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1. Répartition optimale assistée par modèle pour des domaines planifiés en utilisant l’estimation composite Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214230
Description :
Le présent article décrit l’élaboration de méthodes de répartition pour des enquêtes par sondage avec stratification quand l’utilisation d’estimateurs sur petits domaines composites est une priorité et que les domaines servent de strates. Longford (2006) a proposé pour cette situation un critère objectif fondé sur une combinaison pondérée des erreurs quadratiques moyennes des moyennes de petit domaine et d’une moyenne globale. Ici, nous redéfinissons cette approche dans un cadre assisté par modèle, ce qui permet l’utilisation de variables explicatives et une interprétation plus naturelle des résultats en utilisant un paramètre de corrélation intraclasse. Nous considérons aussi plusieurs utilisations de la répartition exponentielle et permettons l’application d’autres contraintes, telle une valeur maximale de la racine carrée relative de l’erreur quadratique moyenne, aux estimateurs de strate. Nous constatons qu’une répartition exponentielle simple peut donner des résultats très près d’être aussi bons que le plan optimal, même quand l’objectif est de minimiser le critère de Longford (2006).
Date de diffusion : 2015-12-17
2. Remédier aux petites tailles d’échantillon, au biais de groupe de renouvellement et aux discontinuités dans les plans de sondage avec renouvellement de panel Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214231
Description :
Les instituts nationaux de statistique font une grande utilisation des panels rotatifs, par exemple pour produire des statistiques officielles sur la population active. Les procédures d’estimation se fondent généralement sur les approches traditionnelles fondées sur le plan de sondage conformes à la théorie classique de l’échantillonnage. Un inconvénient important des estimateurs de cette classe est que les petites tailles d’échantillon entraînent de grandes erreurs-types et qu’ils ne sont pas robustes au biais de mesure. Deux exemples où les effets de biais de mesure deviennent apparents sont le biais de groupe de renouvellement dans les panels rotatifs et les différences systématiques dans les résultats d’une enquête dues à un remaniement important du processus sous-jacent. Dans cet article, nous appliquons un modèle de séries chronologiques structurel multivarié à l’enquête sur la population active des Pays-Bas pour produire des données mensuelles sur la population active qui se fondent sur un modèle. Le modèle réduit les erreurs-types des estimations en tirant parti des renseignements sur l’échantillon recueillis au cours des périodes précédentes, tient compte du biais de groupe de renouvellement et de l’autocorrélation induite par le panel rotatif, et modélise les discontinuités dues au remaniement de l’enquête. Nous examinons également l’utilisation des séries auxiliaires corrélées du modèle, qui vise à améliorer davantage l’exactitude des estimations du modèle. Statistics Netherlands utilise cette méthode pour produire des statistiques mensuelles officielles exactes sur la population active qui sont convergentes dans le temps, malgré le remaniement du processus d’enquête.
Date de diffusion : 2015-12-17
3. Combiner l’échantillonnage par dépistage de liens et l’échantillonnage en grappes pour estimer la taille d’une population cachée en présence de probabilités de lien hétérogènes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214238
Description :
Félix-Medina et Thompson (2004) ont proposé une variante de l’échantillonnage par dépistage de liens pour échantillonner des populations humaines cachées ou difficiles à joindre, comme les toxicomanes et les travailleurs de l’industrie du sexe. Dans cette variante, on commence par sélectionner un échantillon d’emplacements, puis on demande aux personnes trouvées dans les lieux échantillonnés de nommer d’autres membres de la population à inclure dans l’échantillon. Ces auteurs ont établi des estimateurs du maximum de vraisemblance de la taille de la population sous l’hypothèse que la probabilité qu’une personne soit nommée par une autre dans un lieu échantillonné (probabilité de lien) ne dépend pas de la personne nommée (hypothèse d’homogénéité). Dans le présent travail, nous étendons leur recherche au cas où les probabilités de lien sont hétérogènes et dérivons des estimateurs du maximum de vraisemblance inconditionnel et conditionnel de la taille de la population. Nous proposons aussi des intervalles de confiance par vraisemblance profilée et par bootstrap pour la taille de la population. Les résultats de nos études en simulation montrent qu’en présence de probabilités de lien hétérogènes, les estimateurs proposés donnent d’assez bons résultats à condition que les fractions d’échantillonnage soient relativement grandes, disons supérieures à 0,5, tandis que la performance des estimateurs calculés sous l’hypothèse d’homogénéité n’est pas bonne. Les résultats montrent aussi que les intervalles de confiance proposés ne sont pas très robustes aux écarts par rapport aux modèles supposés.
Date de diffusion : 2015-12-17
4. Estimation sur petits domaines fondée sur un modèle sous échantillonnage informatif Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214248
Description :
L’utilisation de modèles de population au niveau de l’unité pour estimer des totaux et des moyennes de petit domaine en se fondant sur un modèle est fréquente, mais il se peut que le modèle ne soit pas vérifié pour l’échantillon si le plan d’échantillonnage est informatif pour le modèle. Par conséquent, les méthodes d’estimation classiques, qui supposent que le modèle est vérifié pour l’échantillon, peuvent donner des estimateurs biaisés. Nous étudions d’autres méthodes comprenant l’utilisation d’une fonction appropriée de la probabilité de sélection des unités en tant que variable auxiliaire supplémentaire dans le modèle de l’échantillon. Nous présentons les résultats d’une étude en simulation du biais et de l’erreur quadratique moyenne (EQM) des estimateurs proposés des moyennes de petit domaine et du biais relatif des estimateurs de l’EQM connexes, en utilisant des plans d’échantillonnage informatifs pour générer les échantillons. D’autres méthodes, fondées sur la modélisation de l’espérance conditionnelle du poids de sondage sous forme d’une fonction des covariables du modèle et de la réponse, sont également incluses dans l’étude en simulation.
Date de diffusion : 2015-12-17
5. Modélisation de la mammographie de dépistage du cancer du sein dans le contexte canadien : modification et mise à l’essai d’un modèle de microsimulation Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201501214293
Description :
Le modèle de microsimulation du cancer du sein du Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network de l’Université du Wisconsin a été adapté afin de simuler l’incidence du cancer du sein et le rendement du dépistage au Canada. Le modèle a pris en compte les effets de la densité du tissu mammaire sur la sensibilité et la spécificité du dépistage. On a évalué la capacité du modèle de prédire le taux d’incidence du cancer du sein selon l’âge.
Date de diffusion : 2015-12-16
6. Résultats cliniques de la modélisation de stratégies de dépistage par mammographie Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201501214294
Description :
La présente analyse fait appel à un modèle de microsimulation du cancer du sein validé et adapté au contexte canadien afin de prédire les résultats pour la santé associés à différentes stratégies de dépistage par mammographie numérique (y compris l’absence de dépistage) selon différentes fourchettes d’âge. Pour chaque stratégie, le modèle permet d’estimer les avantages, les risques, les limites et les ressources utilisées.
Date de diffusion : 2015-12-16
7. Un outil de surveillance pour évaluer les régimes alimentaires selon Bien manger avec le Guide alimentaire canadien Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201501114243
Description :
Un outil de surveillance a été élaboré afin d’évaluer les données sur l’apport alimentaire recueillies dans le cadre d’enquêtes en fonction de Bien manger avec le Guide alimentaire canadien (GAC). L’outil permet de classer les aliments du Fichier canadien sur les éléments nutritifs (FCÉN) en fonction de leur degré de conformité avec les recommandations du GAC. Le présent article décrit l’exercice de validation effectué pour s’assurer que les aliments du FCÉN considérés « conformes aux recommandations du GAC » aient été classés de façon appropriée.
Date de diffusion : 2015-11-18
8. Demosim 2015 Archivé
Articles et rapports : 91-621-X2015001
Description :
Ce document décrit succinctement le fonctionnement général ainsi que les méthodes et sources de données du modèle de projections démographiques par microsimulation Demosim. Il constitue un complément méthodologique aux produits analytiques issus de Demosim.
Date de diffusion : 2015-09-17
9. Cadre généralisé pour la détermination des probabilités d’inclusion optimales dans les plans de sondage à un degré pour des enquêtes à plusieurs variables et plusieurs domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114149
Description :
L’article décrit un cadre généralisé de calcul des probabilités d’inclusion optimales dans divers contextes d’enquête dans lesquels il est requis de diffuser des estimations d’enquête d’une précision préétablie pour de multiples variables et domaines d’intérêt. Le cadre permet de définir des plans de sondage stratifiés classiques ou incomplets. Les probabilités d’inclusion optimales sont obtenues en minimisant les coûts au moyen d’un algorithme qui garantit l’établissement de bornes pour les erreurs d’échantillonnage au niveau du domaine, en supposant que les variables d’appartenance au domaine sont disponibles dans la base de sondage. Les variables cibles sont inconnues, mais peuvent être prédites au moyen de modèles de superpopulation appropriés. L’algorithme tient compte correctement de l’incertitude de ces modèles. Certaines expériences basées sur des données réelles montrent les propriétés empiriques de l’algorithme.
Date de diffusion : 2015-06-29
10. Estimation sur petits domaines en combinant des données provenant de plusieurs sources Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114150
Description :
Une approche basée sur un modèle au niveau du domaine pour combiner des données provenant de plusieurs sources est examinée dans le contexte de l’estimation sur petits domaines. Pour chaque petit domaine, plusieurs estimations sont calculées et reliées au moyen d’un système de modèles d’erreur structurels. Le meilleur prédicteur linéaire sans biais du paramètre de petit domaine peut être calculé par la méthode des moindres carrés généralisés. Les paramètres des modèles d’erreur structurels sont estimés en s’appuyant sur la théorie des modèles d’erreur de mesure. L’estimation des erreurs quadratiques moyennes est également discutée. La méthode proposée est appliquée au problème réel des enquêtes sur la population active en Corée.
Date de diffusion : 2015-06-29

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1. Répartition optimale assistée par modèle pour des domaines planifiés en utilisant l’estimation composite Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214230
Description :
Le présent article décrit l’élaboration de méthodes de répartition pour des enquêtes par sondage avec stratification quand l’utilisation d’estimateurs sur petits domaines composites est une priorité et que les domaines servent de strates. Longford (2006) a proposé pour cette situation un critère objectif fondé sur une combinaison pondérée des erreurs quadratiques moyennes des moyennes de petit domaine et d’une moyenne globale. Ici, nous redéfinissons cette approche dans un cadre assisté par modèle, ce qui permet l’utilisation de variables explicatives et une interprétation plus naturelle des résultats en utilisant un paramètre de corrélation intraclasse. Nous considérons aussi plusieurs utilisations de la répartition exponentielle et permettons l’application d’autres contraintes, telle une valeur maximale de la racine carrée relative de l’erreur quadratique moyenne, aux estimateurs de strate. Nous constatons qu’une répartition exponentielle simple peut donner des résultats très près d’être aussi bons que le plan optimal, même quand l’objectif est de minimiser le critère de Longford (2006).
Date de diffusion : 2015-12-17
2. Remédier aux petites tailles d’échantillon, au biais de groupe de renouvellement et aux discontinuités dans les plans de sondage avec renouvellement de panel Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214231
Description :
Les instituts nationaux de statistique font une grande utilisation des panels rotatifs, par exemple pour produire des statistiques officielles sur la population active. Les procédures d’estimation se fondent généralement sur les approches traditionnelles fondées sur le plan de sondage conformes à la théorie classique de l’échantillonnage. Un inconvénient important des estimateurs de cette classe est que les petites tailles d’échantillon entraînent de grandes erreurs-types et qu’ils ne sont pas robustes au biais de mesure. Deux exemples où les effets de biais de mesure deviennent apparents sont le biais de groupe de renouvellement dans les panels rotatifs et les différences systématiques dans les résultats d’une enquête dues à un remaniement important du processus sous-jacent. Dans cet article, nous appliquons un modèle de séries chronologiques structurel multivarié à l’enquête sur la population active des Pays-Bas pour produire des données mensuelles sur la population active qui se fondent sur un modèle. Le modèle réduit les erreurs-types des estimations en tirant parti des renseignements sur l’échantillon recueillis au cours des périodes précédentes, tient compte du biais de groupe de renouvellement et de l’autocorrélation induite par le panel rotatif, et modélise les discontinuités dues au remaniement de l’enquête. Nous examinons également l’utilisation des séries auxiliaires corrélées du modèle, qui vise à améliorer davantage l’exactitude des estimations du modèle. Statistics Netherlands utilise cette méthode pour produire des statistiques mensuelles officielles exactes sur la population active qui sont convergentes dans le temps, malgré le remaniement du processus d’enquête.
Date de diffusion : 2015-12-17
3. Combiner l’échantillonnage par dépistage de liens et l’échantillonnage en grappes pour estimer la taille d’une population cachée en présence de probabilités de lien hétérogènes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214238
Description :
Félix-Medina et Thompson (2004) ont proposé une variante de l’échantillonnage par dépistage de liens pour échantillonner des populations humaines cachées ou difficiles à joindre, comme les toxicomanes et les travailleurs de l’industrie du sexe. Dans cette variante, on commence par sélectionner un échantillon d’emplacements, puis on demande aux personnes trouvées dans les lieux échantillonnés de nommer d’autres membres de la population à inclure dans l’échantillon. Ces auteurs ont établi des estimateurs du maximum de vraisemblance de la taille de la population sous l’hypothèse que la probabilité qu’une personne soit nommée par une autre dans un lieu échantillonné (probabilité de lien) ne dépend pas de la personne nommée (hypothèse d’homogénéité). Dans le présent travail, nous étendons leur recherche au cas où les probabilités de lien sont hétérogènes et dérivons des estimateurs du maximum de vraisemblance inconditionnel et conditionnel de la taille de la population. Nous proposons aussi des intervalles de confiance par vraisemblance profilée et par bootstrap pour la taille de la population. Les résultats de nos études en simulation montrent qu’en présence de probabilités de lien hétérogènes, les estimateurs proposés donnent d’assez bons résultats à condition que les fractions d’échantillonnage soient relativement grandes, disons supérieures à 0,5, tandis que la performance des estimateurs calculés sous l’hypothèse d’homogénéité n’est pas bonne. Les résultats montrent aussi que les intervalles de confiance proposés ne sont pas très robustes aux écarts par rapport aux modèles supposés.
Date de diffusion : 2015-12-17
4. Estimation sur petits domaines fondée sur un modèle sous échantillonnage informatif Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500214248
Description :
L’utilisation de modèles de population au niveau de l’unité pour estimer des totaux et des moyennes de petit domaine en se fondant sur un modèle est fréquente, mais il se peut que le modèle ne soit pas vérifié pour l’échantillon si le plan d’échantillonnage est informatif pour le modèle. Par conséquent, les méthodes d’estimation classiques, qui supposent que le modèle est vérifié pour l’échantillon, peuvent donner des estimateurs biaisés. Nous étudions d’autres méthodes comprenant l’utilisation d’une fonction appropriée de la probabilité de sélection des unités en tant que variable auxiliaire supplémentaire dans le modèle de l’échantillon. Nous présentons les résultats d’une étude en simulation du biais et de l’erreur quadratique moyenne (EQM) des estimateurs proposés des moyennes de petit domaine et du biais relatif des estimateurs de l’EQM connexes, en utilisant des plans d’échantillonnage informatifs pour générer les échantillons. D’autres méthodes, fondées sur la modélisation de l’espérance conditionnelle du poids de sondage sous forme d’une fonction des covariables du modèle et de la réponse, sont également incluses dans l’étude en simulation.
Date de diffusion : 2015-12-17
5. Modélisation de la mammographie de dépistage du cancer du sein dans le contexte canadien : modification et mise à l’essai d’un modèle de microsimulation Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201501214293
Description :
Le modèle de microsimulation du cancer du sein du Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network de l’Université du Wisconsin a été adapté afin de simuler l’incidence du cancer du sein et le rendement du dépistage au Canada. Le modèle a pris en compte les effets de la densité du tissu mammaire sur la sensibilité et la spécificité du dépistage. On a évalué la capacité du modèle de prédire le taux d’incidence du cancer du sein selon l’âge.
Date de diffusion : 2015-12-16
6. Résultats cliniques de la modélisation de stratégies de dépistage par mammographie Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201501214294
Description :
La présente analyse fait appel à un modèle de microsimulation du cancer du sein validé et adapté au contexte canadien afin de prédire les résultats pour la santé associés à différentes stratégies de dépistage par mammographie numérique (y compris l’absence de dépistage) selon différentes fourchettes d’âge. Pour chaque stratégie, le modèle permet d’estimer les avantages, les risques, les limites et les ressources utilisées.
Date de diffusion : 2015-12-16
7. Un outil de surveillance pour évaluer les régimes alimentaires selon Bien manger avec le Guide alimentaire canadien Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201501114243
Description :
Un outil de surveillance a été élaboré afin d’évaluer les données sur l’apport alimentaire recueillies dans le cadre d’enquêtes en fonction de Bien manger avec le Guide alimentaire canadien (GAC). L’outil permet de classer les aliments du Fichier canadien sur les éléments nutritifs (FCÉN) en fonction de leur degré de conformité avec les recommandations du GAC. Le présent article décrit l’exercice de validation effectué pour s’assurer que les aliments du FCÉN considérés « conformes aux recommandations du GAC » aient été classés de façon appropriée.
Date de diffusion : 2015-11-18
8. Demosim 2015 Archivé
Articles et rapports : 91-621-X2015001
Description :
Ce document décrit succinctement le fonctionnement général ainsi que les méthodes et sources de données du modèle de projections démographiques par microsimulation Demosim. Il constitue un complément méthodologique aux produits analytiques issus de Demosim.
Date de diffusion : 2015-09-17
9. Cadre généralisé pour la détermination des probabilités d’inclusion optimales dans les plans de sondage à un degré pour des enquêtes à plusieurs variables et plusieurs domaines Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114149
Description :
L’article décrit un cadre généralisé de calcul des probabilités d’inclusion optimales dans divers contextes d’enquête dans lesquels il est requis de diffuser des estimations d’enquête d’une précision préétablie pour de multiples variables et domaines d’intérêt. Le cadre permet de définir des plans de sondage stratifiés classiques ou incomplets. Les probabilités d’inclusion optimales sont obtenues en minimisant les coûts au moyen d’un algorithme qui garantit l’établissement de bornes pour les erreurs d’échantillonnage au niveau du domaine, en supposant que les variables d’appartenance au domaine sont disponibles dans la base de sondage. Les variables cibles sont inconnues, mais peuvent être prédites au moyen de modèles de superpopulation appropriés. L’algorithme tient compte correctement de l’incertitude de ces modèles. Certaines expériences basées sur des données réelles montrent les propriétés empiriques de l’algorithme.
Date de diffusion : 2015-06-29
10. Estimation sur petits domaines en combinant des données provenant de plusieurs sources Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114150
Description :
Une approche basée sur un modèle au niveau du domaine pour combiner des données provenant de plusieurs sources est examinée dans le contexte de l’estimation sur petits domaines. Pour chaque petit domaine, plusieurs estimations sont calculées et reliées au moyen d’un système de modèles d’erreur structurels. Le meilleur prédicteur linéaire sans biais du paramètre de petit domaine peut être calculé par la méthode des moindres carrés généralisés. Les paramètres des modèles d’erreur structurels sont estimés en s’appuyant sur la théorie des modèles d’erreur de mesure. L’estimation des erreurs quadratiques moyennes est également discutée. La méthode proposée est appliquée au problème réel des enquêtes sur la population active en Corée.
Date de diffusion : 2015-06-29

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Date de modification :: 2024-04-25

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