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1. Cadre généralisé pour la détermination des probabilités d’inclusion optimales dans les plans de sondage à un degré pour des enquêtes à plusieurs variables et plusieurs domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114149
Description :
L’article décrit un cadre généralisé de calcul des probabilités d’inclusion optimales dans divers contextes d’enquête dans lesquels il est requis de diffuser des estimations d’enquête d’une précision préétablie pour de multiples variables et domaines d’intérêt. Le cadre permet de définir des plans de sondage stratifiés classiques ou incomplets. Les probabilités d’inclusion optimales sont obtenues en minimisant les coûts au moyen d’un algorithme qui garantit l’établissement de bornes pour les erreurs d’échantillonnage au niveau du domaine, en supposant que les variables d’appartenance au domaine sont disponibles dans la base de sondage. Les variables cibles sont inconnues, mais peuvent être prédites au moyen de modèles de superpopulation appropriés. L’algorithme tient compte correctement de l’incertitude de ces modèles. Certaines expériences basées sur des données réelles montrent les propriétés empiriques de l’algorithme.
Date de diffusion : 2015-06-29
2. Estimateur par la régression modifiée pour les enquêtes-entreprises répétées avec bases de sondage évolutives Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114160
Description :
L’estimation composite est une technique applicable aux enquêtes répétées avec chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. Le présent article examine les estimateurs par la régression modifiée qui permettent d’intégrer l’information provenant de périodes antérieures dans les estimations pour la période courante. La gamme d’estimateurs par la régression modifiée est étendue au cas des enquêtes-entreprises dont la base de sondage évolue avec le temps en raison de l’ajout des « nouvelles entreprises » et de la suppression des « entreprises disparues ». Puisque les estimateurs par la régression modifiée peuvent s’écarter de l’estimateur par la régression généralisée au cours du temps, il est proposé d’utiliser un estimateur par la régression modifiée de compromis correspondant à la moyenne pondérée de l’estimateur par la régression modifiée et de l’estimateur par la régression généralisée. Une étude par simulation Monte Carlo montre que l’estimateur par la régression modifiée de compromis proposé donne lieu à d’importants gains d’efficacité en ce qui concerne les estimations ponctuelles ainsi que les estimations des variations.
Date de diffusion : 2015-06-29
3. Traitement de la non-réponse non ignorable dans les enquêtes : une approche de modélisation par variables latentes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114173
Description :
La non-réponse est présente dans presque toutes les enquêtes et peut fortement biaiser les estimations. On distingue habituellement la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En notant que pour une variable d’enquête en particulier, nous avons uniquement des valeurs observées et des valeurs inobservées, nous exploitons dans la présente étude le lien entre la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En particulier, nous supposons que les facteurs qui sous-tendent la réponse totale sont les mêmes que ceux qui sous-tendent la réponse partielle pour les variables d’intérêt choisies. Nous estimons alors les probabilités de réponse en utilisant une covariable latente qui mesure la volonté de répondre à l’enquête et qui peut expliquer, en partie, le comportement inconnu d’une unité en ce qui concerne la participation à l’enquête. Nous estimons cette covariable latente en nous servant de modèles à traits latents. Cette approche convient particulièrement bien pour les questions sensibles et, par conséquent, permet de traiter la non-réponse non ignorable. L’information auxiliaire connue pour les répondants et les non-répondants peut être incluse dans le modèle à variables latentes ou dans le processus d’estimation de la probabilité de réponse. L’approche peut également être utilisée quand on ne dispose pas d’information auxiliaire, et nous nous concentrons ici sur ce cas. Nous proposons une estimation au moyen d’un système de repondération basé sur la covariable latente précédente quand aucune autre information auxiliaire observée n’est disponible. Les résultats d’études par simulation en vue d’évaluer sa performance en se servant de données réelles ainsi que simulées sont encourageants.
Date de diffusion : 2015-06-29
4. Aperçu du Programme intégré de la statistique des entreprises
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 68-515-X
Description :
Le présent aperçu décrit les fondements conceptuels du Programme intégré de la statistique des entreprises et explique comment les composantes de ce programme favorisent une approche plus intégrée des enquêtes économiques à Statistique Canada.
Date de diffusion : 2015-06-17

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1. Cadre généralisé pour la détermination des probabilités d’inclusion optimales dans les plans de sondage à un degré pour des enquêtes à plusieurs variables et plusieurs domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114149
Description :
L’article décrit un cadre généralisé de calcul des probabilités d’inclusion optimales dans divers contextes d’enquête dans lesquels il est requis de diffuser des estimations d’enquête d’une précision préétablie pour de multiples variables et domaines d’intérêt. Le cadre permet de définir des plans de sondage stratifiés classiques ou incomplets. Les probabilités d’inclusion optimales sont obtenues en minimisant les coûts au moyen d’un algorithme qui garantit l’établissement de bornes pour les erreurs d’échantillonnage au niveau du domaine, en supposant que les variables d’appartenance au domaine sont disponibles dans la base de sondage. Les variables cibles sont inconnues, mais peuvent être prédites au moyen de modèles de superpopulation appropriés. L’algorithme tient compte correctement de l’incertitude de ces modèles. Certaines expériences basées sur des données réelles montrent les propriétés empiriques de l’algorithme.
Date de diffusion : 2015-06-29
2. Estimateur par la régression modifiée pour les enquêtes-entreprises répétées avec bases de sondage évolutives Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114160
Description :
L’estimation composite est une technique applicable aux enquêtes répétées avec chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. Le présent article examine les estimateurs par la régression modifiée qui permettent d’intégrer l’information provenant de périodes antérieures dans les estimations pour la période courante. La gamme d’estimateurs par la régression modifiée est étendue au cas des enquêtes-entreprises dont la base de sondage évolue avec le temps en raison de l’ajout des « nouvelles entreprises » et de la suppression des « entreprises disparues ». Puisque les estimateurs par la régression modifiée peuvent s’écarter de l’estimateur par la régression généralisée au cours du temps, il est proposé d’utiliser un estimateur par la régression modifiée de compromis correspondant à la moyenne pondérée de l’estimateur par la régression modifiée et de l’estimateur par la régression généralisée. Une étude par simulation Monte Carlo montre que l’estimateur par la régression modifiée de compromis proposé donne lieu à d’importants gains d’efficacité en ce qui concerne les estimations ponctuelles ainsi que les estimations des variations.
Date de diffusion : 2015-06-29
3. Traitement de la non-réponse non ignorable dans les enquêtes : une approche de modélisation par variables latentes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114173
Description :
La non-réponse est présente dans presque toutes les enquêtes et peut fortement biaiser les estimations. On distingue habituellement la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En notant que pour une variable d’enquête en particulier, nous avons uniquement des valeurs observées et des valeurs inobservées, nous exploitons dans la présente étude le lien entre la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En particulier, nous supposons que les facteurs qui sous-tendent la réponse totale sont les mêmes que ceux qui sous-tendent la réponse partielle pour les variables d’intérêt choisies. Nous estimons alors les probabilités de réponse en utilisant une covariable latente qui mesure la volonté de répondre à l’enquête et qui peut expliquer, en partie, le comportement inconnu d’une unité en ce qui concerne la participation à l’enquête. Nous estimons cette covariable latente en nous servant de modèles à traits latents. Cette approche convient particulièrement bien pour les questions sensibles et, par conséquent, permet de traiter la non-réponse non ignorable. L’information auxiliaire connue pour les répondants et les non-répondants peut être incluse dans le modèle à variables latentes ou dans le processus d’estimation de la probabilité de réponse. L’approche peut également être utilisée quand on ne dispose pas d’information auxiliaire, et nous nous concentrons ici sur ce cas. Nous proposons une estimation au moyen d’un système de repondération basé sur la covariable latente précédente quand aucune autre information auxiliaire observée n’est disponible. Les résultats d’études par simulation en vue d’évaluer sa performance en se servant de données réelles ainsi que simulées sont encourageants.
Date de diffusion : 2015-06-29

Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

1. Aperçu du Programme intégré de la statistique des entreprises
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 68-515-X
Description :
Le présent aperçu décrit les fondements conceptuels du Programme intégré de la statistique des entreprises et explique comment les composantes de ce programme favorisent une approche plus intégrée des enquêtes économiques à Statistique Canada.
Date de diffusion : 2015-06-17

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Date de modification :: 2024-06-01

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