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- Articles et rapports : 11-522-X200800010969Description :
Dans le cadre d'un projet auquel ont participé plusieurs divisions du Census Bureau des États-Unis, un système hautement perfectionné et novateur a été mis au point pour faire la saisie, le suivi et le balayage optique des données des répondants. Ce système met en oeuvre la reconnaissance intelligente de caractères (RIC), la reconnaissance optique de caractères (ROC), la reconnaissance optique de marques (ROM) et une technologie de saisie clavier fortement axée sur la détection et le contrôle des erreurs. Appelé integrated Computer Assisted Data Entry (iCADE) System, il fournit des images numériques des questionnaires remplis par les répondants qui sont ensuite traitées par une combinaison d'algorithmes d'imagerie, envoyées à l'application de reconnaissance optique de marques (ROM) qui recueille les données sous forme de cases cochées, recueille automatiquement et envoie uniquement les champs à réponse écrite aux clavistes qui procèdent à la saisie des données. Ces capacités ont accru considérablement l'efficacité du processus de saisie des données et abouti à une approche nouvelle et efficace des activités postérieures à la collecte.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 11-522-X200800010976Description :
Bon nombre d’organismes statistiques considèrent le taux de réponse comme un indicateur de la qualité des données d’enquête. Ils mettent donc en oeuvre diverses mesures pour réduire la non-réponse ou pour maintenir un niveau de réponse acceptable. Toutefois, le taux de réponse ne constitue pas nécessairement un bon indicateur du biais de non-réponse. Un taux de réponse élevé ne suppose pas un faible biais de non-réponse. Ce qui compte, c’est l’écart entre la composition de la réponse et celle de l’ensemble de l’échantillon. Dans le présent exposé, nous décrivons le concept des indicateurs R pour évaluer les écarts possibles entre l’échantillon et la réponse. Ces indicateurs peuvent faciliter l’analyse de la réponse aux enquêtes au fil du temps, quels que soient les stratégies d’enquête sur le terrain ou les modes de collecte des données. Nous présentons des exemples tirés de la pratique.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 11-522-X200800010991Description :
Dans le processus d'évaluation des plans d'enquête prospectifs, les organismes statistiques doivent généralement tenir compte d'un grand nombre de facteurs pouvant avoir une incidence considérable sur le coût de l'enquête et la qualité des données. Or, les compromis entre le coût et la qualité sont souvent compliqués par les limites relatives à la quantité d'information disponible au regard des coûts fixes et des coûts marginaux liés au remaniement des instruments et à leur mise à l'essai sur le terrain, au nombre d'unités d'échantillonnage du premier degré et d'éléments compris dans l'échantillon, à l'affectation de sections d'instrument et aux modes de collecte appropriés pour des éléments d'échantillon précis ainsi qu'au nombre d'interviews et à leur périodicité (dans le cas des enquêtes longitudinales). D'autre part, les concepteurs disposent souvent de renseignements limités sur l'incidence de ces facteurs sur la qualité des données.
Les auteurs appliquent des méthodes normalisées d'optimisation de la conception pour neutraliser l'incertitude entourant les composantes susmentionnées liées au coût et à la qualité. Une attention particulière est portée au niveau de précision requis des renseignements sur le coût et la qualité pour que ceux-ci soient d'une quelconque utilité dans le processus de conception, à la nature délicate des compromis coût-qualité relativement aux changements dans les hypothèses concernant les formes fonctionnelles ainsi qu'aux répercussions des travaux préliminaires au regard de la collecte de renseignements sur le coût et la qualité. De plus, la communication examine les différences entre le coût et la qualité dans la mise à l'essai sur le terrain et le travail de production, l'intégration des renseignements sur le coût et la qualité sur le plan de la production à l'adaptation de la conception de même que les coûts et les risques opérationnels découlant de la collecte de données détaillées sur le coût et la qualité pendant la phase de production. Les méthodes proposées sont motivées par le travail avec le remaniement cloisonné de l'interview et les composantes liées au journal de la Consumer Expenditure Survey des États-Unis.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200900110887Description :
De nombreux organismes statistiques considèrent le taux de réponse comme étant l'indicateur de la qualité à utiliser en ce qui concerne l'effet du biais de non réponse. Ils prennent donc diverses mesures en vue de réduire la non réponse ou de maintenir la réponse à un niveau jugé acceptable. Cependant, à lui seul, le taux de réponse n'est pas un bon indicateur du biais de non réponse. En général, un taux de réponse élevé n'implique pas que le biais dû à la non réponse est faible. On trouve à cet égard de nombreux exemples dans la littérature (par exemple, Groves et Peytcheva 2006 ; Keeter, Miller, Kohut, Groves et Presser 2000 ; Schouten 2004).
Nous introduisons un certain nombre de concepts et un nouvel indicateur en vue d'évaluer la similarité entre la réponse à une enquête et l'échantillon de cette enquête. Cet indicateur de la qualité, que nous appelons indicateur R, peut servir de complément aux taux de réponse et est destiné principalement à évaluer le biais de non réponse. Il peut faciliter l'analyse de la réponse aux enquêtes en fonction du temps, ou pour diverses stratégies d'enquête sur le terrain ou divers modes de collecte des données. Nous appliquons l'indicateur R à deux exemples pratiques.
Date de diffusion : 2009-06-22
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Analyses (4)
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- Articles et rapports : 11-522-X200800010969Description :
Dans le cadre d'un projet auquel ont participé plusieurs divisions du Census Bureau des États-Unis, un système hautement perfectionné et novateur a été mis au point pour faire la saisie, le suivi et le balayage optique des données des répondants. Ce système met en oeuvre la reconnaissance intelligente de caractères (RIC), la reconnaissance optique de caractères (ROC), la reconnaissance optique de marques (ROM) et une technologie de saisie clavier fortement axée sur la détection et le contrôle des erreurs. Appelé integrated Computer Assisted Data Entry (iCADE) System, il fournit des images numériques des questionnaires remplis par les répondants qui sont ensuite traitées par une combinaison d'algorithmes d'imagerie, envoyées à l'application de reconnaissance optique de marques (ROM) qui recueille les données sous forme de cases cochées, recueille automatiquement et envoie uniquement les champs à réponse écrite aux clavistes qui procèdent à la saisie des données. Ces capacités ont accru considérablement l'efficacité du processus de saisie des données et abouti à une approche nouvelle et efficace des activités postérieures à la collecte.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 11-522-X200800010976Description :
Bon nombre d’organismes statistiques considèrent le taux de réponse comme un indicateur de la qualité des données d’enquête. Ils mettent donc en oeuvre diverses mesures pour réduire la non-réponse ou pour maintenir un niveau de réponse acceptable. Toutefois, le taux de réponse ne constitue pas nécessairement un bon indicateur du biais de non-réponse. Un taux de réponse élevé ne suppose pas un faible biais de non-réponse. Ce qui compte, c’est l’écart entre la composition de la réponse et celle de l’ensemble de l’échantillon. Dans le présent exposé, nous décrivons le concept des indicateurs R pour évaluer les écarts possibles entre l’échantillon et la réponse. Ces indicateurs peuvent faciliter l’analyse de la réponse aux enquêtes au fil du temps, quels que soient les stratégies d’enquête sur le terrain ou les modes de collecte des données. Nous présentons des exemples tirés de la pratique.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 11-522-X200800010991Description :
Dans le processus d'évaluation des plans d'enquête prospectifs, les organismes statistiques doivent généralement tenir compte d'un grand nombre de facteurs pouvant avoir une incidence considérable sur le coût de l'enquête et la qualité des données. Or, les compromis entre le coût et la qualité sont souvent compliqués par les limites relatives à la quantité d'information disponible au regard des coûts fixes et des coûts marginaux liés au remaniement des instruments et à leur mise à l'essai sur le terrain, au nombre d'unités d'échantillonnage du premier degré et d'éléments compris dans l'échantillon, à l'affectation de sections d'instrument et aux modes de collecte appropriés pour des éléments d'échantillon précis ainsi qu'au nombre d'interviews et à leur périodicité (dans le cas des enquêtes longitudinales). D'autre part, les concepteurs disposent souvent de renseignements limités sur l'incidence de ces facteurs sur la qualité des données.
Les auteurs appliquent des méthodes normalisées d'optimisation de la conception pour neutraliser l'incertitude entourant les composantes susmentionnées liées au coût et à la qualité. Une attention particulière est portée au niveau de précision requis des renseignements sur le coût et la qualité pour que ceux-ci soient d'une quelconque utilité dans le processus de conception, à la nature délicate des compromis coût-qualité relativement aux changements dans les hypothèses concernant les formes fonctionnelles ainsi qu'aux répercussions des travaux préliminaires au regard de la collecte de renseignements sur le coût et la qualité. De plus, la communication examine les différences entre le coût et la qualité dans la mise à l'essai sur le terrain et le travail de production, l'intégration des renseignements sur le coût et la qualité sur le plan de la production à l'adaptation de la conception de même que les coûts et les risques opérationnels découlant de la collecte de données détaillées sur le coût et la qualité pendant la phase de production. Les méthodes proposées sont motivées par le travail avec le remaniement cloisonné de l'interview et les composantes liées au journal de la Consumer Expenditure Survey des États-Unis.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200900110887Description :
De nombreux organismes statistiques considèrent le taux de réponse comme étant l'indicateur de la qualité à utiliser en ce qui concerne l'effet du biais de non réponse. Ils prennent donc diverses mesures en vue de réduire la non réponse ou de maintenir la réponse à un niveau jugé acceptable. Cependant, à lui seul, le taux de réponse n'est pas un bon indicateur du biais de non réponse. En général, un taux de réponse élevé n'implique pas que le biais dû à la non réponse est faible. On trouve à cet égard de nombreux exemples dans la littérature (par exemple, Groves et Peytcheva 2006 ; Keeter, Miller, Kohut, Groves et Presser 2000 ; Schouten 2004).
Nous introduisons un certain nombre de concepts et un nouvel indicateur en vue d'évaluer la similarité entre la réponse à une enquête et l'échantillon de cette enquête. Cet indicateur de la qualité, que nous appelons indicateur R, peut servir de complément aux taux de réponse et est destiné principalement à évaluer le biais de non réponse. Il peut faciliter l'analyse de la réponse aux enquêtes en fonction du temps, ou pour diverses stratégies d'enquête sur le terrain ou divers modes de collecte des données. Nous appliquons l'indicateur R à deux exemples pratiques.
Date de diffusion : 2009-06-22
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