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  • Articles et rapports : 82-003-X202400500002
    Description : La disponibilité de mesures permettant d’opérationnaliser la charge allostatique — les conséquences cumulatives sur le corps de l’exposition à des stresseurs — dans le cadre des enquêtes sur la santé de la population peut varier d’une année ou d’une enquête à l’autre, ce qui entrave les analyses portant sur l’ensemble de la population échantillonnée. L’étude a permis d’évaluer les incidences de la sélection des variables et de la méthode de calcul pour créer un indice de charge allostatique applicable à l’ensemble des cycles de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS). Les données de l’ECMS ont été utilisées pour comparer les variations des valeurs des indices de charge allostatique au niveau des personnes et de la population pour lesquelles d’autres mesures couramment utilisées ont été remplacées par le rapport taille-hanche. Les liens entre les divers concepts les indicateurs de la situation socioéconomique ont ensuite été évalués pour déterminer si les relations étaient maintenues entre les indices.
    Date de diffusion : 2024-05-15

  • Articles et rapports : 11-633-X2021001
    Description :

    À l’aide des données de l’Enquête canadienne sur le logement (ECL), le présent projet visait à établir une mesure de l’inclusion sociale, laquelle repose sur des indicateurs déterminés par la Société canadienne d’hypothèques et de logement (SCHL), afin de faire état de la cote d’inclusion sociale de chaque strate géographique séparément pour les logements qui sont ou non des logements sociaux et abordables. Ce projet visait en outre à examiner les associations entre l’inclusion sociale et un ensemble de variables économiques, sociales et sanitaires.

    Date de diffusion : 2021-01-05

  • Articles et rapports : 11F0019M2016376
    Description : La mesure dans laquelle les travailleurs se déplacent d’une région géographique à une autre, que ce soit en raison de possibilités d’emploi émergentes ou à la suite de chocs défavorables sur la demande de main d’œuvre, constitue un élément clé entrant dans le processus d’ajustement d’une économie et dans la capacité de cette dernière à assurer une répartition adéquate des ressources.

    La présente étude a pour but d’estimer l’effet causal des traitements et salaires annuels réels après impôt sur la propension des jeunes hommes à migrer vers l’Alberta ou à y accepter des emplois tout en continuant de résider dans leur province d’origine. À cette fin, l’étude tire parti de la variation interprovinciale de la croissance des revenus, induite vraisemblablement par des hausses des cours mondiaux du pétrole durant les années 2000.

    Date de diffusion : 2016-04-11

  • Articles et rapports : 12-001-X201500214236
    Description :

    Nous proposons une extension assistée par modèle des mesures de l’effet de plan dû à la pondération. Nous élaborons une statistique de niveau sommaire pour différentes variables d’intérêt, sous échantillonnage à un degré et ajustement des poids par calage. La mesure de l’effet de plan que nous proposons traduit les effets conjoints d’un plan d’échantillonnage avec probabilités de sélection inégales, des poids inégaux produits en utilisant des ajustements par calage et de la force de l’association entre la variable d’analyse et les variables auxiliaires utilisées pour le calage. Nous comparons la mesure proposée aux mesures existantes de l’effet de plan au moyen de simulations en utilisant des variables semblables à celles pour lesquelles des données sont recueillies dans les enquêtes auprès des établissements et dans les enquêtes téléphoniques auprès des ménages.

    Date de diffusion : 2015-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114199
    Description :

    Dans les enquêtes auprès des entreprises, il est courant de collecter des variables économiques dont la distribution est fortement asymétrique. Dans ce contexte, la winsorisation est fréquemment utilisée afin de traiter le problème des valeurs influentes. Cette technique requiert la détermination d’une constante qui correspond au seuil à partir duquel les grandes valeurs sont réduites. Dans cet article, nous considérons une méthode de détermination de la constante qui consiste à minimiser le plus grand biais conditionnel estimé de l’échantillon. Dans le contexte de l’estimation pour des domaines, nous proposons également une méthode permettant d’assurer la cohérence entre les estimations winsorisées calculées au niveau des domaines et l’estimation winsorisée calculée au niveau de la population. Les résultats de deux études par simulation suggèrent que les méthodes proposées conduisent à des estimateurs winsorisés ayant de bonnes propriétés en termes de biais et d’efficacité relative.

    Date de diffusion : 2015-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201400114002
    Description :

    Nous proposons une approche d’imputation multiple des réponses manquant aléatoirement dans les enquêtes à grande échelle qui ne portent que sur des variables catégoriques présentant des zéros structurels. Notre approche consiste à utiliser des mélanges de lois multinomiales comme outils d’imputation et à tenir compte des zéros structurels en concevant les données observées comme un échantillon tronqué issu d’une population hypothétique ne contenant pas de zéros structurels. Cette approche possède plusieurs caractéristiques intéressantes : les imputations sont générées à partir de modèles bayésiens conjoints cohérents qui tiennent compte automatiquement des dépendances complexes et s’adaptent facilement à de grands nombres de variables. Nous décrivons un algorithme d’échantillonnage de Gibbs pour mettre en œuvre l’approche et illustrons son potentiel au moyen d’une étude par échantillonnage répété en utilisant des microdonnées de recensement à grande diffusion provenant de l’État de New York, aux États Unis.

    Date de diffusion : 2014-06-27

  • Articles et rapports : 12-001-X201300211871
    Description :

    Les modèles de régression sont utilisés couramment pour analyser les données d'enquête lorsque l'on souhaite déterminer quels sont les facteurs influents associés à certains indices comportementaux, sociaux ou économiques au sein d'une population cible. Lorsque des données sont recueillies au moyen d'enquêtes complexes, il convient de réexaminer les propriétés des approches classiques de sélection des variables élaborées dans des conditions i.i.d. ne faisant pas appel au sondage. Dans le présent article, nous dérivons un critère BIC fondé sur la pseudovraisemblance pour la sélection des variables dans l'analyse des données d'enquête et proposons une approche de vraisemblance pénalisée dans des conditions de sondage pour sa mise en oeuvre. Les poids de sondage sont attribués comme il convient pour corriger le biais de sélection causé par la distorsion entre l'échantillon et la population cible. Dans un cadre de randomisation conjointe, nous établissons la cohérence de la procédure de sélection proposée. Les propriétés en échantillon fini de l'approche sont évaluées par des analyses et des simulations informatiques en se servant de données provenant de la composante de l'hypertension de l'Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada de 2009.

    Date de diffusion : 2014-01-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201300211884
    Description :

    Le présent article offre une solution au problème de la détermination de la stratification optimale de la base de sondage de la population disponible en vue de minimiser le coût de l'échantillon requis pour satisfaire aux contraintes de précision sur un ensemble d'estimations cibles différentes. La solution est recherchée en explorant l'univers de toutes les stratifications qu'il est possible d'obtenir par classification croisée des variables auxiliaires catégoriques disponibles dans la base de sondage (les variables auxiliaires continues peuvent être transformées en variables catégoriques par des méthodes appropriées). Par conséquent, l'approche suivie est multivariée en ce qui concerne les variables cibles ainsi que les variables auxiliaires. L'algorithme proposé est fondé sur une approche évolutionniste non déterministe qui fait appel au paradigme de l'algorithme génétique. La caractéristique principale de l'algorithme est que l'on considère chaque stratification possible comme un individu susceptible d'évoluer dont l'adaptation est mesurée par le coût de l'échantillon associé requis pour satisfaire à un ensemble de contraintes de précision, ce coût étant calculé en appliquant l'algorithme de Bethel pour une répartition multivariée. Cet algorithme de stratification optimale, implémenté dans un module (ou package) R (SamplingStrata), a été appliqué jusqu'à présent à un certain nombre d'enquêtes courantes à l'Institut national de statistique de l'Italie : les résultats montrent systématiquement une amélioration importante de l'efficacité des échantillons obtenus comparativement aux stratifications adoptées antérieurement.

    Date de diffusion : 2014-01-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201300211888
    Description :

    Lorsque les variables étudiées sont fonctionnelles et que les capacités de stockage sont limitées ou que les coûts de transmission sont élevés, les sondages, qui permettent de sélectionner une partie des observations de la population, sont des alternatives intéressantes aux techniques de compression du signal. Notre étude est motivée, dans ce contexte fonctionnel, par l'estimation de la courbe de charge électrique moyenne sur une période d'une semaine. Nous comparons différentes stratégies d'estimation permettant de prendre en compte une information auxiliaire telle que la consommation moyenne de la période précédente. Une première stratégie consiste à utiliser un plan de sondage aléatoire simple sans remise, puis de prendre en compte l'information auxiliaire dans l'estimateur en introduisant un modèle linéaire fonctionnel. La seconde approche consiste à incorporer l'information auxiliaire dans les plans de sondage en considérant des plans à probabilités inégales tels que les plans stratifiés et les plans pi. Nous considérons ensuite la question de la construction de bandes de confiance pour ces estimateurs de la moyenne. Lorsqu'on dispose d'estimateurs performants de leur fonction de covariance et si l'estimateur de la moyenne satisfait un théorème de la limite centrale fonctionnel, il est possible d'utiliser une technique rapide de construction de bandes de confiance qui repose sur la simulation de processus Gaussiens. Cette approche est comparée avec des techniques de bootstrap qui ont été adaptées afin de tenir compte du caractère fonctionnel des données.

    Date de diffusion : 2014-01-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201300111823
    Description :

    Bien que l'utilisation de pondérations soit très répandue dans l'échantillonnage, leur justification ultime dans la perspective du plan de sondage pose souvent problème. Ici, nous argumentons en faveur d'une justification bayésienne séquentielle des pondérations qui ne dépend pas explicitement du plan de sondage. Cette approche s'appuie sur le type classique d'information présent dans les variables auxiliaires, mais ne suppose pas qu'un modèle relie les variables auxiliaires aux caractéristiques d'intérêt. La pondération résultante d'une unité de l'échantillon peut être interprétée de la manière habituelle comme étant le nombre d'unités de la population que cette unité représente.

    Date de diffusion : 2013-06-28
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  • Articles et rapports : 82-003-X202400500002
    Description : La disponibilité de mesures permettant d’opérationnaliser la charge allostatique — les conséquences cumulatives sur le corps de l’exposition à des stresseurs — dans le cadre des enquêtes sur la santé de la population peut varier d’une année ou d’une enquête à l’autre, ce qui entrave les analyses portant sur l’ensemble de la population échantillonnée. L’étude a permis d’évaluer les incidences de la sélection des variables et de la méthode de calcul pour créer un indice de charge allostatique applicable à l’ensemble des cycles de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS). Les données de l’ECMS ont été utilisées pour comparer les variations des valeurs des indices de charge allostatique au niveau des personnes et de la population pour lesquelles d’autres mesures couramment utilisées ont été remplacées par le rapport taille-hanche. Les liens entre les divers concepts les indicateurs de la situation socioéconomique ont ensuite été évalués pour déterminer si les relations étaient maintenues entre les indices.
    Date de diffusion : 2024-05-15

  • Articles et rapports : 11-633-X2021001
    Description :

    À l’aide des données de l’Enquête canadienne sur le logement (ECL), le présent projet visait à établir une mesure de l’inclusion sociale, laquelle repose sur des indicateurs déterminés par la Société canadienne d’hypothèques et de logement (SCHL), afin de faire état de la cote d’inclusion sociale de chaque strate géographique séparément pour les logements qui sont ou non des logements sociaux et abordables. Ce projet visait en outre à examiner les associations entre l’inclusion sociale et un ensemble de variables économiques, sociales et sanitaires.

    Date de diffusion : 2021-01-05

  • Articles et rapports : 11F0019M2016376
    Description : La mesure dans laquelle les travailleurs se déplacent d’une région géographique à une autre, que ce soit en raison de possibilités d’emploi émergentes ou à la suite de chocs défavorables sur la demande de main d’œuvre, constitue un élément clé entrant dans le processus d’ajustement d’une économie et dans la capacité de cette dernière à assurer une répartition adéquate des ressources.

    La présente étude a pour but d’estimer l’effet causal des traitements et salaires annuels réels après impôt sur la propension des jeunes hommes à migrer vers l’Alberta ou à y accepter des emplois tout en continuant de résider dans leur province d’origine. À cette fin, l’étude tire parti de la variation interprovinciale de la croissance des revenus, induite vraisemblablement par des hausses des cours mondiaux du pétrole durant les années 2000.

    Date de diffusion : 2016-04-11

  • Articles et rapports : 12-001-X201500214236
    Description :

    Nous proposons une extension assistée par modèle des mesures de l’effet de plan dû à la pondération. Nous élaborons une statistique de niveau sommaire pour différentes variables d’intérêt, sous échantillonnage à un degré et ajustement des poids par calage. La mesure de l’effet de plan que nous proposons traduit les effets conjoints d’un plan d’échantillonnage avec probabilités de sélection inégales, des poids inégaux produits en utilisant des ajustements par calage et de la force de l’association entre la variable d’analyse et les variables auxiliaires utilisées pour le calage. Nous comparons la mesure proposée aux mesures existantes de l’effet de plan au moyen de simulations en utilisant des variables semblables à celles pour lesquelles des données sont recueillies dans les enquêtes auprès des établissements et dans les enquêtes téléphoniques auprès des ménages.

    Date de diffusion : 2015-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114199
    Description :

    Dans les enquêtes auprès des entreprises, il est courant de collecter des variables économiques dont la distribution est fortement asymétrique. Dans ce contexte, la winsorisation est fréquemment utilisée afin de traiter le problème des valeurs influentes. Cette technique requiert la détermination d’une constante qui correspond au seuil à partir duquel les grandes valeurs sont réduites. Dans cet article, nous considérons une méthode de détermination de la constante qui consiste à minimiser le plus grand biais conditionnel estimé de l’échantillon. Dans le contexte de l’estimation pour des domaines, nous proposons également une méthode permettant d’assurer la cohérence entre les estimations winsorisées calculées au niveau des domaines et l’estimation winsorisée calculée au niveau de la population. Les résultats de deux études par simulation suggèrent que les méthodes proposées conduisent à des estimateurs winsorisés ayant de bonnes propriétés en termes de biais et d’efficacité relative.

    Date de diffusion : 2015-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201400114002
    Description :

    Nous proposons une approche d’imputation multiple des réponses manquant aléatoirement dans les enquêtes à grande échelle qui ne portent que sur des variables catégoriques présentant des zéros structurels. Notre approche consiste à utiliser des mélanges de lois multinomiales comme outils d’imputation et à tenir compte des zéros structurels en concevant les données observées comme un échantillon tronqué issu d’une population hypothétique ne contenant pas de zéros structurels. Cette approche possède plusieurs caractéristiques intéressantes : les imputations sont générées à partir de modèles bayésiens conjoints cohérents qui tiennent compte automatiquement des dépendances complexes et s’adaptent facilement à de grands nombres de variables. Nous décrivons un algorithme d’échantillonnage de Gibbs pour mettre en œuvre l’approche et illustrons son potentiel au moyen d’une étude par échantillonnage répété en utilisant des microdonnées de recensement à grande diffusion provenant de l’État de New York, aux États Unis.

    Date de diffusion : 2014-06-27

  • Articles et rapports : 12-001-X201300211871
    Description :

    Les modèles de régression sont utilisés couramment pour analyser les données d'enquête lorsque l'on souhaite déterminer quels sont les facteurs influents associés à certains indices comportementaux, sociaux ou économiques au sein d'une population cible. Lorsque des données sont recueillies au moyen d'enquêtes complexes, il convient de réexaminer les propriétés des approches classiques de sélection des variables élaborées dans des conditions i.i.d. ne faisant pas appel au sondage. Dans le présent article, nous dérivons un critère BIC fondé sur la pseudovraisemblance pour la sélection des variables dans l'analyse des données d'enquête et proposons une approche de vraisemblance pénalisée dans des conditions de sondage pour sa mise en oeuvre. Les poids de sondage sont attribués comme il convient pour corriger le biais de sélection causé par la distorsion entre l'échantillon et la population cible. Dans un cadre de randomisation conjointe, nous établissons la cohérence de la procédure de sélection proposée. Les propriétés en échantillon fini de l'approche sont évaluées par des analyses et des simulations informatiques en se servant de données provenant de la composante de l'hypertension de l'Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada de 2009.

    Date de diffusion : 2014-01-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201300211884
    Description :

    Le présent article offre une solution au problème de la détermination de la stratification optimale de la base de sondage de la population disponible en vue de minimiser le coût de l'échantillon requis pour satisfaire aux contraintes de précision sur un ensemble d'estimations cibles différentes. La solution est recherchée en explorant l'univers de toutes les stratifications qu'il est possible d'obtenir par classification croisée des variables auxiliaires catégoriques disponibles dans la base de sondage (les variables auxiliaires continues peuvent être transformées en variables catégoriques par des méthodes appropriées). Par conséquent, l'approche suivie est multivariée en ce qui concerne les variables cibles ainsi que les variables auxiliaires. L'algorithme proposé est fondé sur une approche évolutionniste non déterministe qui fait appel au paradigme de l'algorithme génétique. La caractéristique principale de l'algorithme est que l'on considère chaque stratification possible comme un individu susceptible d'évoluer dont l'adaptation est mesurée par le coût de l'échantillon associé requis pour satisfaire à un ensemble de contraintes de précision, ce coût étant calculé en appliquant l'algorithme de Bethel pour une répartition multivariée. Cet algorithme de stratification optimale, implémenté dans un module (ou package) R (SamplingStrata), a été appliqué jusqu'à présent à un certain nombre d'enquêtes courantes à l'Institut national de statistique de l'Italie : les résultats montrent systématiquement une amélioration importante de l'efficacité des échantillons obtenus comparativement aux stratifications adoptées antérieurement.

    Date de diffusion : 2014-01-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201300211888
    Description :

    Lorsque les variables étudiées sont fonctionnelles et que les capacités de stockage sont limitées ou que les coûts de transmission sont élevés, les sondages, qui permettent de sélectionner une partie des observations de la population, sont des alternatives intéressantes aux techniques de compression du signal. Notre étude est motivée, dans ce contexte fonctionnel, par l'estimation de la courbe de charge électrique moyenne sur une période d'une semaine. Nous comparons différentes stratégies d'estimation permettant de prendre en compte une information auxiliaire telle que la consommation moyenne de la période précédente. Une première stratégie consiste à utiliser un plan de sondage aléatoire simple sans remise, puis de prendre en compte l'information auxiliaire dans l'estimateur en introduisant un modèle linéaire fonctionnel. La seconde approche consiste à incorporer l'information auxiliaire dans les plans de sondage en considérant des plans à probabilités inégales tels que les plans stratifiés et les plans pi. Nous considérons ensuite la question de la construction de bandes de confiance pour ces estimateurs de la moyenne. Lorsqu'on dispose d'estimateurs performants de leur fonction de covariance et si l'estimateur de la moyenne satisfait un théorème de la limite centrale fonctionnel, il est possible d'utiliser une technique rapide de construction de bandes de confiance qui repose sur la simulation de processus Gaussiens. Cette approche est comparée avec des techniques de bootstrap qui ont été adaptées afin de tenir compte du caractère fonctionnel des données.

    Date de diffusion : 2014-01-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201300111823
    Description :

    Bien que l'utilisation de pondérations soit très répandue dans l'échantillonnage, leur justification ultime dans la perspective du plan de sondage pose souvent problème. Ici, nous argumentons en faveur d'une justification bayésienne séquentielle des pondérations qui ne dépend pas explicitement du plan de sondage. Cette approche s'appuie sur le type classique d'information présent dans les variables auxiliaires, mais ne suppose pas qu'un modèle relie les variables auxiliaires aux caractéristiques d'intérêt. La pondération résultante d'une unité de l'échantillon peut être interprétée de la manière habituelle comme étant le nombre d'unités de la population que cette unité représente.

    Date de diffusion : 2013-06-28
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