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1. Rendement relatif des méthodes d’enquête fondées sur l’estimation par la régression assistée par un modèle Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100009
Description :
Le recours à des données auxiliaires pour améliorer l’efficacité d’estimateurs de totaux et de moyennes au moyen d’une procédure d’estimation d’enquête assistée par un modèle de régression a reçu une attention considérable ces dernières années. Des estimateurs par la régression généralisée (GREG), fondés sur un modèle de régression linéaire, sont actuellement utilisés dans le cadre d’enquêtes auprès d’établissements, à Statistique Canada et au sein de plusieurs autres organismes de statistiques. Les estimateurs GREG utilisent des poids d’enquête communs à toutes les variables d’étude et un calage aux totaux de population de variables auxiliaires. De plus en plus de variables auxiliaires sont disponibles et certaines peuvent être superflues. Cela mène à des poids GREG instables lorsque toutes les variables auxiliaires disponibles, y compris les interactions parmi les variables catégoriques, sont utilisées dans le modèle de régression linéaire. En revanche, de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique, comme les arbres de régression et la méthode LASSO, sélectionnent automatiquement des variables auxiliaires significatives et mènent à des poids non négatifs stables et à d’éventuels gains d’efficacité par rapport à la méthode GREG. Dans cet article, une étude par simulations, fondée sur un ensemble de données-échantillon d’une enquête-entreprise réelle traité comme la population cible, est menée afin d’examiner le rendement relatif de la méthode GREG, d’arbres de régression et de la méthode LASSO sur le plan de l’efficacité des estimateurs.
Mots-clés : inférence assistée par modèle; estimation par calage; sélection du modèle; estimateur par la régression généralisée.

Date de diffusion : 2021-10-29
2. Intégration des données d’enquête pour l’analyse de régression au moyen du calage assisté par un modèle Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100001
Description :
Nous envisageons ici l’analyse de régression dans le contexte de l’intégration de données. Pour combiner des renseignements partiels de sources externes, nous utilisons l’idée de calage de modèle qui introduit un modèle « de travail » réduit fondé sur les covariables observées. Ce modèle de travail réduit n’est pas nécessairement spécifié correctement, mais il peut être un outil utile pour intégrer les renseignements partiels provenant de données externes. La mise en œuvre en tant que telle se fonde sur une application nouvelle de la méthode de vraisemblance empirique. La méthode proposée est particulièrement attractive pour combiner des renseignements de plusieurs sources présentant différentes tendances d’information manquante. La méthode est appliquée à un exemple de données réelles combinant les données d’enquête de la Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, Enquête nationale coréenne sur la santé et la nutrition) et les mégadonnées du National Health Insurance Sharing Service (NHISS, Service national coréen de partage de l’assurance maladie).
Mots clés : mégadonnées; probabilité empirique; modèles d’erreur de mesure; covariables manquantes.

Date de diffusion : 2021-10-15
3. Statistiques annuelles modélisées de l'Enquête sur les dépenses des ménages, 2010 à 2017
Articles et rapports : 62F0026M2020001
Description :
Depuis le remaniement de l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2010, les statistiques sur la proportion annuelle des ménages déclarant des dépenses et les dépenses moyennes annuelles par ménage déclarant ne sont pas disponibles pour plusieurs catégories de biens et services. Pour aider à combler ce manque de données pour les utilisateurs, un modèle statistique a été développé afin de produire des approximations de ces statistiques. Ce produit comprend des tableaux de données et un guide de l'utilisateur.
Date de diffusion : 2021-01-07
4. Les tendances en matière d’usage du tabac en fonction des antécédents propres à la cohorte de naissance de 1965 à 2013, et projections jusqu’en 2041
Articles et rapports : 82-003-X202001100002
Description :
Fondée sur les données des cycles de 2003 à 2013 de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, cette étude vise à caractériser les antécédents d’usage du tabac selon le sexe à l’aide des cohortes de naissance à compter de 1920. Les antécédents d’usage du tabac pour chaque cohorte de naissance comprennent l’âge auquel les personnes ont commencé à fumer et celui auquel elles ont cessé. Ces renseignements ont servi à établir la prévalence de l’usage du tabac pour chaque année civile de 1971 à 2041. L’étude vise également à caractériser les antécédents d’usage du tabac selon le statut socioéconomique.
Date de diffusion : 2020-11-18
5. Étude de divers estimateurs de la prévalence de la maladie mentale grave fondés sur un échantillon à deux phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800154928
Description :
Un processus à deux phases a été utilisé par la Substance Abuse and Mental Health Services Administration pour estimer la proportion d’Américains adultes atteints d’une maladie mentale grave (MMG). La première phase correspondait à la National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) réalisée annuellement, tandis que la seconde phase consistait en un sous-échantillon aléatoire d’adultes ayant répondu à la NSDUH. Les personnes qui ont répondu à la deuxième phase d’échantillonnage ont été soumises à une évaluation clinique visant à déceler les maladies mentales graves. Un modèle de prédiction logistique a été ajusté à ce sous-échantillon en prenant la situation de MMG (oui ou non) déterminée au moyen de l’instrument de deuxième phase comme variable dépendante, et les variables connexes recueillies dans la NSDUH auprès de tous les adultes comme variables explicatives du modèle. Des estimations de la prévalence de la MMG chez l’ensemble des adultes et au sein de sous-populations d’adultes ont ensuite été calculées en attribuant à chaque participant à la NSDUH une situation de MMG établie en comparant sa probabilité estimée d’avoir une MMG avec un seuil diagnostique choisi sur la distribution des probabilités prédites. Nous étudions d’autres options que cet estimateur par seuil diagnostique classique, dont l’estimateur par probabilité. Ce dernier attribue une probabilité estimée d’avoir une MMG à chaque participant à la NSDUH. La prévalence estimée de la MMG est la moyenne pondérée de ces probabilités estimées. Au moyen des données de la NSDUH et de son sous-échantillon, nous montrons que, même si l’estimateur par probabilité donne une plus petite erreur quadratique moyenne quand on estime la prévalence de la MMG parmi l’ensemble des adultes, il a une plus grande tendance que l’estimateur par seuil diagnostique classique à présenter un biais au niveau de la sous-population.
Date de diffusion : 2018-06-21
6. Calage assisté par un modèle pour des données de sondage non probabiliste en utilisant le LASSO adaptatif Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800154963
Description :
Le cadre fondé sur l’échantillonnage probabiliste a joué un rôle dominant en recherche par sondage, parce qu’il fournit des outils mathématiques précis pour évaluer la variabilité d’échantillonnage. Toutefois, en raison de la hausse des coûts et de la baisse des taux de réponse, l’usage d’échantillons non probabilistes s’accroît, particulièrement dans le cas de populations générales, pour lesquelles le tirage d’échantillons à partir d’enquêtes en ligne devient de plus en plus économique et facile. Cependant, les échantillons non probabilistes posent un risque de biais de sélection dû à des différences d’accès et de degrés d’intérêt, ainsi qu’à d’autres facteurs. Le calage sur des totaux statistiques connus dans la population offre un moyen de réduire éventuellement l’effet du biais de sélection dans les échantillons non probabilistes. Ici, nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif peut donner un estimateur convergent d’un total de population à condition qu’un sous-ensemble des variables explicatives réelles soit inclus dans le modèle de prédiction, permettant ainsi qu’un grand nombre de covariables possibles soit incluses sans risque de surajustement. Nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif produit une meilleure estimation, pour ce qui est de l’erreur quadratique moyenne, que les méthodes concurrentes classiques, tels les estimateurs par la régression généralisée (GREG), quand un grand nombre de covariables sont nécessaires pour déterminer le modèle réel, sans vraiment qu’il y ait perte d’efficacité par rapport à la méthode GREG quand de plus petits modèles suffisent. Nous obtenons aussi des formules analytiques pour les estimateurs de variance des totaux de population, et comparons le comportement de ces estimateurs aux estimateurs bootstrap. Nous concluons par un exemple réel en utilisant des données provenant de la National Health Interview Survey.
Date de diffusion : 2018-06-21
7. Plateforme de modélisation de microsimulation DYSEM Archivé
Articles et rapports : 11-633-X2017008
Description :
La plateforme de modélisation de microsimulation DYSEM propose un noyau de données démographiques et socioéconomiques qu’on peut utiliser avec facilité pour créer des modèles ou des applications de microsimulation dynamiques personnalisés. Le présent document décrit la plateforme DYSEM et donne un aperçu de ses usages prévus ainsi que des méthodes et données utilisées pour sa conception.
Date de diffusion : 2017-07-28
8. Tableaux annuels de répartition des ménages, Estimations provisoires des répartitions des actifs, des passifs et de la valeur nette, 2010 à 2016 : Méthodologie technique et rapport sur la qualité Archivé
Articles et rapports : 13-604-M2017083
Description :
Statistique Canada publie régulièrement des indicateurs macroéconomiques sur les actifs, les passifs et la valeur nette des ménages dans le cadre des comptes du bilan national (CBN) trimestriels. Ces comptes correspondent aux plus récentes normes internationales et constituent la source des estimations du patrimoine national pour tous les secteurs de l’économie, y compris les ménages, les institutions sans but lucratif, les administrations publiques et les sociétés, de même que la position du Canada en matière de richesse par rapport au reste du monde. Bien que les CBN fournissent des renseignements de grande qualité sur la position globale des ménages relativement aux autres secteurs économiques, ils ne possèdent pas la granularité requise pour comprendre les vulnérabilités de certains groupes particuliers et les conséquences qui en résultent sur le plan du bien-être économique et de la stabilité financière.
Date de diffusion : 2017-03-15
9. Une généralisation du paradigme de Fellegi-Holt pour la localisation automatique des erreurs Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600114538
Description :
La vérification automatique consiste en l’utilisation d’un ordinateur pour déceler et corriger sans intervention humaine les valeurs erronées dans un ensemble de données. La plupart des méthodes de vérification automatique actuellement employées aux fins de la statistique officielle sont fondées sur les travaux fondamentaux de Fellegi et Holt (1976). La mise en application de cette méthode dans la pratique révèle des différences systématiques entre les données vérifiées manuellement et celles qui sont vérifiées de façon automatisée, car l’humain est en mesure d’effectuer des opérations de vérification complexes. L’auteur du présent article propose une généralisation du paradigme de Fellegi-Holt qui permet d’intégrer de façon naturelle une grande catégorie d’opérations de vérification. Il présente aussi un algorithme qui résout le problème généralisé de localisation des erreurs qui en découle. Il est à espérer que cette généralisation puisse améliorer la pertinence des vérifications automatiques dans la pratique et ainsi accroître l’efficience des processus de vérification des données. Certains des premiers résultats obtenus à l’aide de données synthétiques sont prometteurs à cet égard.
Date de diffusion : 2016-06-22
10. Appariement statistique par imputation fractionnaire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600114539
Description :
L’appariement statistique est une technique permettant d’intégrer deux ou plusieurs ensembles de données lorsque les renseignements nécessaires pour apparier les enregistrements des participants individuels dans les ensembles de données sont incomplets. On peut considérer l’appariement statistique comme un problème de données manquantes en vertu duquel on souhaite effectuer une analyse conjointe de variables qui ne sont jamais observées ensemble. On utilise souvent une hypothèse d’indépendance conditionnelle pour créer des données imputées aux fins d’appariement statistique. Nous examinons une approche générale de l’appariement statistique faisant appel à l’imputation fractionnaire paramétrique de Kim (2011) pour créer des données imputées en vertu de l’hypothèse que le modèle spécifié est entièrement identifié. La méthode proposée ne produit pas une séquence EM convergente si le modèle n’est pas identifié. Nous présentons aussi des estimateurs de variance convenant à la procédure d’imputation. Nous expliquons comment la méthode s’applique directement à l’analyse des données obtenues à partir de plans de sondage à questionnaire scindé et aux modèles d’erreur de mesure.
Date de diffusion : 2016-06-22

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1. Rendement relatif des méthodes d’enquête fondées sur l’estimation par la régression assistée par un modèle Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100009
Description :
Le recours à des données auxiliaires pour améliorer l’efficacité d’estimateurs de totaux et de moyennes au moyen d’une procédure d’estimation d’enquête assistée par un modèle de régression a reçu une attention considérable ces dernières années. Des estimateurs par la régression généralisée (GREG), fondés sur un modèle de régression linéaire, sont actuellement utilisés dans le cadre d’enquêtes auprès d’établissements, à Statistique Canada et au sein de plusieurs autres organismes de statistiques. Les estimateurs GREG utilisent des poids d’enquête communs à toutes les variables d’étude et un calage aux totaux de population de variables auxiliaires. De plus en plus de variables auxiliaires sont disponibles et certaines peuvent être superflues. Cela mène à des poids GREG instables lorsque toutes les variables auxiliaires disponibles, y compris les interactions parmi les variables catégoriques, sont utilisées dans le modèle de régression linéaire. En revanche, de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique, comme les arbres de régression et la méthode LASSO, sélectionnent automatiquement des variables auxiliaires significatives et mènent à des poids non négatifs stables et à d’éventuels gains d’efficacité par rapport à la méthode GREG. Dans cet article, une étude par simulations, fondée sur un ensemble de données-échantillon d’une enquête-entreprise réelle traité comme la population cible, est menée afin d’examiner le rendement relatif de la méthode GREG, d’arbres de régression et de la méthode LASSO sur le plan de l’efficacité des estimateurs.
Mots-clés : inférence assistée par modèle; estimation par calage; sélection du modèle; estimateur par la régression généralisée.

Date de diffusion : 2021-10-29
2. Intégration des données d’enquête pour l’analyse de régression au moyen du calage assisté par un modèle Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100001
Description :
Nous envisageons ici l’analyse de régression dans le contexte de l’intégration de données. Pour combiner des renseignements partiels de sources externes, nous utilisons l’idée de calage de modèle qui introduit un modèle « de travail » réduit fondé sur les covariables observées. Ce modèle de travail réduit n’est pas nécessairement spécifié correctement, mais il peut être un outil utile pour intégrer les renseignements partiels provenant de données externes. La mise en œuvre en tant que telle se fonde sur une application nouvelle de la méthode de vraisemblance empirique. La méthode proposée est particulièrement attractive pour combiner des renseignements de plusieurs sources présentant différentes tendances d’information manquante. La méthode est appliquée à un exemple de données réelles combinant les données d’enquête de la Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES, Enquête nationale coréenne sur la santé et la nutrition) et les mégadonnées du National Health Insurance Sharing Service (NHISS, Service national coréen de partage de l’assurance maladie).
Mots clés : mégadonnées; probabilité empirique; modèles d’erreur de mesure; covariables manquantes.

Date de diffusion : 2021-10-15
3. Statistiques annuelles modélisées de l'Enquête sur les dépenses des ménages, 2010 à 2017
Articles et rapports : 62F0026M2020001
Description :
Depuis le remaniement de l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2010, les statistiques sur la proportion annuelle des ménages déclarant des dépenses et les dépenses moyennes annuelles par ménage déclarant ne sont pas disponibles pour plusieurs catégories de biens et services. Pour aider à combler ce manque de données pour les utilisateurs, un modèle statistique a été développé afin de produire des approximations de ces statistiques. Ce produit comprend des tableaux de données et un guide de l'utilisateur.
Date de diffusion : 2021-01-07
4. Les tendances en matière d’usage du tabac en fonction des antécédents propres à la cohorte de naissance de 1965 à 2013, et projections jusqu’en 2041
Articles et rapports : 82-003-X202001100002
Description :
Fondée sur les données des cycles de 2003 à 2013 de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, cette étude vise à caractériser les antécédents d’usage du tabac selon le sexe à l’aide des cohortes de naissance à compter de 1920. Les antécédents d’usage du tabac pour chaque cohorte de naissance comprennent l’âge auquel les personnes ont commencé à fumer et celui auquel elles ont cessé. Ces renseignements ont servi à établir la prévalence de l’usage du tabac pour chaque année civile de 1971 à 2041. L’étude vise également à caractériser les antécédents d’usage du tabac selon le statut socioéconomique.
Date de diffusion : 2020-11-18
5. Étude de divers estimateurs de la prévalence de la maladie mentale grave fondés sur un échantillon à deux phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800154928
Description :
Un processus à deux phases a été utilisé par la Substance Abuse and Mental Health Services Administration pour estimer la proportion d’Américains adultes atteints d’une maladie mentale grave (MMG). La première phase correspondait à la National Survey on Drug Use and Health (NSDUH) réalisée annuellement, tandis que la seconde phase consistait en un sous-échantillon aléatoire d’adultes ayant répondu à la NSDUH. Les personnes qui ont répondu à la deuxième phase d’échantillonnage ont été soumises à une évaluation clinique visant à déceler les maladies mentales graves. Un modèle de prédiction logistique a été ajusté à ce sous-échantillon en prenant la situation de MMG (oui ou non) déterminée au moyen de l’instrument de deuxième phase comme variable dépendante, et les variables connexes recueillies dans la NSDUH auprès de tous les adultes comme variables explicatives du modèle. Des estimations de la prévalence de la MMG chez l’ensemble des adultes et au sein de sous-populations d’adultes ont ensuite été calculées en attribuant à chaque participant à la NSDUH une situation de MMG établie en comparant sa probabilité estimée d’avoir une MMG avec un seuil diagnostique choisi sur la distribution des probabilités prédites. Nous étudions d’autres options que cet estimateur par seuil diagnostique classique, dont l’estimateur par probabilité. Ce dernier attribue une probabilité estimée d’avoir une MMG à chaque participant à la NSDUH. La prévalence estimée de la MMG est la moyenne pondérée de ces probabilités estimées. Au moyen des données de la NSDUH et de son sous-échantillon, nous montrons que, même si l’estimateur par probabilité donne une plus petite erreur quadratique moyenne quand on estime la prévalence de la MMG parmi l’ensemble des adultes, il a une plus grande tendance que l’estimateur par seuil diagnostique classique à présenter un biais au niveau de la sous-population.
Date de diffusion : 2018-06-21
6. Calage assisté par un modèle pour des données de sondage non probabiliste en utilisant le LASSO adaptatif Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800154963
Description :
Le cadre fondé sur l’échantillonnage probabiliste a joué un rôle dominant en recherche par sondage, parce qu’il fournit des outils mathématiques précis pour évaluer la variabilité d’échantillonnage. Toutefois, en raison de la hausse des coûts et de la baisse des taux de réponse, l’usage d’échantillons non probabilistes s’accroît, particulièrement dans le cas de populations générales, pour lesquelles le tirage d’échantillons à partir d’enquêtes en ligne devient de plus en plus économique et facile. Cependant, les échantillons non probabilistes posent un risque de biais de sélection dû à des différences d’accès et de degrés d’intérêt, ainsi qu’à d’autres facteurs. Le calage sur des totaux statistiques connus dans la population offre un moyen de réduire éventuellement l’effet du biais de sélection dans les échantillons non probabilistes. Ici, nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif peut donner un estimateur convergent d’un total de population à condition qu’un sous-ensemble des variables explicatives réelles soit inclus dans le modèle de prédiction, permettant ainsi qu’un grand nombre de covariables possibles soit incluses sans risque de surajustement. Nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif produit une meilleure estimation, pour ce qui est de l’erreur quadratique moyenne, que les méthodes concurrentes classiques, tels les estimateurs par la régression généralisée (GREG), quand un grand nombre de covariables sont nécessaires pour déterminer le modèle réel, sans vraiment qu’il y ait perte d’efficacité par rapport à la méthode GREG quand de plus petits modèles suffisent. Nous obtenons aussi des formules analytiques pour les estimateurs de variance des totaux de population, et comparons le comportement de ces estimateurs aux estimateurs bootstrap. Nous concluons par un exemple réel en utilisant des données provenant de la National Health Interview Survey.
Date de diffusion : 2018-06-21
7. Plateforme de modélisation de microsimulation DYSEM Archivé
Articles et rapports : 11-633-X2017008
Description :
La plateforme de modélisation de microsimulation DYSEM propose un noyau de données démographiques et socioéconomiques qu’on peut utiliser avec facilité pour créer des modèles ou des applications de microsimulation dynamiques personnalisés. Le présent document décrit la plateforme DYSEM et donne un aperçu de ses usages prévus ainsi que des méthodes et données utilisées pour sa conception.
Date de diffusion : 2017-07-28
8. Tableaux annuels de répartition des ménages, Estimations provisoires des répartitions des actifs, des passifs et de la valeur nette, 2010 à 2016 : Méthodologie technique et rapport sur la qualité Archivé
Articles et rapports : 13-604-M2017083
Description :
Statistique Canada publie régulièrement des indicateurs macroéconomiques sur les actifs, les passifs et la valeur nette des ménages dans le cadre des comptes du bilan national (CBN) trimestriels. Ces comptes correspondent aux plus récentes normes internationales et constituent la source des estimations du patrimoine national pour tous les secteurs de l’économie, y compris les ménages, les institutions sans but lucratif, les administrations publiques et les sociétés, de même que la position du Canada en matière de richesse par rapport au reste du monde. Bien que les CBN fournissent des renseignements de grande qualité sur la position globale des ménages relativement aux autres secteurs économiques, ils ne possèdent pas la granularité requise pour comprendre les vulnérabilités de certains groupes particuliers et les conséquences qui en résultent sur le plan du bien-être économique et de la stabilité financière.
Date de diffusion : 2017-03-15
9. Une généralisation du paradigme de Fellegi-Holt pour la localisation automatique des erreurs Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600114538
Description :
La vérification automatique consiste en l’utilisation d’un ordinateur pour déceler et corriger sans intervention humaine les valeurs erronées dans un ensemble de données. La plupart des méthodes de vérification automatique actuellement employées aux fins de la statistique officielle sont fondées sur les travaux fondamentaux de Fellegi et Holt (1976). La mise en application de cette méthode dans la pratique révèle des différences systématiques entre les données vérifiées manuellement et celles qui sont vérifiées de façon automatisée, car l’humain est en mesure d’effectuer des opérations de vérification complexes. L’auteur du présent article propose une généralisation du paradigme de Fellegi-Holt qui permet d’intégrer de façon naturelle une grande catégorie d’opérations de vérification. Il présente aussi un algorithme qui résout le problème généralisé de localisation des erreurs qui en découle. Il est à espérer que cette généralisation puisse améliorer la pertinence des vérifications automatiques dans la pratique et ainsi accroître l’efficience des processus de vérification des données. Certains des premiers résultats obtenus à l’aide de données synthétiques sont prometteurs à cet égard.
Date de diffusion : 2016-06-22
10. Appariement statistique par imputation fractionnaire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600114539
Description :
L’appariement statistique est une technique permettant d’intégrer deux ou plusieurs ensembles de données lorsque les renseignements nécessaires pour apparier les enregistrements des participants individuels dans les ensembles de données sont incomplets. On peut considérer l’appariement statistique comme un problème de données manquantes en vertu duquel on souhaite effectuer une analyse conjointe de variables qui ne sont jamais observées ensemble. On utilise souvent une hypothèse d’indépendance conditionnelle pour créer des données imputées aux fins d’appariement statistique. Nous examinons une approche générale de l’appariement statistique faisant appel à l’imputation fractionnaire paramétrique de Kim (2011) pour créer des données imputées en vertu de l’hypothèse que le modèle spécifié est entièrement identifié. La méthode proposée ne produit pas une séquence EM convergente si le modèle n’est pas identifié. Nous présentons aussi des estimateurs de variance convenant à la procédure d’imputation. Nous expliquons comment la méthode s’applique directement à l’analyse des données obtenues à partir de plans de sondage à questionnaire scindé et aux modèles d’erreur de mesure.
Date de diffusion : 2016-06-22

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Date de modification :: 2024-06-12

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