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1. Intégration des données d’enquête pour l’analyse de régression au moyen du calage assisté par un modèle
Articles et rapports : 12-001-X202300100002
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 assisté par un 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 est fondée sur une application nouvelle de la projection d’information et de la pondération par calage du modèle. La méthode proposée est particulièrement intéressante pour combiner des renseignements de plusieurs sources présentant différentes tendances en matière de données manquantes. La méthode est appliquée à un exemple de données réelles combinant les données d’enquête de l'enquête KNHANES (enquête nationale coréenne sur la santé et la nutrition) et les mégadonnées du NHISS (service national coréen de partage de l’assurance maladie).
Date de diffusion : 2023-06-30
2. Propriétés théoriques et empiriques d’estimateurs par la régression fondés sur un test de décision assistés par modèle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400114004
Description :
En 2009, deux enquêtes importantes réalisées par la division des administrations publiques du U.S. Census Bureau ont été remaniées afin de réduire la taille de l’échantillon, d’économiser des ressources et d’améliorer la précision des estimations (Cheng, Corcoran, Barth et Hogue 2009). Sous le nouveau plan de sondage, chaque strate habituelle, définie par l’État et le type d’administration publique, qui contient un nombre suffisant d’unités (administrations publiques) est divisée en deux sous strates en fonction de la masse salariale totale de chaque unité afin de tirer un plus petit échantillon de la sous strate des unités de petite taille. L’approche assistée par modèle est adoptée pour estimer les totaux de population. Des estimateurs par la régression utilisant des variables auxiliaires sont obtenus soit pour chaque sous strate ainsi créée soit pour la strate originale en regroupant des deux sous strates. Cheng, Slud et Hogue (2010) ont proposé une méthode fondée sur un test de décision qui consiste à appliquer un test d’hypothèse pour décider quel estimateur par la régression sera utilisé pour chaque strate originale. La convergence et la normalité asymptotique de ces estimateurs assistés par modèle sont établies ici sous un cadre asymptotique fondé sur le plan de sondage ou assisté par modèle. Nos résultats asymptotiques suggèrent aussi deux types d’estimateurs de variance convergents, l’un obtenu par substitution des quantités inconnues dans les variances asymptotiques et l’autre en appliquant la méthode du bootstrap. La performance de tous les estimateurs des totaux et des estimateurs de leur variance est examinée au moyen d’études empiriques. L’Annual Survey of Public Employment and Payroll (ASPEP) des États Unis est utilisé pour motiver et illustrer notre étude.
Date de diffusion : 2014-06-27
3. Facteurs d'inflation de la variance dans l'analyse des données d'enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200111685
Description :
Les données d'enquêtes servent souvent à ajuster des modèles de régression linéaire. Les valeurs des covariables utilisées dans la modélisation n'étant toutefois pas contrôlées comme elles pourraient l'être dans une expérience, la colinéarité entre les covariables est un problème inévitable dans l'analyse des données d'enquêtes. Même si de nombreux livres et articles ont décrit le problème de la colinéarité et proposé des stratégies en vue de comprendre, d'évaluer et de traiter sa présence, la littérature sur les méthodes d'enquête n'a livré aucun outil diagnostique approprié pour évaluer son incidence sur l'estimation par la régression quand il est tenu compte de la complexité de l'enquête. Nous avons élaboré des facteurs d'inflation de la variance qui mesurent l'augmentation (« l'inflation ») de la variance des estimateurs des paramètres attribuable au fait que les variables explicatives ne sont pas orthogonales. Les facteurs d'inflation de la variance conviennent pour les estimateurs par la régression pondérée par les poids de sondage et tiennent compte des caractéristiques du plan de sondage complexe, par exemple, les pondérations, les grappes et les strates. Ces méthodes sont illustrées en utilisant un échantillon probabiliste provenant d'une enquête-ménage sur la santé et la nutrition.
Date de diffusion : 2012-06-27
4. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100211605
Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21
5. Estimation du maximum de vraisemblance pour les tableaux de contingence et la régression logistique en présence de données incorrectement appariées Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100111444
Description :
L'appariement des données consiste à jumeler des enregistrements issus de deux fichiers ou plus que l'on pense appartenir à une même unité (par exemple une personne ou une entreprise). Il s'agit d'un moyen très courant de renforcer la dimension temporelle ou des aspects tels que la portée ou la profondeur des détails. Souvent, le processus d'appariement des données n'est pas exempt d'erreur et peut aboutir à la formation d'une paire d'enregistrements qui n'appartiennent pas à la même unité. Alors que le nombre d'applications d'appariement d'enregistrements croît exponentiellement, peu de travaux ont porté sur la qualité des analyses effectuées en se servant des fichiers de données ainsi appariées. Traiter naïvement ces fichiers comme s'ils ne contenaient pas d'erreurs mène, en général, à des estimations biaisées. Le présent article décrit l'élaboration d'un estimateur du maximum de vraisemblance pour les tableaux de contingence et la régression logistique en présence de données incorrectement appariées. Simple, cette méthode d'estimation est appliquée en utilisant l'algorithme EM bien connu. Dans le contexte qui nous occupe, l'appariement probabiliste des données est une méthode reconnue. Le présent article démontre l'efficacité des estimateurs proposés au moyen d'une étude empirique s'appuyant sur cet appariement probabiliste.
Date de diffusion : 2011-06-29
6. Dans ce numéro (Vol. 35, no. 2) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211056
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2009-12-23
7. Dans ce numéro (Vol. 35, no. 1) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900110892
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2009-06-22
8. Dans ce numéro (Vol. 34, no. 1) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110642
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2008-06-26
9. Régression en deux étapes sur variables latentes revisitée Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20050019473
Description :
La communication donnera un bref aperçu de certaines techniques, en soulignant les avantages et les inconvénients de chacune, et en insistant particulièrement sur les types de données habituellement rencontrés dans les sciences sociales. L'aperçu traitera des méthodes naïves fondées sur l'utilisation de scores pour variables latentes et sur des méthodes visant à corriger et/ou à éviter les biais associés à ce genre d'analyse. La communication se conclura par une brève description de certaine applications récentes à la régression probit et logistique avec variables prédictives latentes, et par des suggestions de futurs travaux de recherche.
Date de diffusion : 2007-03-02
10. L'effet des erreurs de couplage d'enregistrements sur les estimations du risque dans les études-cohorte de mortalité Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20050018083
Description :
L'élaboration de la méthodologie de couplage informatisé d'enregistrements a facilité la réalisation d'études cohorte de mortalité dans lesquelles les données sur l'exposition provenant d'une base de données sont couplées électroniquement à celles sur la mortalité provenant d'une autre base de données. Cependant, cette méthode donne lieu à des erreurs de couplage causées par l'appariement incorrect d'une personne figurant dans l'une des bases de données à une personne différente dans l'autre base de données. Dans le présent article, nous examinons l'effet des erreurs de couplage sur les estimations d'indicateurs épidémiologiques du risque, comme les ratios standardisés de mortalité et les paramètres des modèles de régression du risque relatif. Nous montrons que les effets sur les nombres observé et attendu de décès sont de sens opposé et que, par conséquent, ces indicateurs peuvent présenter un biais et une variabilité supplémentaire en présence d'erreurs de couplage.
Date de diffusion : 2005-07-21

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1. Intégration des données d’enquête pour l’analyse de régression au moyen du calage assisté par un modèle
Articles et rapports : 12-001-X202300100002
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 assisté par un 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 est fondée sur une application nouvelle de la projection d’information et de la pondération par calage du modèle. La méthode proposée est particulièrement intéressante pour combiner des renseignements de plusieurs sources présentant différentes tendances en matière de données manquantes. La méthode est appliquée à un exemple de données réelles combinant les données d’enquête de l'enquête KNHANES (enquête nationale coréenne sur la santé et la nutrition) et les mégadonnées du NHISS (service national coréen de partage de l’assurance maladie).
Date de diffusion : 2023-06-30
2. Propriétés théoriques et empiriques d’estimateurs par la régression fondés sur un test de décision assistés par modèle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400114004
Description :
En 2009, deux enquêtes importantes réalisées par la division des administrations publiques du U.S. Census Bureau ont été remaniées afin de réduire la taille de l’échantillon, d’économiser des ressources et d’améliorer la précision des estimations (Cheng, Corcoran, Barth et Hogue 2009). Sous le nouveau plan de sondage, chaque strate habituelle, définie par l’État et le type d’administration publique, qui contient un nombre suffisant d’unités (administrations publiques) est divisée en deux sous strates en fonction de la masse salariale totale de chaque unité afin de tirer un plus petit échantillon de la sous strate des unités de petite taille. L’approche assistée par modèle est adoptée pour estimer les totaux de population. Des estimateurs par la régression utilisant des variables auxiliaires sont obtenus soit pour chaque sous strate ainsi créée soit pour la strate originale en regroupant des deux sous strates. Cheng, Slud et Hogue (2010) ont proposé une méthode fondée sur un test de décision qui consiste à appliquer un test d’hypothèse pour décider quel estimateur par la régression sera utilisé pour chaque strate originale. La convergence et la normalité asymptotique de ces estimateurs assistés par modèle sont établies ici sous un cadre asymptotique fondé sur le plan de sondage ou assisté par modèle. Nos résultats asymptotiques suggèrent aussi deux types d’estimateurs de variance convergents, l’un obtenu par substitution des quantités inconnues dans les variances asymptotiques et l’autre en appliquant la méthode du bootstrap. La performance de tous les estimateurs des totaux et des estimateurs de leur variance est examinée au moyen d’études empiriques. L’Annual Survey of Public Employment and Payroll (ASPEP) des États Unis est utilisé pour motiver et illustrer notre étude.
Date de diffusion : 2014-06-27
3. Facteurs d'inflation de la variance dans l'analyse des données d'enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200111685
Description :
Les données d'enquêtes servent souvent à ajuster des modèles de régression linéaire. Les valeurs des covariables utilisées dans la modélisation n'étant toutefois pas contrôlées comme elles pourraient l'être dans une expérience, la colinéarité entre les covariables est un problème inévitable dans l'analyse des données d'enquêtes. Même si de nombreux livres et articles ont décrit le problème de la colinéarité et proposé des stratégies en vue de comprendre, d'évaluer et de traiter sa présence, la littérature sur les méthodes d'enquête n'a livré aucun outil diagnostique approprié pour évaluer son incidence sur l'estimation par la régression quand il est tenu compte de la complexité de l'enquête. Nous avons élaboré des facteurs d'inflation de la variance qui mesurent l'augmentation (« l'inflation ») de la variance des estimateurs des paramètres attribuable au fait que les variables explicatives ne sont pas orthogonales. Les facteurs d'inflation de la variance conviennent pour les estimateurs par la régression pondérée par les poids de sondage et tiennent compte des caractéristiques du plan de sondage complexe, par exemple, les pondérations, les grappes et les strates. Ces méthodes sont illustrées en utilisant un échantillon probabiliste provenant d'une enquête-ménage sur la santé et la nutrition.
Date de diffusion : 2012-06-27
4. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100211605
Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21
5. Estimation du maximum de vraisemblance pour les tableaux de contingence et la régression logistique en présence de données incorrectement appariées Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100111444
Description :
L'appariement des données consiste à jumeler des enregistrements issus de deux fichiers ou plus que l'on pense appartenir à une même unité (par exemple une personne ou une entreprise). Il s'agit d'un moyen très courant de renforcer la dimension temporelle ou des aspects tels que la portée ou la profondeur des détails. Souvent, le processus d'appariement des données n'est pas exempt d'erreur et peut aboutir à la formation d'une paire d'enregistrements qui n'appartiennent pas à la même unité. Alors que le nombre d'applications d'appariement d'enregistrements croît exponentiellement, peu de travaux ont porté sur la qualité des analyses effectuées en se servant des fichiers de données ainsi appariées. Traiter naïvement ces fichiers comme s'ils ne contenaient pas d'erreurs mène, en général, à des estimations biaisées. Le présent article décrit l'élaboration d'un estimateur du maximum de vraisemblance pour les tableaux de contingence et la régression logistique en présence de données incorrectement appariées. Simple, cette méthode d'estimation est appliquée en utilisant l'algorithme EM bien connu. Dans le contexte qui nous occupe, l'appariement probabiliste des données est une méthode reconnue. Le présent article démontre l'efficacité des estimateurs proposés au moyen d'une étude empirique s'appuyant sur cet appariement probabiliste.
Date de diffusion : 2011-06-29
6. Dans ce numéro (Vol. 35, no. 2) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211056
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2009-12-23
7. Dans ce numéro (Vol. 35, no. 1) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900110892
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2009-06-22
8. Dans ce numéro (Vol. 34, no. 1) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200800110642
Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2008-06-26
9. Régression en deux étapes sur variables latentes revisitée Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20050019473
Description :
La communication donnera un bref aperçu de certaines techniques, en soulignant les avantages et les inconvénients de chacune, et en insistant particulièrement sur les types de données habituellement rencontrés dans les sciences sociales. L'aperçu traitera des méthodes naïves fondées sur l'utilisation de scores pour variables latentes et sur des méthodes visant à corriger et/ou à éviter les biais associés à ce genre d'analyse. La communication se conclura par une brève description de certaine applications récentes à la régression probit et logistique avec variables prédictives latentes, et par des suggestions de futurs travaux de recherche.
Date de diffusion : 2007-03-02
10. L'effet des erreurs de couplage d'enregistrements sur les estimations du risque dans les études-cohorte de mortalité Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20050018083
Description :
L'élaboration de la méthodologie de couplage informatisé d'enregistrements a facilité la réalisation d'études cohorte de mortalité dans lesquelles les données sur l'exposition provenant d'une base de données sont couplées électroniquement à celles sur la mortalité provenant d'une autre base de données. Cependant, cette méthode donne lieu à des erreurs de couplage causées par l'appariement incorrect d'une personne figurant dans l'une des bases de données à une personne différente dans l'autre base de données. Dans le présent article, nous examinons l'effet des erreurs de couplage sur les estimations d'indicateurs épidémiologiques du risque, comme les ratios standardisés de mortalité et les paramètres des modèles de régression du risque relatif. Nous montrons que les effets sur les nombres observé et attendu de décès sont de sens opposé et que, par conséquent, ces indicateurs peuvent présenter un biais et une variabilité supplémentaire en présence d'erreurs de couplage.
Date de diffusion : 2005-07-21

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Date de modification :: 2024-06-20

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