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  • Articles et rapports : 12-001-X20010026090
    Description :

    Dans une enquête téléphonique, le nombre d'appels est utilisé comme indicateur de la difficulté à joindre le répondant. Ceci permet, dans un modèle de non-réponse, une division probabiliste des non-répondants en deux catégories : réfractaires (ceux qui refuseront toujours de répondre) et non-réfractaires (ceux qui ne sont pas disponibles pour répondre). Cela permet en outre d'estimer stochastiquement les opinions de ce dernier groupe de non-répondants et d'évaluer si la non-réponse est ignorable aux fins des inférences au sujet de la variable dépendante. Nous avons appliqué ces idées aux données d'une enquête dans la région métropolitaine de Toronto ayant porté sur les attitudes à l'égard de l'usage du tabac en milieu de travail. À l'aide d'un modèle bayesien, nous échantillonnons la distribution postérieure des paramètres du modèle par les méthodes de Monte Carlo à chaïne de Markov. Les résultats révèlent que la non-réponse n'est pas ignorable et que ceux qui n'ont pas répondu étaient deux fois plus susceptibles d'accepter le libre usage du tabac en milieu de travail que ceux qui ont répondu.

    Date de diffusion : 2002-02-28
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  • Articles et rapports : 12-001-X20010026090
    Description :

    Dans une enquête téléphonique, le nombre d'appels est utilisé comme indicateur de la difficulté à joindre le répondant. Ceci permet, dans un modèle de non-réponse, une division probabiliste des non-répondants en deux catégories : réfractaires (ceux qui refuseront toujours de répondre) et non-réfractaires (ceux qui ne sont pas disponibles pour répondre). Cela permet en outre d'estimer stochastiquement les opinions de ce dernier groupe de non-répondants et d'évaluer si la non-réponse est ignorable aux fins des inférences au sujet de la variable dépendante. Nous avons appliqué ces idées aux données d'une enquête dans la région métropolitaine de Toronto ayant porté sur les attitudes à l'égard de l'usage du tabac en milieu de travail. À l'aide d'un modèle bayesien, nous échantillonnons la distribution postérieure des paramètres du modèle par les méthodes de Monte Carlo à chaïne de Markov. Les résultats révèlent que la non-réponse n'est pas ignorable et que ceux qui n'ont pas répondu étaient deux fois plus susceptibles d'accepter le libre usage du tabac en milieu de travail que ceux qui ont répondu.

    Date de diffusion : 2002-02-28
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