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1. Estimation de la variance après imputation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015856
Description :
On recourt fréquemment à l'imputation pour compenser la non-réponse partielle. L'estimation de la variance après imputation a suscité de nombreux débats et plusieurs estimateurs ont été proposés. Nous proposons un estimateur de la variance fondé sur un ensemble de pseudo-données créé uniquement pour estimer la variance. L'application des estimateurs type de la variance de données complètes à l'ensemble de pseudo-données produit des estimateurs cohérents dans le cas des estimateurs linéaires pour diverses méthodes d'imputation, y compris l'imputation par la méthode hot deck sans remise et avec remise. Nous illustrons l'équivalence asymptotique de la méthode proposée et de la méthode corrigée du jackknife de Rao et Sitter (1995). La méthode proposée s'applique directement à l'estimation de la variance en cas d'échantillonnage à deux phases.
Date de diffusion : 2001-08-22
2. Mieux comprendre la transformation des poids à l'aide d'une mesure de changement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015858
Description :
L'objectif de cet article consiste à étudier et à mesurer le changement (du poids initial au poids final) qui est produit par la procédure de modification des poids. Une décomposition des poids finaux est proposée pour évaluer l'incidence relative de l'ajustement de non-réponse, la correction pour la poststratification et l'interaction entre ces deux ajustements. On utilise cette mesure de changement comme outil pour comparer l'efficacité de diverses méthodes d'ajustement pour la non-réponse, notamment les méthodes reposant sur la formation de groupes de réponse homogénes. La mesure de changement est étudiée par l'entremise d'une étude de simulation utilisant les données d'une enquête longitudinale de Statistique Canada, soit l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. La mesure de changement est également appliquée aux données d'une deuxième enquête longitudinale, c'est-à-dire à l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.
Date de diffusion : 2001-08-22
3. Échantillonnage et pondération d'une enquête auprès de personnes sans domicile : un exemple français Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015859
Description :
L'INSEE a réalisé en 2001 une enquête destinée à mieux connaître la population sans domicile. En l'absence de base de sondage permettant d'atteindre directement les personnes sans domicile, le principe de l'enquête est d'échantillonner des prestations qui leur sont destinées et d'interroger les individus qui bénéficient de ces prestations. Lorsque l'on désire pondérer les observations individuelles issues de l'enquête, une difficulté surgit du fait qu'un individu peut bénéficier de plusieurs prestations pendant la période de référence considérée. Cet article montre comment il est possible d'appliquer la méthode du partage des poids pour résoudre ce problème. Dans ce type d'enquête, une même variable peut donner lieu à plusieurs paramètres d'intérêt, correspondant à des populations variant avec le temps. À chaque définition des paramètres correspond un jeu de poids. L'article insiste particulièrement sur le calcul de poids un jour moyen et une semaine moyenne. On donne également des éléments sur les données de fréquentation à collecter et la correction de la non-réponse.
Date de diffusion : 2001-08-22
4. Estimation de la taille et des chiffres de population pour des échantillons tirés de listes incomplètes avec probabilités d'inclusion hétérogènes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20000025531
Description :
Les informations tirées de bases de sondage aréolaires et de listes sont combinés de façon à fournir des estimations efficaces de la taille et des chiffres de population. Les auteurs examinent le cas où les probabilités d'inclusion dans les listes sont hétérogènes et modélisées en fonction de covariables. Ils adaptent et modifient la méthode employés par Huggins (1989) et par Albo (1990) pour la modélisation de variables auxiliaires dans des études de type saisir-ressaisir faisant appel à un modèle de régression logistique. Les auteurs présentent les résultats d'une étude de simulation qui permet de comparer divers estimateurs de la taille des bases de sondage et des chiffres de population en ayant recours à la stratégie de régression logistique pour modéliser des probabilités d'inclusion hétérogènes.
Date de diffusion : 2001-02-28

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1. Estimation de la variance après imputation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015856
Description :
On recourt fréquemment à l'imputation pour compenser la non-réponse partielle. L'estimation de la variance après imputation a suscité de nombreux débats et plusieurs estimateurs ont été proposés. Nous proposons un estimateur de la variance fondé sur un ensemble de pseudo-données créé uniquement pour estimer la variance. L'application des estimateurs type de la variance de données complètes à l'ensemble de pseudo-données produit des estimateurs cohérents dans le cas des estimateurs linéaires pour diverses méthodes d'imputation, y compris l'imputation par la méthode hot deck sans remise et avec remise. Nous illustrons l'équivalence asymptotique de la méthode proposée et de la méthode corrigée du jackknife de Rao et Sitter (1995). La méthode proposée s'applique directement à l'estimation de la variance en cas d'échantillonnage à deux phases.
Date de diffusion : 2001-08-22
2. Mieux comprendre la transformation des poids à l'aide d'une mesure de changement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015858
Description :
L'objectif de cet article consiste à étudier et à mesurer le changement (du poids initial au poids final) qui est produit par la procédure de modification des poids. Une décomposition des poids finaux est proposée pour évaluer l'incidence relative de l'ajustement de non-réponse, la correction pour la poststratification et l'interaction entre ces deux ajustements. On utilise cette mesure de changement comme outil pour comparer l'efficacité de diverses méthodes d'ajustement pour la non-réponse, notamment les méthodes reposant sur la formation de groupes de réponse homogénes. La mesure de changement est étudiée par l'entremise d'une étude de simulation utilisant les données d'une enquête longitudinale de Statistique Canada, soit l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. La mesure de changement est également appliquée aux données d'une deuxième enquête longitudinale, c'est-à-dire à l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.
Date de diffusion : 2001-08-22
3. Échantillonnage et pondération d'une enquête auprès de personnes sans domicile : un exemple français Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015859
Description :
L'INSEE a réalisé en 2001 une enquête destinée à mieux connaître la population sans domicile. En l'absence de base de sondage permettant d'atteindre directement les personnes sans domicile, le principe de l'enquête est d'échantillonner des prestations qui leur sont destinées et d'interroger les individus qui bénéficient de ces prestations. Lorsque l'on désire pondérer les observations individuelles issues de l'enquête, une difficulté surgit du fait qu'un individu peut bénéficier de plusieurs prestations pendant la période de référence considérée. Cet article montre comment il est possible d'appliquer la méthode du partage des poids pour résoudre ce problème. Dans ce type d'enquête, une même variable peut donner lieu à plusieurs paramètres d'intérêt, correspondant à des populations variant avec le temps. À chaque définition des paramètres correspond un jeu de poids. L'article insiste particulièrement sur le calcul de poids un jour moyen et une semaine moyenne. On donne également des éléments sur les données de fréquentation à collecter et la correction de la non-réponse.
Date de diffusion : 2001-08-22
4. Estimation de la taille et des chiffres de population pour des échantillons tirés de listes incomplètes avec probabilités d'inclusion hétérogènes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20000025531
Description :
Les informations tirées de bases de sondage aréolaires et de listes sont combinés de façon à fournir des estimations efficaces de la taille et des chiffres de population. Les auteurs examinent le cas où les probabilités d'inclusion dans les listes sont hétérogènes et modélisées en fonction de covariables. Ils adaptent et modifient la méthode employés par Huggins (1989) et par Albo (1990) pour la modélisation de variables auxiliaires dans des études de type saisir-ressaisir faisant appel à un modèle de régression logistique. Les auteurs présentent les résultats d'une étude de simulation qui permet de comparer divers estimateurs de la taille des bases de sondage et des chiffres de population en ayant recours à la stratégie de régression logistique pour modéliser des probabilités d'inclusion hétérogènes.
Date de diffusion : 2001-02-28

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Date de modification :: 2024-10-10

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