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- 1. Méthodes de téléenquêtes applicables aux enquêtes-ménages : revue et réflexions sur l'avenir ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015851Description :
Nous appelons téléenquête les enquêtes pour lesquelles le mode principal ou unique de collecte des données repose sur un moyen électronique de télécommunications y compris le téléphone et d'autres dispositifs technologiques plus avancés, comme le courrier électronique, Internet, la vidéophone ou la télécopie. Nous examinons, brièvement, les débuts des enquêtes par téléphone et, plus en détail, les progrès récents dans les domaines du plan de sondage et de l'estimation, de la couverture et de la non-réponse, ainsi que de l'évaluation de la qualité des données. Ces progrès méthodologiques ont fait de l'enquête téléphonique le mode principal de collecte des données dans le domaine des enquêtes par sondage au cours du dernier quart de siècle. D'autres moyens de télécommunication de pointe deviennent rapidement des compléments importants, voire même des concurrents, du service téléphonique fixe et sont déjà utilisés de diverses façons pour réaliser les enquêtes par sondage. Nous examinons leur potentiel pour les opérations d'enquête et l'effet que pourraient avoir les progrès technologiques actuels et futurs dans le secteur des télécommunications sur les pratiques d'enquête et leurs conséquences méthodologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 2. Estimation de la variance après imputation ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015856Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X20010015858Description :
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 - 4. Échantillonnage et pondération d'une enquête auprès de personnes sans domicile : un exemple français ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015859Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X20000025532Description :
Lorsque le mécanisme de réponse dans une enquête dépend d'une variable d'intérêt mesurée dans cette même enquête et qui n'est observée que pour une partie de l'échantillon seulement, on dit qu'on est en présence de non-réponse non-ignorable. Dans une telle situation, ne pas tenir compte de la non-réponse peut engendrer un biais important dans l'estimation d'une moyenne ou d'un total. Pour contrer ce problème, on peut modéliser conjointement le mécanisme de réponse et la variable d'intérêt et effectuer l'estimation par la méthode du maximum de vraisemblance. La critique principale de cette méthode est que l'estimation par la méthode du maximum de vraisemblance est basée sur l'hypothèse difficilement vérifiable de normalité des erreurs pour le modèle impliquant la variable d'intérêt. Dans cet article, on propose une méthode d'estimation robuste par rapport à l'hypothèse de normalité puisqu'elle est construite de telle sorte qu'elle n'exige pas de spécifier la distribution des erreurs. La méthode est évaluée au moyen de simulations de Monte Carlo. On propose également une méthode simple permettant de vérifier la validité de l'hypothèse de normalité des erreurs quand la non-réponse n'est pas ignorable.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025538Description :
Cochran (1977, p.374) a proposé certains estimateurs par quotient ou par régression de la moyenne de population fondés sur la méthode de Hansen et Hurwitz (1946) consistant à sous-échantillonner les non-répondants en supposant que l'on connaît la moyenne de population de la variable auxiliaire. Le présent article décrit certains estimateurs par quotient ou par régression axés sur un échantillonnage double (à deux phases) applicables aux cas où l'on ne connaît pas la moyenne de population de la variable auxiliaire. On y compare aussi la performance de ces estimateurs à celle de l'estimateur proposé par Hansen et Hurwitz (1946).
Date de diffusion : 2001-02-28 - 7. Modélisation des effets d'intervieweur dans le cas des enquêtes par panel : une application ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20000025539Description :
Le présent article décrit la combinaison de deux applications de modèles multiniveaux. Le modèle multiniveaux convient bien à l'analyse des effets d'intervieweur sur les données d'enquête. On peut aussi l'utiliser pour analyser des données longitudinales, c'est-à-dire des mesures répétées. Nous analysons un indicateur de la qualité des données que nous appliquons à des données de panel recueillies dans le cadre des enquêtes post-électorales auprès de la population belge.
Date de diffusion : 2001-02-28
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- 1. Méthodes de téléenquêtes applicables aux enquêtes-ménages : revue et réflexions sur l'avenir ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015851Description :
Nous appelons téléenquête les enquêtes pour lesquelles le mode principal ou unique de collecte des données repose sur un moyen électronique de télécommunications y compris le téléphone et d'autres dispositifs technologiques plus avancés, comme le courrier électronique, Internet, la vidéophone ou la télécopie. Nous examinons, brièvement, les débuts des enquêtes par téléphone et, plus en détail, les progrès récents dans les domaines du plan de sondage et de l'estimation, de la couverture et de la non-réponse, ainsi que de l'évaluation de la qualité des données. Ces progrès méthodologiques ont fait de l'enquête téléphonique le mode principal de collecte des données dans le domaine des enquêtes par sondage au cours du dernier quart de siècle. D'autres moyens de télécommunication de pointe deviennent rapidement des compléments importants, voire même des concurrents, du service téléphonique fixe et sont déjà utilisés de diverses façons pour réaliser les enquêtes par sondage. Nous examinons leur potentiel pour les opérations d'enquête et l'effet que pourraient avoir les progrès technologiques actuels et futurs dans le secteur des télécommunications sur les pratiques d'enquête et leurs conséquences méthodologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 2. Estimation de la variance après imputation ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015856Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X20010015858Description :
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 - 4. Échantillonnage et pondération d'une enquête auprès de personnes sans domicile : un exemple français ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015859Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X20000025532Description :
Lorsque le mécanisme de réponse dans une enquête dépend d'une variable d'intérêt mesurée dans cette même enquête et qui n'est observée que pour une partie de l'échantillon seulement, on dit qu'on est en présence de non-réponse non-ignorable. Dans une telle situation, ne pas tenir compte de la non-réponse peut engendrer un biais important dans l'estimation d'une moyenne ou d'un total. Pour contrer ce problème, on peut modéliser conjointement le mécanisme de réponse et la variable d'intérêt et effectuer l'estimation par la méthode du maximum de vraisemblance. La critique principale de cette méthode est que l'estimation par la méthode du maximum de vraisemblance est basée sur l'hypothèse difficilement vérifiable de normalité des erreurs pour le modèle impliquant la variable d'intérêt. Dans cet article, on propose une méthode d'estimation robuste par rapport à l'hypothèse de normalité puisqu'elle est construite de telle sorte qu'elle n'exige pas de spécifier la distribution des erreurs. La méthode est évaluée au moyen de simulations de Monte Carlo. On propose également une méthode simple permettant de vérifier la validité de l'hypothèse de normalité des erreurs quand la non-réponse n'est pas ignorable.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025538Description :
Cochran (1977, p.374) a proposé certains estimateurs par quotient ou par régression de la moyenne de population fondés sur la méthode de Hansen et Hurwitz (1946) consistant à sous-échantillonner les non-répondants en supposant que l'on connaît la moyenne de population de la variable auxiliaire. Le présent article décrit certains estimateurs par quotient ou par régression axés sur un échantillonnage double (à deux phases) applicables aux cas où l'on ne connaît pas la moyenne de population de la variable auxiliaire. On y compare aussi la performance de ces estimateurs à celle de l'estimateur proposé par Hansen et Hurwitz (1946).
Date de diffusion : 2001-02-28 - 7. Modélisation des effets d'intervieweur dans le cas des enquêtes par panel : une application ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20000025539Description :
Le présent article décrit la combinaison de deux applications de modèles multiniveaux. Le modèle multiniveaux convient bien à l'analyse des effets d'intervieweur sur les données d'enquête. On peut aussi l'utiliser pour analyser des données longitudinales, c'est-à-dire des mesures répétées. Nous analysons un indicateur de la qualité des données que nous appliquons à des données de panel recueillies dans le cadre des enquêtes post-électorales auprès de la population belge.
Date de diffusion : 2001-02-28
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