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1. Les Autochtones vivant en milieu urbain : Vulnérabilités aux répercussions socioéconomiques de la COVID-19
Stats en bref : 45-28-0001202000100023
Description :
À l'aide des données du recensement de 2016 et de l'Enquête auprès des peuples autochtones de 2017, cet article met en lumière certaines mesures clés de bien-être économique (faible revenu, sécurité alimentaire, capacité à s'acquitter d'une dépense imprévue) pour les Premières Nations, les Métis et les Inuits vivant en milieu urbain.

Date de diffusion : 2020-05-26
2. Comparaison de méthodes de régression sur données d'enquête dans le contexte de l'estimation de la pauvreté sur des petits domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211378
Description :
L'une des clés de la réduction ou de l'éradication de la pauvreté dans le tiers monde est l'obtention d'information fiable sur les pauvres et sur leur emplacement, afin que les interventions et l'aide soient dirigées vers les personnes les plus nécessiteuses. L'estimation sur petits domaines est une méthode statistique utilisée pour surveiller la pauvreté et décider de la répartition de l'aide de façon à réaliser les Objectifs du millénaire pour le développement. Elbers, Lanjouw et Lanjouw (ELL) (2003) ont proposé, pour produire des mesures de la pauvreté fondées sur le revenu ou sur les dépenses, une méthode d'estimation sur petits domaines qui est mise en oeuvre par la Banque mondiale dans ses projets de cartographie de la pauvreté grâce à la participation des organismes statistiques centraux de nombreux pays du tiers monde, dont le Cambodge, le Laos, les Philippines, la Thaïlande et le Vietnam, et qui est intégrée dans le logiciel PovMap de la Banque mondiale. Dans le présent article, nous présentons la méthode ELL, qui consiste à modéliser d'abord les données d'enquête, puis à appliquer le modèle obtenu à des données de recensement, en nous penchant surtout sur la première phase, c'est-à-dire l'ajustement des modèles de régression, ainsi que sur les erreurs-types estimées à la deuxième phase. Nous présentons d'autres méthodes d'ajustement de modèles de régression, telles que la régression généralisée sur données d'enquête (RGE) (décrite dans Lohr (1999), chapitre 11) et celles utilisées dans les méthodes existantes d'estimations sur petits domaines, à savoir la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais pseudo-empirique (pseudo-MPLSB) (You et Rao 2002) et la méthode itérative à équations d'estimation pondérées (IEEP) (You, Rao et Kovacevic 2003), et nous les comparons à la stratégie de modélisation de ELL. La différence la plus importante entre la méthode ELL et les autres techniques tient au fondement théorique de la méthode d'ajustement du modèle proposée par ELL. Nous nous servons d'un exemple fondé sur la Family Income and Expenses Survey des Philippines pour illustrer les différences entre les estimations des paramètres et leurs erreurs-types correspondantes, ainsi qu'entre les composantes de la variance générées par les diverses méthodes et nous étendons la discussion à l'effet de ces différences sur l'exactitude estimée des estimations sur petits domaines finales. Nous mettons l'accent sur la nécessité de produire de bonnes estimations des composantes de la variance, ainsi que des coefficients de régression et de leurs erreurs-types aux fins de l'estimation sur petits domaines de la pauvreté.
Date de diffusion : 2010-12-21
3. Devrait-on revoir les seuils de faible revenu? Un sommaire des commentaires reçus en réponse au document de discussion de Statistique Canada Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M2000011
Description :
Dans ce rapport, on donne un compte rendu des commentaires reçus en réponse à un document de discussion au sujet des seuils de faible revenu diffusé en janvier 2000.
Date de diffusion : 2000-09-26

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1. Les Autochtones vivant en milieu urbain : Vulnérabilités aux répercussions socioéconomiques de la COVID-19
Stats en bref : 45-28-0001202000100023
Description :
À l'aide des données du recensement de 2016 et de l'Enquête auprès des peuples autochtones de 2017, cet article met en lumière certaines mesures clés de bien-être économique (faible revenu, sécurité alimentaire, capacité à s'acquitter d'une dépense imprévue) pour les Premières Nations, les Métis et les Inuits vivant en milieu urbain.

Date de diffusion : 2020-05-26
2. Comparaison de méthodes de régression sur données d'enquête dans le contexte de l'estimation de la pauvreté sur des petits domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211378
Description :
L'une des clés de la réduction ou de l'éradication de la pauvreté dans le tiers monde est l'obtention d'information fiable sur les pauvres et sur leur emplacement, afin que les interventions et l'aide soient dirigées vers les personnes les plus nécessiteuses. L'estimation sur petits domaines est une méthode statistique utilisée pour surveiller la pauvreté et décider de la répartition de l'aide de façon à réaliser les Objectifs du millénaire pour le développement. Elbers, Lanjouw et Lanjouw (ELL) (2003) ont proposé, pour produire des mesures de la pauvreté fondées sur le revenu ou sur les dépenses, une méthode d'estimation sur petits domaines qui est mise en oeuvre par la Banque mondiale dans ses projets de cartographie de la pauvreté grâce à la participation des organismes statistiques centraux de nombreux pays du tiers monde, dont le Cambodge, le Laos, les Philippines, la Thaïlande et le Vietnam, et qui est intégrée dans le logiciel PovMap de la Banque mondiale. Dans le présent article, nous présentons la méthode ELL, qui consiste à modéliser d'abord les données d'enquête, puis à appliquer le modèle obtenu à des données de recensement, en nous penchant surtout sur la première phase, c'est-à-dire l'ajustement des modèles de régression, ainsi que sur les erreurs-types estimées à la deuxième phase. Nous présentons d'autres méthodes d'ajustement de modèles de régression, telles que la régression généralisée sur données d'enquête (RGE) (décrite dans Lohr (1999), chapitre 11) et celles utilisées dans les méthodes existantes d'estimations sur petits domaines, à savoir la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais pseudo-empirique (pseudo-MPLSB) (You et Rao 2002) et la méthode itérative à équations d'estimation pondérées (IEEP) (You, Rao et Kovacevic 2003), et nous les comparons à la stratégie de modélisation de ELL. La différence la plus importante entre la méthode ELL et les autres techniques tient au fondement théorique de la méthode d'ajustement du modèle proposée par ELL. Nous nous servons d'un exemple fondé sur la Family Income and Expenses Survey des Philippines pour illustrer les différences entre les estimations des paramètres et leurs erreurs-types correspondantes, ainsi qu'entre les composantes de la variance générées par les diverses méthodes et nous étendons la discussion à l'effet de ces différences sur l'exactitude estimée des estimations sur petits domaines finales. Nous mettons l'accent sur la nécessité de produire de bonnes estimations des composantes de la variance, ainsi que des coefficients de régression et de leurs erreurs-types aux fins de l'estimation sur petits domaines de la pauvreté.
Date de diffusion : 2010-12-21

Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

1. Devrait-on revoir les seuils de faible revenu? Un sommaire des commentaires reçus en réponse au document de discussion de Statistique Canada Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M2000011
Description :
Dans ce rapport, on donne un compte rendu des commentaires reçus en réponse à un document de discussion au sujet des seuils de faible revenu diffusé en janvier 2000.
Date de diffusion : 2000-09-26

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Date de modification :: 2024-04-18

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