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1. Appariement statistique : l’utilisation d’information supplémentaire comme solution de remplacement à l’hypothèse d’indépendance conditionnelle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199300114475
Description :
Lorsqu’on crée des bases de données de microsimulation, souvent utilisées dans la planification et l’analyse des politiques, on combine plusieurs fichiers de données par des techniques d’appariement statistique afin d’enrichir le fichier receveur. Or, pour effectuer cette opération, il faut poser l’hypothèse de l’indépendance conditionnelle (HIC), ce qui peut fausser sérieusement les relations conjointes entre les variables. On peut éviter de poser cette hypothèse en utilisant des informations supplémentaires appropriées. Dans cet article, nous examinons des méthodes d’appariement statistique qui correspondent à trois méthodes d’imputation - par régression, hot-deck et log-linéaire - appliquées suivant deux scénarios : avec et sans information supplémentaire. La méthode d’imputation log-linéaire consiste essentiellement à introduire des contraintes nominales dans la méthode par régression ou la méthode hot-deck. À partir d’une vaste étude de simulation faite avec des données fictives, nous exécutons des analyses de sensibilité lorsque l’on s’éloigne de l’HIC et nous étudions les gains qui peuvent découler de l’utilisation d’informations supplémentaires. À l’aide de données fictives, nous créons différents scénarios relatifs à la distribution et aux relations des variables pertinentes, par exemple distribution symétrique vs. distribution asymétrique et données supplémentaires substitutives vs. données supplémentaires non substitutives. Nous faisons aussi quelques recommandations sur l’utilisation des méthodes d’appariement statistique. Notre étude confirme particulièrement que l’HIC peut représenter une contrainte sérieuse, que l’on peut éliminer en utilisant des informations supplémentaires appropriées. L’étude montre aussi que les méthodes hot-deck sont généralement préférables aux méthodes de régression. De plus, lorsqu’on dispose d’informations supplémentaires, les contraintes nominales log-linéaires peuvent accroître l’efficacité des méthodes hot-deck. L’idée de cette étude est née des préoccupations que l’on avait sur l’utilisation de l’HIC dans la construction de la Base de données de simulation des politiques sociales à Statistique Canada.
Date de diffusion : 1993-06-15

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1. Appariement statistique : l’utilisation d’information supplémentaire comme solution de remplacement à l’hypothèse d’indépendance conditionnelle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199300114475
Description :
Lorsqu’on crée des bases de données de microsimulation, souvent utilisées dans la planification et l’analyse des politiques, on combine plusieurs fichiers de données par des techniques d’appariement statistique afin d’enrichir le fichier receveur. Or, pour effectuer cette opération, il faut poser l’hypothèse de l’indépendance conditionnelle (HIC), ce qui peut fausser sérieusement les relations conjointes entre les variables. On peut éviter de poser cette hypothèse en utilisant des informations supplémentaires appropriées. Dans cet article, nous examinons des méthodes d’appariement statistique qui correspondent à trois méthodes d’imputation - par régression, hot-deck et log-linéaire - appliquées suivant deux scénarios : avec et sans information supplémentaire. La méthode d’imputation log-linéaire consiste essentiellement à introduire des contraintes nominales dans la méthode par régression ou la méthode hot-deck. À partir d’une vaste étude de simulation faite avec des données fictives, nous exécutons des analyses de sensibilité lorsque l’on s’éloigne de l’HIC et nous étudions les gains qui peuvent découler de l’utilisation d’informations supplémentaires. À l’aide de données fictives, nous créons différents scénarios relatifs à la distribution et aux relations des variables pertinentes, par exemple distribution symétrique vs. distribution asymétrique et données supplémentaires substitutives vs. données supplémentaires non substitutives. Nous faisons aussi quelques recommandations sur l’utilisation des méthodes d’appariement statistique. Notre étude confirme particulièrement que l’HIC peut représenter une contrainte sérieuse, que l’on peut éliminer en utilisant des informations supplémentaires appropriées. L’étude montre aussi que les méthodes hot-deck sont généralement préférables aux méthodes de régression. De plus, lorsqu’on dispose d’informations supplémentaires, les contraintes nominales log-linéaires peuvent accroître l’efficacité des méthodes hot-deck. L’idée de cette étude est née des préoccupations que l’on avait sur l’utilisation de l’HIC dans la construction de la Base de données de simulation des politiques sociales à Statistique Canada.
Date de diffusion : 1993-06-15

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Date de modification :: 2024-11-13

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