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1. Sondage indirect : les fondements de la méthode généralisée du partage des poids Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029551
Description :
Lorsqu'on veut sélectionner un échantillon, il arrive qu'au lieu de disposer d'une base de sondage contenant les unités de collecte souhaitées, on ait accès à une base de sondage contenant des unités liées d'une certaine façon à la liste d'unités de collecte. On peut alors envisager de sélectionner un échantillon dans la base de sondage disponible afin de produire une estimation pour la population cible souhaitée en s'appuyant sur les liens qui existent entre les deux. On donne à cette approche le nom de sondage indirect.
L'estimation des caractéristiques de la population cible étudiée par sondage indirect peut poser un défi de taille, en particulier si les liens entre les unités des deux populations ne sont pas bijectifs. Le problème vient surtout de la difficulté à associer une probabilité de sélection, ou un poids d'estimation, aux unités étudiées de la population cible. La méthode généralisée du partage des poids (MGPP) a été mise au point par Lavallée (1995) et Lavallée (2002) afin de résoudre ce genre de problème d'estimation. La MGPP fournit un poids d'estimation pour chaque unité enquêtée de la population cible.
Le présent article débute par une description du sondage indirect, qui constitue le fondement de la MGPP. En deuxième lieu, nous donnons un aperçu de la MGPP dans lequel nous la formulons dans un cadre théorique en utilisant la notation matricielle. En troisième lieu, nous présentons certaines propriétés de la MGPP, comme l'absence de biais et la transitivité. En quatrième lieu, nous considérons le cas particulier où les liens entre les deux populations sont exprimés par des variables indicatrices. En cinquième lieu, nous étudions certains liens typiques spéciaux afin d'évaluer leur effet sur la MGPP. Enfin, nous examinons le problème de l'optimalité. Nous obtenons des poids optimaux dans un sens faible (pour des valeurs particulières de la variable d'intérêt), ainsi que les conditions dans lesquelles ces poids sont également optimaux au sens fort et indépendants de la variable d'intérêt.
Date de diffusion : 2006-12-21
2. Combinaison de l'échantillonnage par dépistage de liens et de l'échantillonnage en grappes pour estimer la taille de populations cachées : une approche assistée par la méthode bayésienne Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029553
Description :
Félix-Medina et Thompson (2004) ont proposé une variante de l'échantillonnage par dépistage de liens dans laquelle on suppose qu'une part de la population (qui n'est pas nécessairement la plus grande) est couverte par une liste d'emplacements disjoints où les membres de la population peuvent être trouvés avec une probabilité élevée. Après la sélection d'un échantillon d'emplacements, on demande aux personnes se trouvant à chacun de ces emplacements de nommer d'autres membres de la population. Les deux auteurs ont proposé des estimateurs du maximum de vraisemblance des tailles de population qui donnent des résultats acceptables à condition que, pour chaque emplacement, la probabilité qu'un membre de la population soit nommé par une personne se trouvant à cet emplacement, appelée probabilité de nomination, ne soit pas faible. Dans la présente étude, nous partons de la variante de Félix-Medina et Thompson, et nous proposons trois ensembles d'estimateurs des tailles de population dérivés sous une approche bayésienne. Deux des ensembles d'estimateurs sont obtenus en utilisant des lois a priori incorrectes des tailles de population, et l'autre en utilisant des lois a priori de Poisson. Cependant, nous n'utilisons la méthode bayésienne que pour faciliter la construction des estimateurs et adoptons l'approche fréquentiste pour faire les inférences au sujet des tailles de population. Nous proposons deux types d'estimateurs de variance et d'intervalles de confiance partiellement fondés sur le plan de sondage. L'un d'eux est obtenu en utilisant un bootstrap et l'autre, en suivant la méthode delta sous l'hypothèse de normalité asymptotique. Les résultats d'une étude par simulation indiquent que i) quand les probabilités de nomination ne sont pas faibles, chacun des ensembles d'estimateurs proposés donne de bon résultats et se comporte de façon fort semblable aux estimateurs du maximum de vraisemblance, ii) quand les probabilités de nomination sont faibles, l'ensemble d'estimateurs dérivés en utilisant des lois a priori de Poisson donne encore des résultats acceptables et ne présente pas les problèmes de biais qui caractérisent les estimateurs du maximum de vraisemblance et iii) les résultats précédents ne dépendent pas de la taille de la fraction de la population couverte par la base de sondage.
Date de diffusion : 2006-12-21
3. Effets incitatifs associés à l'aide sociale : approche de discontinuité de la régression Archivé
Articles et rapports : 11F0019M2006280
Géographie : Province ou territoire
Description :
Avant 1989, les bénéficiaires sans enfants de l'aide sociale au Québec qui étaient âgés de moins de 30 ans touchaient des prestations beaucoup moins élevées que les bénéficiaires âgés de plus de 30 ans. Nous utilisons cette discontinuité précise dans la politique pour estimer les effets de l'aide sociale sur divers résultats sur le marché du travail, à partir d'une approche de discontinuité de la régression. Nous disposons de preuves convaincantes que des prestations d'aide sociale plus généreuses ont pour effet de réduire l'emploi. Les estimations réagissent peu au degré de souplesse de la spécification et se comportent très bien lorsque nous contrôlons l'hétérogénéité non observée à partir d'une spécification de différence première. Enfin, nous montrons que les estimateurs de la différence des différences couramment utilisés peuvent produire des résultats médiocres lorsqu'ils sont utilisés avec des groupes témoins mal choisis.
Date de diffusion : 2006-06-14

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Analyses (3)

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1. Sondage indirect : les fondements de la méthode généralisée du partage des poids Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029551
Description :
Lorsqu'on veut sélectionner un échantillon, il arrive qu'au lieu de disposer d'une base de sondage contenant les unités de collecte souhaitées, on ait accès à une base de sondage contenant des unités liées d'une certaine façon à la liste d'unités de collecte. On peut alors envisager de sélectionner un échantillon dans la base de sondage disponible afin de produire une estimation pour la population cible souhaitée en s'appuyant sur les liens qui existent entre les deux. On donne à cette approche le nom de sondage indirect.
L'estimation des caractéristiques de la population cible étudiée par sondage indirect peut poser un défi de taille, en particulier si les liens entre les unités des deux populations ne sont pas bijectifs. Le problème vient surtout de la difficulté à associer une probabilité de sélection, ou un poids d'estimation, aux unités étudiées de la population cible. La méthode généralisée du partage des poids (MGPP) a été mise au point par Lavallée (1995) et Lavallée (2002) afin de résoudre ce genre de problème d'estimation. La MGPP fournit un poids d'estimation pour chaque unité enquêtée de la population cible.
Le présent article débute par une description du sondage indirect, qui constitue le fondement de la MGPP. En deuxième lieu, nous donnons un aperçu de la MGPP dans lequel nous la formulons dans un cadre théorique en utilisant la notation matricielle. En troisième lieu, nous présentons certaines propriétés de la MGPP, comme l'absence de biais et la transitivité. En quatrième lieu, nous considérons le cas particulier où les liens entre les deux populations sont exprimés par des variables indicatrices. En cinquième lieu, nous étudions certains liens typiques spéciaux afin d'évaluer leur effet sur la MGPP. Enfin, nous examinons le problème de l'optimalité. Nous obtenons des poids optimaux dans un sens faible (pour des valeurs particulières de la variable d'intérêt), ainsi que les conditions dans lesquelles ces poids sont également optimaux au sens fort et indépendants de la variable d'intérêt.
Date de diffusion : 2006-12-21
2. Combinaison de l'échantillonnage par dépistage de liens et de l'échantillonnage en grappes pour estimer la taille de populations cachées : une approche assistée par la méthode bayésienne Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060029553
Description :
Félix-Medina et Thompson (2004) ont proposé une variante de l'échantillonnage par dépistage de liens dans laquelle on suppose qu'une part de la population (qui n'est pas nécessairement la plus grande) est couverte par une liste d'emplacements disjoints où les membres de la population peuvent être trouvés avec une probabilité élevée. Après la sélection d'un échantillon d'emplacements, on demande aux personnes se trouvant à chacun de ces emplacements de nommer d'autres membres de la population. Les deux auteurs ont proposé des estimateurs du maximum de vraisemblance des tailles de population qui donnent des résultats acceptables à condition que, pour chaque emplacement, la probabilité qu'un membre de la population soit nommé par une personne se trouvant à cet emplacement, appelée probabilité de nomination, ne soit pas faible. Dans la présente étude, nous partons de la variante de Félix-Medina et Thompson, et nous proposons trois ensembles d'estimateurs des tailles de population dérivés sous une approche bayésienne. Deux des ensembles d'estimateurs sont obtenus en utilisant des lois a priori incorrectes des tailles de population, et l'autre en utilisant des lois a priori de Poisson. Cependant, nous n'utilisons la méthode bayésienne que pour faciliter la construction des estimateurs et adoptons l'approche fréquentiste pour faire les inférences au sujet des tailles de population. Nous proposons deux types d'estimateurs de variance et d'intervalles de confiance partiellement fondés sur le plan de sondage. L'un d'eux est obtenu en utilisant un bootstrap et l'autre, en suivant la méthode delta sous l'hypothèse de normalité asymptotique. Les résultats d'une étude par simulation indiquent que i) quand les probabilités de nomination ne sont pas faibles, chacun des ensembles d'estimateurs proposés donne de bon résultats et se comporte de façon fort semblable aux estimateurs du maximum de vraisemblance, ii) quand les probabilités de nomination sont faibles, l'ensemble d'estimateurs dérivés en utilisant des lois a priori de Poisson donne encore des résultats acceptables et ne présente pas les problèmes de biais qui caractérisent les estimateurs du maximum de vraisemblance et iii) les résultats précédents ne dépendent pas de la taille de la fraction de la population couverte par la base de sondage.
Date de diffusion : 2006-12-21
3. Effets incitatifs associés à l'aide sociale : approche de discontinuité de la régression Archivé
Articles et rapports : 11F0019M2006280
Géographie : Province ou territoire
Description :
Avant 1989, les bénéficiaires sans enfants de l'aide sociale au Québec qui étaient âgés de moins de 30 ans touchaient des prestations beaucoup moins élevées que les bénéficiaires âgés de plus de 30 ans. Nous utilisons cette discontinuité précise dans la politique pour estimer les effets de l'aide sociale sur divers résultats sur le marché du travail, à partir d'une approche de discontinuité de la régression. Nous disposons de preuves convaincantes que des prestations d'aide sociale plus généreuses ont pour effet de réduire l'emploi. Les estimations réagissent peu au degré de souplesse de la spécification et se comportent très bien lorsque nous contrôlons l'hétérogénéité non observée à partir d'une spécification de différence première. Enfin, nous montrons que les estimateurs de la différence des différences couramment utilisés peuvent produire des résultats médiocres lorsqu'ils sont utilisés avec des groupes témoins mal choisis.
Date de diffusion : 2006-06-14

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Date de modification :: 2024-10-16

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