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- Articles et rapports : 12-001-X201400214089Description :
Le présent document décrit l’utilisation de l’imputation multiple pour combiner l’information de plusieurs enquêtes de la même population sous-jacente. Nous utilisons une nouvelle méthode pour générer des populations synthétiques de façon non paramétrique à partir d’un bootstrap bayésien fondé sur une population finie qui tient systématiquement compte des plans d’échantillonnage complexes. Nous analysons ensuite chaque population synthétique au moyen d’un logiciel standard de données complètes pour les échantillons aléatoires simples et obtenons une inférence valide en combinant les estimations ponctuelles et de variance au moyen des extensions de règles de combinaison existantes pour les données synthétiques. Nous illustrons l’approche en combinant les données de la National Health Interview Survey (NHIS) de 2006 et de la Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) de 2006.
Date de diffusion : 2014-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201400214091Description :
L’imputation fractionnaire paramétrique (IFP) proposée par Kim (2011) est un outil d’estimation des paramètres à usage général en cas de données manquantes. Nous proposons une imputation fractionnaire hot deck (IFHD), qui est plus robuste que l’IFP ou l’imputation multiple. Selon la méthode proposée, les valeurs imputées sont choisies parmi l’ensemble des répondants, et des pondérations fractionnaires appropriées leur sont assignées. Les pondérations sont ensuite ajustées pour répondre à certaines conditions de calage, ce qui garantit l’efficacité de l’estimateur IFHD résultant. Deux études de simulation sont présentées afin de comparer la méthode proposée aux méthodes existantes.
Date de diffusion : 2014-12-19
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- Articles et rapports : 12-001-X201400214089Description :
Le présent document décrit l’utilisation de l’imputation multiple pour combiner l’information de plusieurs enquêtes de la même population sous-jacente. Nous utilisons une nouvelle méthode pour générer des populations synthétiques de façon non paramétrique à partir d’un bootstrap bayésien fondé sur une population finie qui tient systématiquement compte des plans d’échantillonnage complexes. Nous analysons ensuite chaque population synthétique au moyen d’un logiciel standard de données complètes pour les échantillons aléatoires simples et obtenons une inférence valide en combinant les estimations ponctuelles et de variance au moyen des extensions de règles de combinaison existantes pour les données synthétiques. Nous illustrons l’approche en combinant les données de la National Health Interview Survey (NHIS) de 2006 et de la Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) de 2006.
Date de diffusion : 2014-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201400214091Description :
L’imputation fractionnaire paramétrique (IFP) proposée par Kim (2011) est un outil d’estimation des paramètres à usage général en cas de données manquantes. Nous proposons une imputation fractionnaire hot deck (IFHD), qui est plus robuste que l’IFP ou l’imputation multiple. Selon la méthode proposée, les valeurs imputées sont choisies parmi l’ensemble des répondants, et des pondérations fractionnaires appropriées leur sont assignées. Les pondérations sont ensuite ajustées pour répondre à certaines conditions de calage, ce qui garantit l’efficacité de l’estimateur IFHD résultant. Deux études de simulation sont présentées afin de comparer la méthode proposée aux méthodes existantes.
Date de diffusion : 2014-12-19
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