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1. Une évaluation des méthodes d'échantillonnage matriciel à l'aide de données provenant de la National Health and Nutrition Examination Survey Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029555
Description :
Les chercheurs et les responsables des politiques utilisent souvent des données provenant d'enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale. Le nombre de sujets couverts par ces enquêtes, et par conséquent la durée des entrevues, a généralement augmenté au fil des ans, ce qui a accru les coûts et le fardeau de réponse. Un remède éventuel à ce problème consiste à regrouper prudemment les questions d'une enquête en sous ensembles et à demander à chaque répondant de ne répondre qu'à l'un de ces sous ensembles. Les plans de sondage de ce type sont appelés plans à « questionnaire scindé » ou plans d'« échantillonnage matriciel ». Le fait de ne poser qu'un sous ensemble des questions d'une enquête à chaque répondant selon un plan d'échantillonnage matriciel crée ce que l'on peut considérer comme des données manquantes. Le recours à l'imputation multiple (Rubin 1987), une approche polyvalente mise au point pour traiter les données pour lesquelles des valeurs manquent, est tentant pour analyser les données provenant d'un échantillon matriciel, parce qu'après la création des imputations multiples, l'analyste peut appliquer les méthodes standard d'analyse de données complètes provenant d'une enquête par sondage. Le présent article décrit l'élaboration et l'évaluation d'une méthode permettant de créer des questionnaires d'échantillonnage matriciel contenant chacun un sous ensemble de questions devant être administrées à des répondants sélectionnés aléatoirement. La méthode peut être appliquée dans des conditions complexes, y compris les situations comportant des enchaînements de questions. Les questionnaires sont créés de telle façon que chacun comprenne des questions qui sont prédictives des questions exclues, afin qu'il soit possible, lors des analyses subséquentes fondées sur l'imputation multiple, de recouvrer une partie de l'information relative aux questions exclues qui aurait été recueillie si l'on n'avait pas recouru à l'échantillonnage matriciel. Ce dernier et les méthodes d'imputation multiple sont évalués au moyen de données provenant de la National Health and Nutrition Examination Survey, l'une des nombreuses enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale réalisées par le National Center for Health Statistics des Centers for Disease Control and Prevention. L'étude démontre que l'approche peut être appliquée à une grande enquête nationale sur la santé à structure complexe et permet de faire des recommandations pratiques quant aux questions qu'il serait approprié d'inclure dans des plans d'échantillonnage matriciel lors de futures enquêtes.

Date de diffusion : 2006-12-21

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1. Une évaluation des méthodes d'échantillonnage matriciel à l'aide de données provenant de la National Health and Nutrition Examination Survey Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029555
Description :
Les chercheurs et les responsables des politiques utilisent souvent des données provenant d'enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale. Le nombre de sujets couverts par ces enquêtes, et par conséquent la durée des entrevues, a généralement augmenté au fil des ans, ce qui a accru les coûts et le fardeau de réponse. Un remède éventuel à ce problème consiste à regrouper prudemment les questions d'une enquête en sous ensembles et à demander à chaque répondant de ne répondre qu'à l'un de ces sous ensembles. Les plans de sondage de ce type sont appelés plans à « questionnaire scindé » ou plans d'« échantillonnage matriciel ». Le fait de ne poser qu'un sous ensemble des questions d'une enquête à chaque répondant selon un plan d'échantillonnage matriciel crée ce que l'on peut considérer comme des données manquantes. Le recours à l'imputation multiple (Rubin 1987), une approche polyvalente mise au point pour traiter les données pour lesquelles des valeurs manquent, est tentant pour analyser les données provenant d'un échantillon matriciel, parce qu'après la création des imputations multiples, l'analyste peut appliquer les méthodes standard d'analyse de données complètes provenant d'une enquête par sondage. Le présent article décrit l'élaboration et l'évaluation d'une méthode permettant de créer des questionnaires d'échantillonnage matriciel contenant chacun un sous ensemble de questions devant être administrées à des répondants sélectionnés aléatoirement. La méthode peut être appliquée dans des conditions complexes, y compris les situations comportant des enchaînements de questions. Les questionnaires sont créés de telle façon que chacun comprenne des questions qui sont prédictives des questions exclues, afin qu'il soit possible, lors des analyses subséquentes fondées sur l'imputation multiple, de recouvrer une partie de l'information relative aux questions exclues qui aurait été recueillie si l'on n'avait pas recouru à l'échantillonnage matriciel. Ce dernier et les méthodes d'imputation multiple sont évalués au moyen de données provenant de la National Health and Nutrition Examination Survey, l'une des nombreuses enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale réalisées par le National Center for Health Statistics des Centers for Disease Control and Prevention. L'étude démontre que l'approche peut être appliquée à une grande enquête nationale sur la santé à structure complexe et permet de faire des recommandations pratiques quant aux questions qu'il serait approprié d'inclure dans des plans d'échantillonnage matriciel lors de futures enquêtes.

Date de diffusion : 2006-12-21

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Date de modification :: 2024-06-30

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