retraite et vise la population âgée de 45 ans et plus vivant dans les 10 provinces canadiennes. Pour cibler plus efficacement cette population, une partie de l'échantillon provient d'un suivi auprès des répondants du cycle 20 (2006) de l'ESG qui portait sur les transitions familiales. Il est complété par un nouvel échantillon obtenu par CA. Dans cet article, nous présentons d'abord le plan de sondage de l'enquête et la méthode de composition aléatoire utilisée. Nous décrivons ensuite les défis reliés au calcul du taux de non-réponse dans une enquête à composition aléatoire qui cible un sous-ensemble d'une population, pour lequel la population dans le champ de l'enquête doit être estimée ou modélisée. Ceci est fait notamment avec l'utilisation de paradonnées. La méthodologie utilisée au cycle 21 de l'ESG est présentée en détail.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200800210757Description :
Les poids d'échantillonnage peuvent être calés de manière à refléter les totaux connus de population d'un ensemble de variables auxiliaires. Le biais des prédicteurs des totaux de population finie calculés en utilisant ces poids est faible si ces variables sont reliées à la variable d'intérêt, mais leur variance peut être élevée si l'on utilise un trop grand nombre de variables auxiliaires. Dans le présent article, nous élaborons une approche de « calage adaptatif » où les variables auxiliaires qu'il convient d'utiliser dans la pondération sont sélectionnées en se servant de données d'échantillon. Nous montrons que, dans de nombreux cas, les estimateurs calés adaptativement ont une erreur quadratique moyenne plus faible et de meilleures propriétés de couverture que les estimateurs non adaptatifs.
Date de diffusion : 2008-12-23 - Articles et rapports : 82-003-X200800410747Géographie : CanadaDescription :
L'approche sélective peut être utilisée dans une étude écologique dont le but est de sélectionner un sous ensemble d'unités d'analyse (UA) et de produire des inférences au sujet d'une population d'intérêt (PI) uniquement d'après ces UA. Les résultats pour la PI seront fiables si cette population est concentrée dans les UA sélectionnées et rares dans les autres. Cet article décrit un outil graphique permettant de déterminer si ces conditions sont satisfaites.
Date de diffusion : 2008-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X20070019849Description :
Dans les sondages où les unités ont des probabilités inégales d'inclusion dans l'échantillon, les associations entre la probabilité d'inclusion et la statistique d'intérêt peuvent causer un biais. Des poids égaux à l'inverse de la probabilité d'inclusion sont souvent utilisés pour neutraliser ce biais. Les plans de sondage fortement disproportionnels comportent des poids de valeur élevée qui peuvent introduire une variabilité indésirable dans les statistiques telles que l'estimateur de la moyenne de population ou l'estimateur de la pente de la régression de population. La réduction des poids consiste à modifier ceux dont la valeur est élevée à une valeur seuil fixe et à ajuster ceux inférieurs à cette valeur de façon à ce que la somme de ces poids réduits demeure égale à la somme des poids non réduits, ce qui réduit la variabilité au prix de l'introduction d'un certain biais. La plupart des approches ordinaires sont ponctuelles en ce sens qu'elles n'utilisent pas les données en vue d'optimiser le compromis entre le biais et la variance. Les approches dictées par les données qui sont décrites dans la littérature sont un peu plus efficaces que les estimateurs entièrement pondérés. Dans le présent article, nous élaborons des méthodes bayésiennes de réduction des poids d'estimateurs par la régression linéaire et par la régression linéaire généralisée sous des plans de sondage avec probabilités d'inclusion inégales. Nous décrivons une application à l'estimation du risque de blessure chez les enfants installés sur le siège arrière dans les camionnettes compactes à cabine allongée à l'aide des données de la Partners for Child Passenger Safety surveillance survey.
Date de diffusion : 2007-06-28
Références (0)
Références (0) (0 résultat)
Aucun contenu disponible actuellement
- Date de modification :