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- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 85-602-XDescription :
L'objet du présent rapport est de faire le survol des méthodes et techniques existantes qui utilisent les identificateurs personnels en vue de réaliser le couplage des enregistrements. Ce couplage peut être décrit de façon générale comme une méthode de traitement ou de transformation des identificateurs personnels tirés des dossiers personnels enregistrés dans l'une ou plusieurs bases de données opérationnelles afin de jumeler les identificateurs et de créer un dossier composé sur un particulier. Le couplage des enregistrements ne vise pas seulement à identifier les particuliers à des fins opérationnelles, mais à établir les concordances probabilistes de degrés de fiabilité variés à des fins de rapports statistiques. Les techniques utilisées dans le cadre du couplage d'enregistrements peuvent également servir dans les enquêtes afin d'en restreindre le champ dans les bases de données, lorsque des renseignements sur les identificateurs personnels existent.
Date de diffusion : 2000-12-05 - Articles et rapports : 12-001-X20000015183Description :
Pour les enquêtes dont la collecte des données comprend plus d'une étape, on recommande, comme méthode de correction des poids selon la non-réponse (après la première étape de la collecte des données), d'utiliser des variables auxiliaires (tirées des étapes antérieures de la collecte des données) qui sont reconnues comme des prédicteurs de la non-réponse.
Date de diffusion : 2000-08-30 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015658Description :
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 - 4. Aperçu du couplage d'enregistrements ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015660Description :
Les situations qui nécessitent le couplage des enregistrements d'un ou de plusieurs fichiers sont très diverses. Dans le cas d'un seul fichier, le but du couplage est de repérer les enregistrements en double. Dans le cas de deux fichiers, il consiste à déceler les unités qui sont les mêmes dans les deux fichiers et donc de créer des paires d'enregistrements correspondants. Souvent, les enregistrements qu'il faut coupler ne contiennent aucun identificateur unique. Le couplage hiérarchique des enregistrements, le couplage probabiliste des enregistrements et l'appariement statistique sont trois méthodes applicables dans ces conditions. Nous décrivons les principales différences entre ces méthodes. Puis, nous discutons du choix des variables d'appariement, de la préparation des fichiers en prévision du couplage et de la façon dont les paires sont reconnues. Nous donnons aussi quelques conseils et quelques trucs utilisés pour coupler des fichiers. Enfin, nous présentons deux exemples : le couplage probabiliste d'enregistrements réalisé dans le cadre de la contre-vérification des données du recensement et le couplage hiérarchique des enregistrements du fichier maître des numéros d'entreprise (NE) à ceux du fichier de l'univers statistique (FUS) d'unités déclarantes non constituées en société (T1).
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015664Description :
La litterature sur la statistique comprend de nombreuses études portant sur les méthodes déterministes, on trouve peu d'information sur ces méthodes. En outre, il semble qu'il n'existe pas d'études qui comparent les résultats obtenus avec les deux méthodes. Or, une telle comparaison serait utile lorsque les seuls indicateurs communs dont on dispose, et à partir desquels les bases de données doivent être couplées, sont des indicateurs indistincts, comme le nom, le sexe et la race. La présente étude compare une méthode de couplage déterministe par étapes avec la méthode probabiliste mise en oeuvre dans AUTOMATCH pour de telles situations. La comparaison porte sur un couplage de données médicales des centres régionaux de soins périnataux intensifs et de données relatives à l'éducation du ministère de l'Éducation de la Floride. Les numéros d'assurance sociale qui figurent dans les deux bases de données ont servi à valider les paires d'enregistrements après le couplage. On compare les taux de correspondance et les taux d'erreur obtenus avec les deux méthodes et on présente une discussion sur les similitudes et les différences entre les méthodes, ainsi que sur les points forts et les points faibles de chacune.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015666Description :
L'échantillon de fusion obtenu par un procédé d'appariement statistique peut être considéré comme un échantillon tiré d'une population artificielle. Nous dérivons la distribution de cette population artificielle. Si la corrélation entre des variables spécifiques est le seul point d'intérêt, l'importance de l'indépendance conditionnelle peut être réduite. Dans une étude de simulation, nous examinons les effets de la non-confirmation de certaines hypothèses formulées pour obtenir la distribution de la population artificielle. Enfin, nous présentons des idées au sujet de l'établissement de la supposée indépendance conditionnelle par l'analyse de classes latentes.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015670Description :
Pour atteindre efficacement leur public cible, les publicistes et les planificateurs des médias ont besoin de savoir quel pourcentage de consommateurs de Coke diète regardent Alerte à Malibu, ou combien de clients d'AT&T ont vu une annonce de Sprint au cours de la dernière semaine. Toutes les données pertinentes pourraient en théorie être recueillies auprès de chacun des répondants. Toutefois, la collecte de données précises et détaillées serait très coûteuse. Elle imposerait en outre un fardeau important aux répondants, compte tenu de la technique de collecte utilisée actuellement. Pour le moment, ces donées sont recueillies dans le cadre d'enquêtes distinctes, en Nouvelle-Zélande et dans nombre d'autres pays. Le niveau d'exposition aux principaux médias est mesuré de façon continue, et les études sur l'utilisation des produits sont répandues. Des techniques d'appariement statistique fournissent une façon de combiner ces sources d'information distinctes. La base de données des cotes d'écoute de la télévision en Nouvelle-Zélande a été combinée à une enquête multi-intérêts portant sur le profit des lecteurs d'imprimés et la consommation de produits, grâce à l'appariement statistique. Le service Panorama qui en résulte répond aux besoins d'information des publicistes et des planificateurs des médias. L'expérience a été reprise depuis en Australie. Le présent document porte sur l'élaboration du cadre d'appariement statistique qui a servi à la combinaison de ces bases de données, ainsi que sur les connaissances heuristiques et les techniques qui ont été utilisées. Celles-ci comprenaient notamment une expérience effectuée au moyen d'un plan de contrôle visant à déterminer les variables d'appariement importantes. Le présent document comprend en outre un résumé des études ayant servi à l'évaluation et à la validation des résultats combinés. Trois critères principaux d'évaluation ont été utilisés, à savoir : la précision des résultats combinés, la stabilité de ces résultats et la préservation des résultats des bases de données originales. On aborde aussi la façon dont les conditions préalables à la combinaison de ces bases de données ont été respectées. Les différences entre les techniques d'analyse utilisées dans les deux bases de données d'origine ont constitué l'obstacle le plus important à cette étape. Enfin, des suggestions pour le de'veloppement de systèmes d'appariement statistique similaires ailleurs sont fournis.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015672Description :
La fusion des données qui est examinée ici consiste à créer un ensemble de données provenant de sources différentes sur des variables que l'on n'observe pas conjointement. Supposons par exemple que l'on dispose d'observations pour (X,Z) sur un ensemble de personnes et pour (Y,Z) sur un autre ensemble de personnes. Chacune des variables X, Y et Z peut être vectorielle. L'objectif principal consiste à obtenir des précisions sur la distribution conjointe de (X,Y) en se servant de Z comme ce que l'on conviendra d'appeler variable d'appariement. Toutefois, on s'efforce d'abord d'extraire des ensembles de données distincts autant de renseignements que possible sur la distribution conjointe de (X,Y,Z). On ne peut procéder à ce genre de fusion que moyennant la précision de certaines propriétés distributionnelles pour les données fusionnées, à savoir l'hypothèse d'indépendance conditionnelle étant donné les variables d'appariement. Classiquement, l'examen des variables fusionnées consiste à déterminer dans quelle mesure cette hypothèse sous-jacente est appropriée. Ici, nous examinons le problème sous un angle différent. La question que nous nous posons est celle de savoir comment il est possible d'estimer des distributions dans des situations où l'on ne dispose que d'observations provenant de certaines distributions marginales. Nous pouvons la résoudre en appliquant le critère d'entropie maximale. Nous montrons notamment qu'il est possible d'interpréter les données créés par fusion de données de sources différentes comme un cas spécial de cette situation. Par conséquent, nous dérivons l'hypothèse nécessaire d'indépendance conditionnelle en tant que conséquence du type de données disponibles.
Date de diffusion : 2000-03-02 - 9. Calage simultané de plusieurs enquêtes ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015684Description :
Il arrive souvent qu'on recueille, de façon pratiquement simultaée, la même information sur plusieurs enquêtes différentes. En France, cela est institutionnalisé dans les enquêtes auprès des ménages qui comportent un tronc commun de variables portant sur la situation démographique, l'emploi, le logement et les revenus. Ces variables sont des cofacteurs importants des variables d'intérêt de chacune des enquêtes et leur utilisation judicieuse peut permettre un renforcement des estimations dans chacune d'elle. Les techniques de calage sur information incertaine peuvent s'appliquer de façon naturelle dans ce contexte. Cela revient à rechercher le meilleur estimateur sans biais des variables communes et à caler chacune des enquêtes sur cet estimateur. Il se trouve que l'estimateur ainsi obtenu dans chaque enquête est toujours un estimateur linéaire dont les pondérations sont faciles à expliciter, que la variance s'obtient sans problème nouveau de même que l'estimation de variance. Si on veut compléter la panoplie des estimateurs par régression, on peut aussi voir cette technique comme un estimateur par ridge-regression, ou encore comme une estimation par régression bayésienne.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015688Description :
Des données de sources multiples sont couplées pour examiner les liens géographique et temporel entre la pollution atmosphérique et l'asthme. Ces sources incluent les dossiers administratifs établis par 59 cabinets de médecins généralistes répartis à travers l'Angleterre et le Pays de Galles au sujet d'un demi million de patients venus à la consultation pour cause d'asthme, ainsi que des renseignements socioéconomiques recueillis dans le cadre d'une enquête par interview. Les codes postaux permettent de coupler ces données à celles sur i) la densité routière calculée pour les routes locales, ii) les émissions estimatives de dioxyde de soufre et d'oxydes d'azote, iii) la concentration de fumée noire, de dioxyde de soufre, de dioxyde d'azote et d'autres polluants mesurée ou interpolée aux emplacements des cabinets de médecins. Parallèlement, on analyse des séries chronologiques de Poisson, en tenant compte des variations entre cabinets de médecins, pour examiner les corrélations quotidiennes dans le cas des cabinets situés près des stations de surveillance de la qualité de l'air. Les analyses préliminaires montrent une association faible, en général non significative, entre les taux de consultations et les marqueurs de pollution. On examine les problèmes méthodologiques que posent la combinaison de données de ce genre et l'interprétation des résultats.
Date de diffusion : 2000-03-02
Données (0)
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Analyses (1)
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- Articles et rapports : 12-001-X20000015183Description :
Pour les enquêtes dont la collecte des données comprend plus d'une étape, on recommande, comme méthode de correction des poids selon la non-réponse (après la première étape de la collecte des données), d'utiliser des variables auxiliaires (tirées des étapes antérieures de la collecte des données) qui sont reconnues comme des prédicteurs de la non-réponse.
Date de diffusion : 2000-08-30
Références (11)
Références (11) (0 à 10 de 11 résultats)
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 85-602-XDescription :
L'objet du présent rapport est de faire le survol des méthodes et techniques existantes qui utilisent les identificateurs personnels en vue de réaliser le couplage des enregistrements. Ce couplage peut être décrit de façon générale comme une méthode de traitement ou de transformation des identificateurs personnels tirés des dossiers personnels enregistrés dans l'une ou plusieurs bases de données opérationnelles afin de jumeler les identificateurs et de créer un dossier composé sur un particulier. Le couplage des enregistrements ne vise pas seulement à identifier les particuliers à des fins opérationnelles, mais à établir les concordances probabilistes de degrés de fiabilité variés à des fins de rapports statistiques. Les techniques utilisées dans le cadre du couplage d'enregistrements peuvent également servir dans les enquêtes afin d'en restreindre le champ dans les bases de données, lorsque des renseignements sur les identificateurs personnels existent.
Date de diffusion : 2000-12-05 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015658Description :
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 - 3. Aperçu du couplage d'enregistrements ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015660Description :
Les situations qui nécessitent le couplage des enregistrements d'un ou de plusieurs fichiers sont très diverses. Dans le cas d'un seul fichier, le but du couplage est de repérer les enregistrements en double. Dans le cas de deux fichiers, il consiste à déceler les unités qui sont les mêmes dans les deux fichiers et donc de créer des paires d'enregistrements correspondants. Souvent, les enregistrements qu'il faut coupler ne contiennent aucun identificateur unique. Le couplage hiérarchique des enregistrements, le couplage probabiliste des enregistrements et l'appariement statistique sont trois méthodes applicables dans ces conditions. Nous décrivons les principales différences entre ces méthodes. Puis, nous discutons du choix des variables d'appariement, de la préparation des fichiers en prévision du couplage et de la façon dont les paires sont reconnues. Nous donnons aussi quelques conseils et quelques trucs utilisés pour coupler des fichiers. Enfin, nous présentons deux exemples : le couplage probabiliste d'enregistrements réalisé dans le cadre de la contre-vérification des données du recensement et le couplage hiérarchique des enregistrements du fichier maître des numéros d'entreprise (NE) à ceux du fichier de l'univers statistique (FUS) d'unités déclarantes non constituées en société (T1).
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015664Description :
La litterature sur la statistique comprend de nombreuses études portant sur les méthodes déterministes, on trouve peu d'information sur ces méthodes. En outre, il semble qu'il n'existe pas d'études qui comparent les résultats obtenus avec les deux méthodes. Or, une telle comparaison serait utile lorsque les seuls indicateurs communs dont on dispose, et à partir desquels les bases de données doivent être couplées, sont des indicateurs indistincts, comme le nom, le sexe et la race. La présente étude compare une méthode de couplage déterministe par étapes avec la méthode probabiliste mise en oeuvre dans AUTOMATCH pour de telles situations. La comparaison porte sur un couplage de données médicales des centres régionaux de soins périnataux intensifs et de données relatives à l'éducation du ministère de l'Éducation de la Floride. Les numéros d'assurance sociale qui figurent dans les deux bases de données ont servi à valider les paires d'enregistrements après le couplage. On compare les taux de correspondance et les taux d'erreur obtenus avec les deux méthodes et on présente une discussion sur les similitudes et les différences entre les méthodes, ainsi que sur les points forts et les points faibles de chacune.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015666Description :
L'échantillon de fusion obtenu par un procédé d'appariement statistique peut être considéré comme un échantillon tiré d'une population artificielle. Nous dérivons la distribution de cette population artificielle. Si la corrélation entre des variables spécifiques est le seul point d'intérêt, l'importance de l'indépendance conditionnelle peut être réduite. Dans une étude de simulation, nous examinons les effets de la non-confirmation de certaines hypothèses formulées pour obtenir la distribution de la population artificielle. Enfin, nous présentons des idées au sujet de l'établissement de la supposée indépendance conditionnelle par l'analyse de classes latentes.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015670Description :
Pour atteindre efficacement leur public cible, les publicistes et les planificateurs des médias ont besoin de savoir quel pourcentage de consommateurs de Coke diète regardent Alerte à Malibu, ou combien de clients d'AT&T ont vu une annonce de Sprint au cours de la dernière semaine. Toutes les données pertinentes pourraient en théorie être recueillies auprès de chacun des répondants. Toutefois, la collecte de données précises et détaillées serait très coûteuse. Elle imposerait en outre un fardeau important aux répondants, compte tenu de la technique de collecte utilisée actuellement. Pour le moment, ces donées sont recueillies dans le cadre d'enquêtes distinctes, en Nouvelle-Zélande et dans nombre d'autres pays. Le niveau d'exposition aux principaux médias est mesuré de façon continue, et les études sur l'utilisation des produits sont répandues. Des techniques d'appariement statistique fournissent une façon de combiner ces sources d'information distinctes. La base de données des cotes d'écoute de la télévision en Nouvelle-Zélande a été combinée à une enquête multi-intérêts portant sur le profit des lecteurs d'imprimés et la consommation de produits, grâce à l'appariement statistique. Le service Panorama qui en résulte répond aux besoins d'information des publicistes et des planificateurs des médias. L'expérience a été reprise depuis en Australie. Le présent document porte sur l'élaboration du cadre d'appariement statistique qui a servi à la combinaison de ces bases de données, ainsi que sur les connaissances heuristiques et les techniques qui ont été utilisées. Celles-ci comprenaient notamment une expérience effectuée au moyen d'un plan de contrôle visant à déterminer les variables d'appariement importantes. Le présent document comprend en outre un résumé des études ayant servi à l'évaluation et à la validation des résultats combinés. Trois critères principaux d'évaluation ont été utilisés, à savoir : la précision des résultats combinés, la stabilité de ces résultats et la préservation des résultats des bases de données originales. On aborde aussi la façon dont les conditions préalables à la combinaison de ces bases de données ont été respectées. Les différences entre les techniques d'analyse utilisées dans les deux bases de données d'origine ont constitué l'obstacle le plus important à cette étape. Enfin, des suggestions pour le de'veloppement de systèmes d'appariement statistique similaires ailleurs sont fournis.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015672Description :
La fusion des données qui est examinée ici consiste à créer un ensemble de données provenant de sources différentes sur des variables que l'on n'observe pas conjointement. Supposons par exemple que l'on dispose d'observations pour (X,Z) sur un ensemble de personnes et pour (Y,Z) sur un autre ensemble de personnes. Chacune des variables X, Y et Z peut être vectorielle. L'objectif principal consiste à obtenir des précisions sur la distribution conjointe de (X,Y) en se servant de Z comme ce que l'on conviendra d'appeler variable d'appariement. Toutefois, on s'efforce d'abord d'extraire des ensembles de données distincts autant de renseignements que possible sur la distribution conjointe de (X,Y,Z). On ne peut procéder à ce genre de fusion que moyennant la précision de certaines propriétés distributionnelles pour les données fusionnées, à savoir l'hypothèse d'indépendance conditionnelle étant donné les variables d'appariement. Classiquement, l'examen des variables fusionnées consiste à déterminer dans quelle mesure cette hypothèse sous-jacente est appropriée. Ici, nous examinons le problème sous un angle différent. La question que nous nous posons est celle de savoir comment il est possible d'estimer des distributions dans des situations où l'on ne dispose que d'observations provenant de certaines distributions marginales. Nous pouvons la résoudre en appliquant le critère d'entropie maximale. Nous montrons notamment qu'il est possible d'interpréter les données créés par fusion de données de sources différentes comme un cas spécial de cette situation. Par conséquent, nous dérivons l'hypothèse nécessaire d'indépendance conditionnelle en tant que conséquence du type de données disponibles.
Date de diffusion : 2000-03-02 - 8. Calage simultané de plusieurs enquêtes ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015684Description :
Il arrive souvent qu'on recueille, de façon pratiquement simultaée, la même information sur plusieurs enquêtes différentes. En France, cela est institutionnalisé dans les enquêtes auprès des ménages qui comportent un tronc commun de variables portant sur la situation démographique, l'emploi, le logement et les revenus. Ces variables sont des cofacteurs importants des variables d'intérêt de chacune des enquêtes et leur utilisation judicieuse peut permettre un renforcement des estimations dans chacune d'elle. Les techniques de calage sur information incertaine peuvent s'appliquer de façon naturelle dans ce contexte. Cela revient à rechercher le meilleur estimateur sans biais des variables communes et à caler chacune des enquêtes sur cet estimateur. Il se trouve que l'estimateur ainsi obtenu dans chaque enquête est toujours un estimateur linéaire dont les pondérations sont faciles à expliciter, que la variance s'obtient sans problème nouveau de même que l'estimation de variance. Si on veut compléter la panoplie des estimateurs par régression, on peut aussi voir cette technique comme un estimateur par ridge-regression, ou encore comme une estimation par régression bayésienne.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015688Description :
Des données de sources multiples sont couplées pour examiner les liens géographique et temporel entre la pollution atmosphérique et l'asthme. Ces sources incluent les dossiers administratifs établis par 59 cabinets de médecins généralistes répartis à travers l'Angleterre et le Pays de Galles au sujet d'un demi million de patients venus à la consultation pour cause d'asthme, ainsi que des renseignements socioéconomiques recueillis dans le cadre d'une enquête par interview. Les codes postaux permettent de coupler ces données à celles sur i) la densité routière calculée pour les routes locales, ii) les émissions estimatives de dioxyde de soufre et d'oxydes d'azote, iii) la concentration de fumée noire, de dioxyde de soufre, de dioxyde d'azote et d'autres polluants mesurée ou interpolée aux emplacements des cabinets de médecins. Parallèlement, on analyse des séries chronologiques de Poisson, en tenant compte des variations entre cabinets de médecins, pour examiner les corrélations quotidiennes dans le cas des cabinets situés près des stations de surveillance de la qualité de l'air. Les analyses préliminaires montrent une association faible, en général non significative, entre les taux de consultations et les marqueurs de pollution. On examine les problèmes méthodologiques que posent la combinaison de données de ce genre et l'interprétation des résultats.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015690Description :
La construction de l'échantillon virtuel est réalisé en deux étapes. La première consiste, en partant d'un panel maître, à effectuer une Analyse des Correspondances Multiples (ACM) sur des variables fondamentales pour l'étude. Puis, on génére aléatoirement des individus muets à partir de la distribution de chaque facteur significatif de l'analyse. Enfin, pour chaque individu, on génére une valeur pour chaque variable fondamentale la plus liée à un des facteurs précédents. Cette méthode assure un tirage indépendant d'ensembles de variables. La seconde étape consiste à greffer un certain nombre d'autres bases de données, dont on donnera les propriétés requises. On génére une variable à rajouter à l'aide de sa distribution estimée, avec un modèle linéaire généralisé en fonction des variables communes et celles qui ont déjà été rajoutées. Le même procédé est alors utilisé pour greffer les autres échantillons. Nous avons appliqué cette méthode pour générer un échantillon virtuel à partir de deux enquêtes. L'échantillon virtuel généré a été validé à l'aide de tests de comparaison d'échantillons. Les résultats obtenus sont positifs et montrent la faisabilité de cette méthode.
Date de diffusion : 2000-03-02
- Date de modification :