Recherche par mot-clé

Aller au contenu principal
Aller au pied de page

Sélection de la langue

English

Recherche et menus

Recherche et menus

Rechercher

Résultats

Tout (105)

Tout (105) (0 à 10 de 105 résultats)

1. Réponse des auteurs aux commentaires sur l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada » : De nouvelles avancées concernant les méthodes de vraisemblance pour l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202400100001
Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.
Date de diffusion : 2024-06-25
2. Commentaires de Changbao Wu à propos de l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada »
Articles et rapports : 12-001-X202400100002
Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.
Date de diffusion : 2024-06-25
3. Commentaires de Julie Gershunskaya et Vladislav Beresovsky à propos de l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada »
Articles et rapports : 12-001-X202400100003
Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.
Date de diffusion : 2024-06-25
4. Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada
Articles et rapports : 12-001-X202400100004
Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.
Date de diffusion : 2024-06-25
5. Préface au numéro spécial pour les articles présentés lors de la 29e conférence Morris Hansen portant sur l’utilisation d’échantillons non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202400100014
Description : Cet article est une introduction au numéro spécial sur l’utilisation d’échantillons non probabilistes comprenant trois articles présentés lors de la 29^e conférence Morris Hansen par Courtney Kennedy, Yan Li et Jean-François Beaumont.
Date de diffusion : 2024-06-25
6. Traiter le sous-dénombrement pour les échantillons d’enquête non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202300200005
Description : Le sous-dénombrement de la population est un des principaux obstacles avec lesquels il faut composer lors de l’analyse statistique d’échantillons d’enquête non probabilistes. Nous considérons dans le présent article deux scénarios types de sous-dénombrement, à savoir le sous-dénombrement stochastique et le sous-dénombrement déterministe. Nous soutenons que l’on peut appliquer directement les méthodes d’estimation existantes selon l’hypothèse de positivité sur les scores de propension (c’est-à-dire les probabilités de participation) pour traiter le scénario de sous-dénombrement stochastique. Nous étudions des stratégies visant à atténuer les biais lors de l’estimation de la moyenne de la population cible selon le sous-dénombrement déterministe. Plus précisément, nous examinons une méthode de population fractionnée (split-population method) fondée sur une formulation d’enveloppe convexe et nous construisons des estimateurs menant à des biais réduits. Un estimateur doublement robuste peut être construit si un sous-échantillon de suivi de l’enquête probabiliste de référence comportant des mesures sur la variable étudiée devient réalisable. Le rendement de six estimateurs concurrents est examiné au moyen d’une étude par simulations, et des questions nécessitant un examen plus approfondi sont brièvement abordées.
Date de diffusion : 2024-01-03
7. Prédiction QR pour l’intégration de données statistiques
Articles et rapports : 12-001-X202300200009
Description : Dans le présent article, nous examinons la façon dont une grande base de données non probabiliste peut servir à améliorer des estimations de totaux de population finie d’un petit échantillon probabiliste grâce aux techniques d’intégration de données. Dans le cas où la variable d’intérêt est observée dans les deux sources de données, Kim et Tam (2021) ont proposé deux estimateurs convergents par rapport au plan de sondage qui peuvent être justifiés par la théorie des enquêtes à double base de sondage. D’abord, nous posons des conditions garantissant que les estimateurs en question seront plus efficaces que l’estimateur de Horvitz-Thompson lorsque l’échantillon probabiliste est sélectionné par échantillonnage de Poisson ou par échantillonnage aléatoire simple sans remise. Ensuite, nous étudions la famille des prédicteurs QR proposée par Särndal et Wright (1984) pour le cas moins courant où la base de données non probabiliste ne contient pas la variable d’intérêt, mais des variables auxiliaires. Une autre exigence est que la base non probabiliste soit vaste et puisse être couplée avec l’échantillon probabiliste. Les conditions que nous posons font que le prédicteur QR est asymptotiquement sans biais par rapport au plan de sondage. Nous calculons sa variance asymptotique sous le plan de sondage et présentons un estimateur de variance convergent par rapport au plan de sondage. Nous comparons les propriétés par rapport au plan de sondage de différents prédicteurs de la famille des prédicteurs QR dans une étude par simulation. La famille comprend un prédicteur fondé sur un modèle, un estimateur assisté par un modèle et un estimateur cosmétique. Dans nos scénarios de simulation, l’estimateur cosmétique a donné des résultats légèrement supérieurs à ceux de l’estimateur assisté par un modèle. Nos constatations sont confirmées par une application aux données de La Poste, laquelle illustre par ailleurs que les propriétés de l’estimateur cosmétique sont conservées indépendamment de l’échantillon non probabiliste observé.
Date de diffusion : 2024-01-03
8. Le principe de l’information manquante ‒ Un paradigme d’analyse de données désordonnées d’enquête par sondage
Articles et rapports : 12-001-X202300200018
Description : En tant qu’instrument d’élaboration et d’évaluation des politiques et de recherche scientifique, sociale et économique, les enquêtes par sondage sont employées depuis plus d’un siècle. Au cours de cette période, elles ont surtout servi à recueillir des données à des fins de dénombrement. L’estimation de leurs caractéristiques a normalement reposé sur la pondération et l’échantillonnage répété ou sur une inférence fondée sur le plan de sondage. Les données-échantillons ont toutefois aussi permis de modéliser les processus inobservables qui sont source de données de population finie. Ce genre d’utilisation qualifié d’analytique consiste souvent à intégrer les données-échantillons à des données de sources secondaires.
Dans ce cas, des solutions de rechange à l’inférence, tirant leur inspiration du grand courant de la modélisation statistique, ont largement été mises de l’avant. Le but principal était alors de permettre un échantillonnage informatif. Les enquêtes modernes par sondage visent cependant davantage les situations où les données-échantillons font en réalité partie d’un ensemble plus complexe de sources de données, toutes contenant des informations pertinentes sur le processus d’intérêt. Lorsqu’on privilégie une méthode efficace de modélisation comme celle du maximum de vraisemblance, la question consiste alors à déterminer les modifications qui devraient être apportées en fonction tant de plans de sondage complexes que de sources multiples de données. C’est là que l’emploi du principe de l’information manquante trace nettement la voie à suivre.
Le présent document permettra de faire le point sur la façon dont ce principe a servi à résoudre les problèmes d’analyse de données « désordonnées » liés à l’échantillonnage. Il sera aussi question d’un scénario qui est une conséquence de la croissance rapide des sources de données auxiliaires aux fins de l’analyse des données d’enquête. C’est le cas où les enregistrements échantillonnés d’une source ou d’un registre accessible sont couplés aux enregistrements d’une autre source moins accessible, avec des valeurs de la variable réponse d’intérêt tirées de cette seconde source et où un résultat clé obtenu consiste en estimations sur petits domaines de cette variable de réponse pour des domaines définis sur la première source.
Date de diffusion : 2024-01-03
9. Bayes, étayé par des idées fondées sur le plan, est le meilleur paradigme global pour l’inférence en enquête par échantillonnage
Articles et rapports : 12-001-X202200200001
Description :
Des arguments conceptuels et des exemples sont présentés qui suggèrent que l’approche d’inférence bayésienne pour les enquêtes permet de répondre aux défis nombreux et variés de l’analyse d’une enquête. Les modèles bayésiens qui intègrent des caractéristiques du plan de sondage complexe peuvent donner lieu à des inférences pertinentes pour l’ensemble de données observé, tout en ayant de bonnes propriétés d’échantillonnage répété. Les exemples portent essentiellement sur le rôle des variables auxiliaires et des poids d’échantillonnage, et les méthodes utilisées pour gérer lanon-réponse. Le présent article propose 10 raisons principales de favoriser l’approche d’inférence bayésienne pour les enquêtes.

Date de diffusion : 2022-12-15
10. Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste
Articles et rapports : 12-001-X202200200002
Description :
Nous offrons un examen critique et quelques discussions approfondies sur des questions théoriques et pratiques à l’aide d’une analyse des échantillons non probabilistes. Nous tentons de présenter des cadres inférentiels rigoureux et des procédures statistiques valides dans le cadre d’hypothèses couramment utilisées et d’aborder les questions relatives à la justification et à la vérification d’hypothèses sur des applications pratiques. Certains progrès méthodologiques actuels sont présentés et nous mentionnons des problèmes qui nécessitent un examen plus approfondi. Alors que l’article porte sur des échantillons non probabilistes, le rôle essentiel des échantillons d’enquête probabilistes comportant des renseignements riches et pertinents sur des variables auxiliaires est mis en évidence.
Date de diffusion : 2022-12-15

Données (0)

Données (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Analyses (97)

Analyses (97) (0 à 10 de 97 résultats)

1. Réponse des auteurs aux commentaires sur l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada » : De nouvelles avancées concernant les méthodes de vraisemblance pour l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202400100001
Description : Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.
Date de diffusion : 2024-06-25
2. Commentaires de Changbao Wu à propos de l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada »
Articles et rapports : 12-001-X202400100002
Description : Nous proposons des comparaisons entre trois méthodes paramétriques d’estimation des probabilités de participation ainsi que de brefs commentaires à propos des groupes homogènes et de la poststratification.
Date de diffusion : 2024-06-25
3. Commentaires de Julie Gershunskaya et Vladislav Beresovsky à propos de l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada »
Articles et rapports : 12-001-X202400100003
Description : Beaumont, Bosa, Brennan, Charlebois et Chu (2024) proposent des méthodes novatrices de sélection de modèles aux fins d’estimation des probabilités de participation pour des unités d’échantillonnage non probabiliste. Notre examen portera principalement sur le choix de la vraisemblance et du paramétrage du modèle, qui sont essentiels à l’efficacité des techniques proposées dans l’article. Nous examinons d’autres méthodes fondées sur la vraisemblance et la pseudo-vraisemblance pour estimer les probabilités de participation et nous présentons des simulations mettant en œuvre et comparant la sélection de variables fondée sur le critère d’information d’Akaike (AIC). Nous démontrons que, dans des scénarios pratiques importants, la méthode fondée sur une vraisemblance formulée sur les échantillons non probabiliste et probabiliste groupés qui sont observés offre un meilleur rendement que les autres solutions fondées sur la pseudo-vraisemblance. La différence de sensibilité du AIC est particulièrement grande en cas de petites tailles de l’échantillon probabiliste et de petit chevauchement dans les domaines de covariables.
Date de diffusion : 2024-06-25
4. Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada
Articles et rapports : 12-001-X202400100004
Description : Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d’utiliser des échantillons non probabilistes comme solution de rechange aux échantillons probabilistes. Toutefois, il est bien connu que l’utilisation d’un échantillon non probabiliste seul peut produire des estimations présentant un biais important en raison de la nature inconnue du mécanisme de sélection sous-jacent. Il est possible de réduire le biais en intégrant les données de l’échantillon non probabiliste aux données d’un échantillon probabiliste, à condition que les deux échantillons contiennent des variables auxiliaires communes. Nous nous concentrons sur les méthodes de pondération par l’inverse de la probabilité, lesquelles consistent à modéliser la probabilité de participation à l’échantillon non probabiliste. Premièrement, nous examinons le modèle logistique ainsi que l’estimation par la méthode du pseudo maximum de vraisemblance. Nous proposons une procédure de sélection de variables en fonction d’un critère d’information d’Akaike (AIC) modifié qui tient compte de la structure des données et du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons également une méthode simple fondée sur le rang pour former des strates a posteriori homogènes. Ensuite, nous adaptons l’algorithme des arbres de classification et de régression (CART) à ce scénario d’intégration de données, tout en tenant compte, encore une fois, du plan d’échantillonnage probabiliste. Nous proposons un estimateur de la variance bootstrap qui tient compte de deux sources de variabilité : le plan d’échantillonnage probabiliste et le modèle de participation. Nos méthodes sont illustrées au moyen de données recueillies par approche participative et de données d’enquête de Statistique Canada.
Date de diffusion : 2024-06-25
5. Préface au numéro spécial pour les articles présentés lors de la 29e conférence Morris Hansen portant sur l’utilisation d’échantillons non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202400100014
Description : Cet article est une introduction au numéro spécial sur l’utilisation d’échantillons non probabilistes comprenant trois articles présentés lors de la 29^e conférence Morris Hansen par Courtney Kennedy, Yan Li et Jean-François Beaumont.
Date de diffusion : 2024-06-25
6. Traiter le sous-dénombrement pour les échantillons d’enquête non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202300200005
Description : Le sous-dénombrement de la population est un des principaux obstacles avec lesquels il faut composer lors de l’analyse statistique d’échantillons d’enquête non probabilistes. Nous considérons dans le présent article deux scénarios types de sous-dénombrement, à savoir le sous-dénombrement stochastique et le sous-dénombrement déterministe. Nous soutenons que l’on peut appliquer directement les méthodes d’estimation existantes selon l’hypothèse de positivité sur les scores de propension (c’est-à-dire les probabilités de participation) pour traiter le scénario de sous-dénombrement stochastique. Nous étudions des stratégies visant à atténuer les biais lors de l’estimation de la moyenne de la population cible selon le sous-dénombrement déterministe. Plus précisément, nous examinons une méthode de population fractionnée (split-population method) fondée sur une formulation d’enveloppe convexe et nous construisons des estimateurs menant à des biais réduits. Un estimateur doublement robuste peut être construit si un sous-échantillon de suivi de l’enquête probabiliste de référence comportant des mesures sur la variable étudiée devient réalisable. Le rendement de six estimateurs concurrents est examiné au moyen d’une étude par simulations, et des questions nécessitant un examen plus approfondi sont brièvement abordées.
Date de diffusion : 2024-01-03
7. Prédiction QR pour l’intégration de données statistiques
Articles et rapports : 12-001-X202300200009
Description : Dans le présent article, nous examinons la façon dont une grande base de données non probabiliste peut servir à améliorer des estimations de totaux de population finie d’un petit échantillon probabiliste grâce aux techniques d’intégration de données. Dans le cas où la variable d’intérêt est observée dans les deux sources de données, Kim et Tam (2021) ont proposé deux estimateurs convergents par rapport au plan de sondage qui peuvent être justifiés par la théorie des enquêtes à double base de sondage. D’abord, nous posons des conditions garantissant que les estimateurs en question seront plus efficaces que l’estimateur de Horvitz-Thompson lorsque l’échantillon probabiliste est sélectionné par échantillonnage de Poisson ou par échantillonnage aléatoire simple sans remise. Ensuite, nous étudions la famille des prédicteurs QR proposée par Särndal et Wright (1984) pour le cas moins courant où la base de données non probabiliste ne contient pas la variable d’intérêt, mais des variables auxiliaires. Une autre exigence est que la base non probabiliste soit vaste et puisse être couplée avec l’échantillon probabiliste. Les conditions que nous posons font que le prédicteur QR est asymptotiquement sans biais par rapport au plan de sondage. Nous calculons sa variance asymptotique sous le plan de sondage et présentons un estimateur de variance convergent par rapport au plan de sondage. Nous comparons les propriétés par rapport au plan de sondage de différents prédicteurs de la famille des prédicteurs QR dans une étude par simulation. La famille comprend un prédicteur fondé sur un modèle, un estimateur assisté par un modèle et un estimateur cosmétique. Dans nos scénarios de simulation, l’estimateur cosmétique a donné des résultats légèrement supérieurs à ceux de l’estimateur assisté par un modèle. Nos constatations sont confirmées par une application aux données de La Poste, laquelle illustre par ailleurs que les propriétés de l’estimateur cosmétique sont conservées indépendamment de l’échantillon non probabiliste observé.
Date de diffusion : 2024-01-03
8. Le principe de l’information manquante ‒ Un paradigme d’analyse de données désordonnées d’enquête par sondage
Articles et rapports : 12-001-X202300200018
Description : En tant qu’instrument d’élaboration et d’évaluation des politiques et de recherche scientifique, sociale et économique, les enquêtes par sondage sont employées depuis plus d’un siècle. Au cours de cette période, elles ont surtout servi à recueillir des données à des fins de dénombrement. L’estimation de leurs caractéristiques a normalement reposé sur la pondération et l’échantillonnage répété ou sur une inférence fondée sur le plan de sondage. Les données-échantillons ont toutefois aussi permis de modéliser les processus inobservables qui sont source de données de population finie. Ce genre d’utilisation qualifié d’analytique consiste souvent à intégrer les données-échantillons à des données de sources secondaires.
Dans ce cas, des solutions de rechange à l’inférence, tirant leur inspiration du grand courant de la modélisation statistique, ont largement été mises de l’avant. Le but principal était alors de permettre un échantillonnage informatif. Les enquêtes modernes par sondage visent cependant davantage les situations où les données-échantillons font en réalité partie d’un ensemble plus complexe de sources de données, toutes contenant des informations pertinentes sur le processus d’intérêt. Lorsqu’on privilégie une méthode efficace de modélisation comme celle du maximum de vraisemblance, la question consiste alors à déterminer les modifications qui devraient être apportées en fonction tant de plans de sondage complexes que de sources multiples de données. C’est là que l’emploi du principe de l’information manquante trace nettement la voie à suivre.
Le présent document permettra de faire le point sur la façon dont ce principe a servi à résoudre les problèmes d’analyse de données « désordonnées » liés à l’échantillonnage. Il sera aussi question d’un scénario qui est une conséquence de la croissance rapide des sources de données auxiliaires aux fins de l’analyse des données d’enquête. C’est le cas où les enregistrements échantillonnés d’une source ou d’un registre accessible sont couplés aux enregistrements d’une autre source moins accessible, avec des valeurs de la variable réponse d’intérêt tirées de cette seconde source et où un résultat clé obtenu consiste en estimations sur petits domaines de cette variable de réponse pour des domaines définis sur la première source.
Date de diffusion : 2024-01-03
9. Bayes, étayé par des idées fondées sur le plan, est le meilleur paradigme global pour l’inférence en enquête par échantillonnage
Articles et rapports : 12-001-X202200200001
Description :
Des arguments conceptuels et des exemples sont présentés qui suggèrent que l’approche d’inférence bayésienne pour les enquêtes permet de répondre aux défis nombreux et variés de l’analyse d’une enquête. Les modèles bayésiens qui intègrent des caractéristiques du plan de sondage complexe peuvent donner lieu à des inférences pertinentes pour l’ensemble de données observé, tout en ayant de bonnes propriétés d’échantillonnage répété. Les exemples portent essentiellement sur le rôle des variables auxiliaires et des poids d’échantillonnage, et les méthodes utilisées pour gérer lanon-réponse. Le présent article propose 10 raisons principales de favoriser l’approche d’inférence bayésienne pour les enquêtes.

Date de diffusion : 2022-12-15
10. Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste
Articles et rapports : 12-001-X202200200002
Description :
Nous offrons un examen critique et quelques discussions approfondies sur des questions théoriques et pratiques à l’aide d’une analyse des échantillons non probabilistes. Nous tentons de présenter des cadres inférentiels rigoureux et des procédures statistiques valides dans le cadre d’hypothèses couramment utilisées et d’aborder les questions relatives à la justification et à la vérification d’hypothèses sur des applications pratiques. Certains progrès méthodologiques actuels sont présentés et nous mentionnons des problèmes qui nécessitent un examen plus approfondi. Alors que l’article porte sur des échantillons non probabilistes, le rôle essentiel des échantillons d’enquête probabilistes comportant des renseignements riches et pertinents sur des variables auxiliaires est mis en évidence.
Date de diffusion : 2022-12-15

Références (8)

Références (8) ((8 résultats))

1. Utilisation possible de la télédétection pour produire des statistiques sur les grandes cultures à Statistique Canada Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X201300014259
Description :
Dans l’optique de réduire le fardeau de réponse des exploitants agricoles, Statistique Canada étudie d’autres approches que les enquêtes par téléphone pour produire des estimations des grandes cultures. Une option consiste à publier des estimations de la superficie récoltée et du rendement en septembre, comme cela se fait actuellement, mais de les calculer au moyen de modèles fondés sur des données par satellite et des données météorologiques, ainsi que les données de l’enquête téléphonique de juillet. Toutefois, avant d’adopter une telle approche, on doit trouver une méthode pour produire des estimations comportant un niveau d’exactitude suffisant. Des recherches sont en cours pour examiner différentes possibilités. Les résultats de la recherche initiale et les enjeux à prendre en compte sont abordés dans ce document.
Date de diffusion : 2014-10-31
2. Note sur les identificateurs dans l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-002-X20040027035
Description :
Lors du traitement des données du cycle 4 de l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ), des révisions historiques ont été apportées au trois premiers cycles de l'enquête afin de corriger des erreurs et faire une mise à jour des données. Au cours du traitement, une attention particulière a été portée à la variable PERSRUK (l'identificateur au niveau de la personne) et à la variable FIELDRUK (l'identificateur au niveau du ménage). Le même niveau d'attention n'a pas été accordé aux autres identificateurs incluent dans la base de données, soit, la variable CHILDID (un identificateur au niveau de l'enfant) et la variable _IDHD01 (un identificateur au niveau du ménage). Ces identificateurs ont été créés pour les fichiers publics et ils se retrouvent par défaut dans les fichiers maîtres. Lorsque les fichiers maîtres sont utilisés, la variable PERSRUK devrait être utilisée pour lier les différents fichiers de données de l'enquête entre eux et la variable FIELDRUK pour déterminer le ménage.
Date de diffusion : 2004-10-05
3. Enquête sur la sécurité financière - Méthodologie pour estimer la valeur des droits à pension Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13F0026M2001003
Description :
Les premiers résultats de l'Enquête sur la sécurité financière (ESF), qui fournit de l'information sur la valeur nette du patrimoine des Canadiens, ont été publiés le 15 mars 2001 dans Le quotidien. L'enquête a recueilli des renseignements sur la valeur des avoirs financiers et non financiers de chaque unité familiale et sur le montant de sa dette.
Statistique Canada travaille actuellement à préciser cette première estimation de la valeur nette en y ajoutant une estimation de la valeur des droits à pension constitués dans les régimes de retraite d'employeur. Il s'agit d'un volet essentiel pour toute enquête sur l'avoir et la dette étant donné que, pour la plupart des unités familiales, c'est probablement l'un des avoirs les plus importants. Le vieillissement de la population rend l'information sur la constitution des droits à pension nécessaire afin de mieux comprendre la situation financière des personnes qui approchent de la retraite. Ces estimations mises à jour seront publiées à la fin de l'automne 2001.
Le processus utilisé pour obtenir une estimation de la valeur des droits à pension constitués dans les régimes de pension agréés d'employeur (RPA) est complexe. Le présent document décrit la méthodologie utilisée pour estimer cette valeur en ce qui concerne les groupes suivants : a) Les personnes qui faisaient partie d'un RPA au moment de l'enquête (appelées membres actuels d'un régime de retraite); b) Les personnes qui ont déjà fait partie d'un RPA et qui ont laissé l'argent dans le régime de retraite ou qui l'ont transféré dans un nouveau régime de retraite; c) Les personnes qui touchent des prestations d'un RPA.
Cette méthodologie a été proposée par Hubert Frenken et Michael Cohen. Hubert Frenken compte de nombreuses années d'expérience avec Statistique Canada où il a travaillé avec des données sur les régimes de retraite d'employeur. Michael Cohen fait partie de la direction de la firme d'actuariat-conseil William M. Mercer. Plus tôt cette année, Statistique Canada a organisé une consultation publique sur la méthodologie proposée. Le présent rapport inclut des mises à jour faites après avoir reçu les rétroactions des utilisateurs des données.
Date de diffusion : 2001-09-05
4. Enquête sur la sécurité financière - Méthodologie proposée pour estimer la valeur des droits à pension dans les régimes d'employeur - Document de travail Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13F0026M2001002
Description :
L'Enquête sur la sécurité financière (ESF) fournira des renseignements sur la situation nette des Canadiens. C'est pourquoi elle a recueilli, en mai et juin 1999, des données sur la valeur de l'avoir et de la dette de chacune des familles ou personnes seules comprises dans l'échantillon. Il s'est avéré difficile de calculer ou d'estimer la valeur d'un avoir en particulier, à savoir la valeur actualisée du montant que les répondants ont constitué dans leur régime de retraite d'employeur. On appelle souvent ces régimes des régimes de pension agréés (RPA), car ils doivent être agréés par l'Agence des douanes et du revenu du Canada (ARDC) (c'est-à-dire enregistrés auprès de l'ADRC). Bien qu'on communique à certains participants à un RPA une estimation de la valeur de leurs droits constitués, ils l'ignorent dans la plupart des cas. Pourtant, il s'agit sans doute d'un des avoirs les plus importants pour bon nombre d'unités familiales. De plus, à mesure que la génération du baby boom se rapproche de la retraite, le besoin d'information sur ses rentes constituées se fait très pressant si l'on veut mieux comprendre sa capacité financière à négocier ce nouveau virage.
La présente étude vise deux objectifs : décrire, pour stimuler des discussions, la méthodologie proposée en vue d'estimer la valeur actualisée des droits à pension pour les besoins de l'Enquête sur la sécurité financière; et recueillir des réactions à la méthodologie proposée. Le présent document propose une méthodologie pour estimer la valeur des droits constitués dans un régime d'employeur pour les groupes suivants : a) les personnes qui adhéraient à un RPA au moment de l'enquête (les «participants actuels»); b) les personnes qui ont déjà adhéré à un RPA et qui ont soit laissé leurs fonds dans le régime ou les ont transférés dans un nouveau régime; et c) les personnes qui touchent une rente prévue par un RPA.
Date de diffusion : 2001-02-07
5. Les défis de l'utilisation de données administratives à l'appui de la recherche en matière de politiques : l'exemple de la base de données longitudinale sur l'immigration (BDIM) Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015642
Description :
La Base de données longitudinale sur l'immigration (BDIM) établit un lien entre les dossiers administratifs de l'immigration et de l'impôt en une source exhaustive de données sur le comportement sur le marché du travail de la population des immigrants ayant obtenu le droit d'établissement au Canada. Elle porte sur la période de 1980 à 1995 et sera mise à jour en 1999 pour l'année d'imposition 1996. Statistique Canada gère la base de données pour le compte d'un consortium fédéral-provincial dirigé par Citoyenneté et Immigration Canada. Le présent document examine les enjeux du développement d'une base de données longitudinale combinant des dossiers administratifs, à l'appui de la recherche et de l'analyse en matière de politiques. L'accent est plus particulièrement mis sur les questions de méthodologie, de concepts, d'analyse et de protection des renseignements personnels découlant de la création et du développement continu de cette base de données. Le présent document aborde en outre brièvement les résultats des recherches, qui illustrent les liens en matière de résultats des politiques que la BDIM permet aux décideurs d'examiner.
Date de diffusion : 2000-03-02
6. La base américaine de données sur les changements de propriétaire des usines de fabrication : possibilités de recherche Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015650
Description :
La U.S. Manufacturing Plant Ownership Change Database (OCD) a été créée d'après des données sur les usines extraites de la Longitudinal Research Database (LRD) du Census Bureau. Elle contient des données sur toutes les usines de fabrication qui ont changé de propriétaire au moins une fois entre 1963 et 1992. L'auteur fait le point sur l'OCD et examine les possibilités de recherche. Pour utiliser empiriquement ces possibilités, il se sert de données extraites de la base de données pour étudier le lien entre les changements de propriété et les fermetures d'usines.
Date de diffusion : 2000-03-02
7. Incertitudes liées aux estimations du risque de cancer pulmonaire dû au radon Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015658
Description :
Le radon, qui est un gaz dont la présence est observée naturellement dans la plupart des maisons, est un facteur de risque confirmé pour le cancer du poumon chez les humains. Le National Research Council des États-Unis (1999) vient de terminer une évaluation approfondie du risque pour la santé de l'exposition résidentielle au radon, tout en élaborant des modèles de projection du risque de cancer pulmonaire dû au radon pour l'ensemble de la population. Cette analyse indique que le radon joue possiblement un rôle dans l'étiologie de 10-15 % des cas de cancer du poumon aux États-Unis, bien que ces estimations comportent une part appréciable d'incertitude. Les auteurs présentent une analyse partielle de l'incertidude et de la variabilité des estimations du risque de cancer pulmonaire dû à l'exposition résidentielle au radon, aux États-Unis, à l'aide d'un cadre général d'analyse de l'incertitude et de la variabilité établi antérieurement par ces mêmes auteurs. Plus particulièrement, il est question des estimations de l'excès de risque relatif (EFF) par âge et du risque relatif à vie (RRV), qui varient tous deux considérablement d'une personne à l'autre.
Date de diffusion : 2000-03-02
8. Une comparaison des régions géographiques de recensement au Canada et aux États-Unis Archivé
Fichiers et documentation sur la géographie : 92F0138M1993001
Géographie : Canada
Description :
Dans une perspective d'amélioration et de développement, les divisions de la géographie de Statistique Canada et du U.S. Bureau of the Census ont entrepris conjointement un programme de recherche pour étudier les régions géographiques, et la pertinence de ces dernières. Un des principaux objectifs poursuivis est la définition d'une région géographique commune qui servira de base géostatistique aux travaux transfrontaliers de recherche, d'analyse et de cartographie.
Le présent rapport, première étape du programme de recherche, dresse la liste des régions géographiques normalisées canadiennes et américaines comparables d'après les définitions actuelles. Statistique Canada et l'U.S. Bureau of the Census ont deux grandes catégories d'entités géographiques normalisées: les régions administratives ou législatives (appelées entités "légales" aux États-Unis) et les régions statistiques.
Ce premier appariement de régions géographiques s'est fait uniquement à partir des définitions établies pour le Recensement de la population et du logement du Canada du 4 juin 1991 et du Recensement de la population et du logement des États- Unis du 1er avril 1990. La comparabilité globale des concepts est l'aspect important d'un tel appariement, non pas les seuils numériques utilisés pour les délimitations des régions.
Les utilisateurs doivent se servir du présent rapport comme d'un guide général pour comparer les régions géographiques de recensement du Canada et des États- Unis. Ils doivent garder à l'esprit que les types de peuplement et les niveaux de population présentent des différences qui font qu'une correspondance parfaite ne peut être établie entre des régions conceptuellement semblables. Les régions géographiques comparées dans le présent rapport peuvent servir de cadre pour d'autres recherches et d'autres analyses empiriques.
Date de diffusion : 1999-03-05

Signaler un problème ou une erreur sur cette page

Date de modification :: 2024-08-01

Comment utiliser les filtres et le champ de recherche

Vous pouvez faire une recherche en inscrivant des mots-clés ou en sélectionnant des filtres (p. ex. sous Sujet, Géographie, etc.) du côté gauche de la page.
On peut utiliser les filtres ensemble ou former diverses combinaisons. À chaque sélection de filtre, la page des résultats est mise à jour.
Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.
Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.