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- Articles et rapports : 12-001-X201500114160Description :
L’estimation composite est une technique applicable aux enquêtes répétées avec chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. Le présent article examine les estimateurs par la régression modifiée qui permettent d’intégrer l’information provenant de périodes antérieures dans les estimations pour la période courante. La gamme d’estimateurs par la régression modifiée est étendue au cas des enquêtes-entreprises dont la base de sondage évolue avec le temps en raison de l’ajout des « nouvelles entreprises » et de la suppression des « entreprises disparues ». Puisque les estimateurs par la régression modifiée peuvent s’écarter de l’estimateur par la régression généralisée au cours du temps, il est proposé d’utiliser un estimateur par la régression modifiée de compromis correspondant à la moyenne pondérée de l’estimateur par la régression modifiée et de l’estimateur par la régression généralisée. Une étude par simulation Monte Carlo montre que l’estimateur par la régression modifiée de compromis proposé donne lieu à d’importants gains d’efficacité en ce qui concerne les estimations ponctuelles ainsi que les estimations des variations.
Date de diffusion : 2015-06-29 - Articles et rapports : 12-001-X201500114174Description :
L’échantillonnage matriciel, aussi appelé échantillonnage avec questionnaire fractionné ou scindé, est un plan d’échantillonnage qui consiste à diviser un questionnaire en sous-ensembles de questions, éventuellement chevauchants, puis à administrer chaque sous-ensemble à un ou à plusieurs sous-échantillons aléatoires d’un échantillon initial. Ce type de plan, de plus en plus attrayant, répond aux préoccupations concernant les coûts de la collecte, le fardeau de réponse et la qualité des données, mais réduit le nombre d’unités échantillonnées auxquelles les questions sont posées. Un concept élargi du plan d’échantillonnage matriciel comprend l’intégration d’échantillons provenant d’enquêtes distinctes afin de rationaliser les opérations d’enquête et d’accroître la cohérence des données de sortie. Dans le cas de l’échantillonnage matriciel avec sous-ensembles chevauchants de questions, nous proposons une méthode d’estimation efficace qui exploite les corrélations entre les items étudiés dans les divers sous-échantillons afin d’améliorer la précision des estimations de l’enquête. La méthode proposée, fondée sur le principe de la meilleure estimation linéaire sans biais, produit des estimateurs par régression optimale composites des totaux de population en utilisant un scénario approprié de calage des poids d’échantillonnage de l’échantillon complet. Une variante de ce scénario de calage, d’usage plus général, produit des estimateurs par régression généralisée composites qui sont également très efficaces sur le plan des calculs.
Date de diffusion : 2015-06-29 - Articles et rapports : 12-001-X201500114200Description :
Nous considérons la méthode de la meilleure prédiction observée (MPO; Jiang, Nguyen et Rao 2011) pour l’estimation sur petits domaines sous le modèle de régression à erreurs emboîtées, où les fonctions moyenne et variance peuvent toutes deux être spécifiées inexactement. Nous montrons au moyen d’une étude par simulation que la MPO peut donner de nettement meilleurs résultats que la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) non seulement en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) globale, mais aussi l’EQMP au niveau du domaine pour chacun des petits domaines. Nous proposons, pour estimer l’EQMP au niveau du domaine basée sur le plan de sondage, une méthode du bootstrap simple qui produit toujours des estimations positives de l’EQMP. Nous évaluons les propriétés de l’estimateur de l’EQMP proposé au moyen d’une étude par simulation. Nous examinons une application à la Television School and Family Smoking Prevention and Cessation study.
Date de diffusion : 2015-06-29 - 14. Estimation bayésienne linéaire en population finie en considérant en particulier les données catégoriques ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201400111886Description :
L'estimateur bayésien linéaire en population finie est obtenu en partant d'un modèle de régression à deux degrés spécifié uniquement par les moyennes et les variances de certains paramètres du modèle associés à chaque degré de la hiérarchie. Nombre d'estimateurs fondés sur le plan de sondage usuels décrits dans la littérature peuvent être obtenus en tant que cas particuliers. Un nouvel estimateur par le ratio est également proposé pour la situation pratique où de l'information auxiliaire est disponible. L'application de la même approche bayésienne linéaire est proposée pour estimer des proportions pour des données catégoriques multiples associées aux unités de la population finie, ce qui constitue la principale contribution des présents travaux, et est illustrée au moyen d'un exemple numérique.
Date de diffusion : 2014-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201400114004Description :
En 2009, deux enquêtes importantes réalisées par la division des administrations publiques du U.S. Census Bureau ont été remaniées afin de réduire la taille de l’échantillon, d’économiser des ressources et d’améliorer la précision des estimations (Cheng, Corcoran, Barth et Hogue 2009). Sous le nouveau plan de sondage, chaque strate habituelle, définie par l’État et le type d’administration publique, qui contient un nombre suffisant d’unités (administrations publiques) est divisée en deux sous strates en fonction de la masse salariale totale de chaque unité afin de tirer un plus petit échantillon de la sous strate des unités de petite taille. L’approche assistée par modèle est adoptée pour estimer les totaux de population. Des estimateurs par la régression utilisant des variables auxiliaires sont obtenus soit pour chaque sous strate ainsi créée soit pour la strate originale en regroupant des deux sous strates. Cheng, Slud et Hogue (2010) ont proposé une méthode fondée sur un test de décision qui consiste à appliquer un test d’hypothèse pour décider quel estimateur par la régression sera utilisé pour chaque strate originale. La convergence et la normalité asymptotique de ces estimateurs assistés par modèle sont établies ici sous un cadre asymptotique fondé sur le plan de sondage ou assisté par modèle. Nos résultats asymptotiques suggèrent aussi deux types d’estimateurs de variance convergents, l’un obtenu par substitution des quantités inconnues dans les variances asymptotiques et l’autre en appliquant la méthode du bootstrap. La performance de tous les estimateurs des totaux et des estimateurs de leur variance est examinée au moyen d’études empiriques. L’Annual Survey of Public Employment and Payroll (ASPEP) des États Unis est utilisé pour motiver et illustrer notre étude.
Date de diffusion : 2014-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201300211871Description :
Les modèles de régression sont utilisés couramment pour analyser les données d'enquête lorsque l'on souhaite déterminer quels sont les facteurs influents associés à certains indices comportementaux, sociaux ou économiques au sein d'une population cible. Lorsque des données sont recueillies au moyen d'enquêtes complexes, il convient de réexaminer les propriétés des approches classiques de sélection des variables élaborées dans des conditions i.i.d. ne faisant pas appel au sondage. Dans le présent article, nous dérivons un critère BIC fondé sur la pseudovraisemblance pour la sélection des variables dans l'analyse des données d'enquête et proposons une approche de vraisemblance pénalisée dans des conditions de sondage pour sa mise en oeuvre. Les poids de sondage sont attribués comme il convient pour corriger le biais de sélection causé par la distorsion entre l'échantillon et la population cible. Dans un cadre de randomisation conjointe, nous établissons la cohérence de la procédure de sélection proposée. Les propriétés en échantillon fini de l'approche sont évaluées par des analyses et des simulations informatiques en se servant de données provenant de la composante de l'hypertension de l'Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada de 2009.
Date de diffusion : 2014-01-15 - Articles et rapports : 12-001-X201200211757Description :
Les colinéarités entre les variables explicatives des modèles de régression linéaire affectent les estimations fondées sur des données d'enquête autant que celles fondées sur des données ne provenant pas d'enquêtes. Les effets indésirables sont des erreurs-types inutilement grandes, des statistiques t faussement faibles ou élevées et des estimations des paramètres de signe illogique. Les diagnostics de colinéarité disponibles ne conviennent généralement pas pour les données d'enquête, parce que les estimateurs de variance qui y sont intégrés ne tiennent pas compte correctement de la stratification, des grappes et des poids de sondage. Dans le présent article, nous élaborons des indices de conditionnement et des décompositions de variance pour diagnostiquer les problèmes de colinéarité dans des données provenant d'enquêtes complexes. Les diagnostics adaptés sont illustrés au moyen de données provenant d'une enquête sur les caractéristiques de l'état de santé.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201200111685Description :
Les données d'enquêtes servent souvent à ajuster des modèles de régression linéaire. Les valeurs des covariables utilisées dans la modélisation n'étant toutefois pas contrôlées comme elles pourraient l'être dans une expérience, la colinéarité entre les covariables est un problème inévitable dans l'analyse des données d'enquêtes. Même si de nombreux livres et articles ont décrit le problème de la colinéarité et proposé des stratégies en vue de comprendre, d'évaluer et de traiter sa présence, la littérature sur les méthodes d'enquête n'a livré aucun outil diagnostique approprié pour évaluer son incidence sur l'estimation par la régression quand il est tenu compte de la complexité de l'enquête. Nous avons élaboré des facteurs d'inflation de la variance qui mesurent l'augmentation (« l'inflation ») de la variance des estimateurs des paramètres attribuable au fait que les variables explicatives ne sont pas orthogonales. Les facteurs d'inflation de la variance conviennent pour les estimateurs par la régression pondérée par les poids de sondage et tiennent compte des caractéristiques du plan de sondage complexe, par exemple, les pondérations, les grappes et les strates. Ces méthodes sont illustrées en utilisant un échantillon probabiliste provenant d'une enquête-ménage sur la santé et la nutrition.
Date de diffusion : 2012-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201100211602Description :
Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 20. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211605Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21
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Données (2)
Données (2) ((2 résultats))
- Microdonnées à grande diffusion : 99M0001XDescription : Le Fichier des particuliers, Enquête nationale auprès des ménages, 2011 (fichier de microdonnées à grande diffusion) fournit des données sur les caractéristiques de la population canadienne. Le fichier contient un échantillon de 2,7 % de réponses anonymes tirées du questionnaire de l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011. Le fichier a été examiné minutieusement afin de garantir l'entière confidentialité des réponses individuelles et les identificateurs géographiques ont été limités aux provinces/territoires et aux régions métropolitaines. Avec ces 133 variables, cet outil de travail complet est excellent pour les analystes des politiques, les organismes de sondage, les chercheurs en sciences sociales et quiconque souhaitant modéliser et effectuer des analyses de régression statistique à l'aide des données de l'Enquête nationale auprès des ménages.
Les fichiers de microdonnées sont les seuls produits donnant aux utilisateurs l'accès à des données non agrégées. L'utilisateur des FMGD peut grouper et manipuler ces variables en fonction de ses besoins et de l'objet de ses recherches. Il peut produire des totalisations qui sont exclues des autres produits l'ENM ou analyser les relations entre les variables en effectuant divers tests statistiques. Les FMGD donnent rapidement accès à une très vaste base de données sociales et économiques sur le Canada et ses habitants.
Ce produit, offert en format DVD-ROM, comprend le fichier de données (en format ASCII); la documentation de l'utilisateur et l'information complémentaire; toutes les ententes de licence; ainsi que les programmes (codes sources) SAS, SPSS, et Stata pour permettre aux utilisateurs de lire l'ensemble des enregistrements. Afin d'utiliser ce produit, il est important de noter que les utilisateurs doivent posséder des connaissances pour manipuler des ensembles de données (ou des logiciels) comme SAS ou SPSS ou Stata.
Date de diffusion : 2023-09-12 - 2. Le bilinguisme et le revenu du travail ArchivéTableau : 75-001-X19890022277Description :
Cette étude compare le revenu des travailleurs bilingues et unilingues dans trois centres urbains: Montréal, Toronto et Ottawa-Hull. Les différences de revenu sont examinées à la lumière de plusieurs considérations d'ordre démographique. L'auteur examine aussi les différences entre les travailleurs bilingues et unilingues sur le plan des emplois détenus.
Date de diffusion : 1989-06-30
Analyses (173)
Analyses (173) (40 à 50 de 173 résultats)
- 41. Une méthode bootstrap pratique pour les tests d'hypothèses à partir des données d'enquête ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200900110882Description :
Le recours à la méthode bootstrap est de plus en plus répandu dans le contexte des enquêtes par sondage réalisées par les organismes statistiques nationaux. Dans la plupart des applications, plusieurs ensembles de poids bootstrap sont fournis aux analystes avec le fichier de microdonnées d'enquête. Jusqu'à présent, l'utilisation de la méthode en pratique semble avoir été limitée principalement aux problèmes d'estimation de la variance. Dans le présent article, nous proposons une méthode bootstrap pour les tests d'hypothèses au sujet d'un vecteur de paramètres inconnus d'un modèle quand l'échantillon a été tiré d'une population finie. Le plan d'échantillonnage probabiliste utilisé pour sélectionner l'échantillon peut être informatif ou non. Notre méthode s'appuie sur des statistiques de test fondées sur un modèle dans lesquelles sont intégrés les poids de sondage. Ces statistiques sont habituellement faciles à calculer en se servant de progiciels statistiques classiques. Nous approximons la distribution sous l'hypothèse nulle de ces statistiques pondérées fondées sur un modèle en utilisant des poids bootstrap. L'un des avantages de notre méthode bootstrap par rapport aux méthodes existantes de test d'hypothèses à partir des données d'enquête est qu'après avoir reçu les ensembles de poids bootstrap, les analystes peuvent l'appliquer très facilement, même s'ils ne disposent pas de logiciels spécialisés pour le traitement des données d'enquêtes complexes. En outre, nos résultats de simulation laissent entendre que, dans l'ensemble, la méthode donne des résultats comparables à ceux de la méthode de Rao Scott et meilleurs que ceux des méthodes de Wald et de Bonferroni quand on teste des hypothèses au sujet d'un vecteur de paramètres d'un modèle de régression linéaire.
Date de diffusion : 2009-06-22 - 42. Dans ce numéro (Vol. 35, no. 1) ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200900110892Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2009-06-22 - Revues et périodiques : 89-552-MGéographie : CanadaDescription :
L'Enquête internationale sur l'alphabétisation des adultes (EIAA) est une initiative de sept pays qui s'est tenue à l'automne 1994. Son objectif visait à établir des profils d'alphabétisme comparables sans égard aux frontières nationales, linguistiques et culturelles. Les vagues successives de l'enquête incluent maintenant près de 30 pays partout dans le monde. La série de monographies comprend des études détaillées découlant de la base de données de l'EIAA, qui ont été effectuées par des spécialistes de l'alphabétisme au Canada et aux États-Unis. Les recherches sont principalement financées par Développement des ressources humaines Canada. Les monographies mettent l'accent sur les questions actuelles en matière de politiques et portent sur des sujets comme la formation continue, la correspondance et la non-correspondance entre les capacités de lecture et le milieu de travail, les capacités de lecture et l'état de santé des personnes âgées, l'alphabétisme et la sécurité économique, pour ne nommer que ceux-là.
Date de diffusion : 2008-07-21 - 44. Les équipes de soins de santé primaires et leur effet sur les processus et les résultats des soins ArchivéArticles et rapports : 82-622-X2008002Géographie : CanadaDescription :
La présente étude s'appuie sur des données provenant de l'Enquête canadienne sur l'expérience des soins de santé primaires pour évaluer la mesure dans laquelle les Canadiens ont accès à des équipes de soins de santé primaires et l'effet de ces équipes sur les processus de soins et sur leurs résultats. L'étude comprend trois projets portant, respectivement, sur les déterminants de l'accès à une équipe de soins de santé primaires (projet 1), l'effet des équipes de soins de santé primaires sur divers processus de soins (projet 2) et la détermination des chemins suivant lesquels les équipes de soins de santé primaires influencent les résultats des soins (projet 3).
Date de diffusion : 2008-07-15 - 45. Estimateurs par la régression généralisée d'un total de population finie utilisant la méthode de Box-Cox ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200800110610Description :
Un nouvel estimateur par la régression généralisée d'un total de population finie basé sur la méthode de transformation de Box-Cox et son estimateur de la variance sont proposés sous un plan général de sondage à probabilités inégales. En étant convergent par rapport au plan de sondage, l'estimateur proposé retient la propriété de robustesse de l'estimateur GREG, même si le modèle sous jacent est défaillant. En outre, la méthode de Box-Cox permet de trouver automatiquement une transformation raisonnable de la variable dépendante en se servant des données. La robustesse et l'efficacité du nouvel estimateur sont évaluées analytiquement et par des études en simulation de Monte Carlo.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 12-001-X200800110615Description :
Nous considérons les taux d'échantillonnage optimaux dans des plans d'échantillonnage par élément, quand l'analyse prévue est la régression linéaire pondérée par les poids de sondage et que les paramètres à estimer sont des combinaisons linéaires des coefficients de régression provenant d'un ou de plusieurs modèles. Nous commençons par élaborer des méthodes en supposant que des renseignements exacts sur les variables du plan existent dans la base de sondage, puis nous les généralisons à des situations où l'information pour certaines variables du plan n'est disponible que sous forme d'agrégat pour des groupes de sujets éventuels ou provient de données inexactes ou périmées. Nous envisageons également un plan d'échantillonnage pour l'estimation de combinaisons de coefficients provenant de plus d'un modèle. Une généralisation supplémentaire permet d'utiliser des combinaisons flexibles de coefficients choisies pour améliorer l'estimation d'un effet tout en en contrôlant un autre. Les applications éventuelles comprennent l'estimation des moyennes pour plusieurs ensembles de domaines chevauchants, ou l'amélioration des estimations pour des sous populations telles que les races minoritaires par échantillonnage non proportionnel des régions géographiques. Dans le contexte de la conception d'un sondage sur les soins reçus par les cancéreux (l'étude CanCORS) qui a motivé nos travaux, l'information éventuelle sur les variables du plan d'échantillonnage comprenait des données de recensement au niveau de l'îlot sur la race/ethnicité et la pauvreté, ainsi que des données au niveau individuel. Pour un emplacement de l'étude, un plan d'échantillonnage avec probabilités inégales en utilisant les adresses résidentielles des sujets et des données de recensement réduirait la variance de l'estimateur d'un effet du revenu de 25 %, ou de 38 % si la race des sujets avait été connue également. Par pondération flexible des contrastes du revenu selon la race, la variance de l'estimateur serait réduite de 26 % en utilisant les adresses résidentielles seulement et de 52 % en utilisant les adresses et les races. Nos méthodes seraient utiles dans les études où l'on considère un suréchantillonnage géographique selon la race ethnicité ou les caractéristiques socioéconomiques, ou dans toute étude où les caractéristiques pour lesquelles des données sont disponibles dans les bases de sondage sont mesurées avec une erreur.
Date de diffusion : 2008-06-26 - 47. Dans ce numéro (Vol. 34, no. 1) ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200800110642Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2008-06-26 - 48. Inférence bayésienne prédictive robuste pour les quantiles de population finie d'un petit domaine ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110392Description :
Nous suivons une méthode bayésienne robuste pour analyser des données pouvant présenter un biais de non-réponse et un biais de sélection non ignorables. Nous utilisons un modèle de régression logistique robuste pour établir le lien entre les indicateurs de réponse (variable aléatoire de Bernoulli) et les covariables, dont nous disposons pour tous les membres de la population finie. Ce lien permet d'expliquer l'écart entre les répondants et les non-répondants de l'échantillon. Nous obtenons ce modèle robuste en élargissant le modèle de régression logistique conventionnel à un mélange de lois de Student, ce qui nous fournit des scores de propension (probabilité de sélection) que nous utilisons pour construire des cellules d'ajustement. Nous introduisons les valeurs des non-répondants en tirant un échantillon aléatoire à partir d'un estimateur à noyau de la densité, formé d'après les valeurs des répondants à l'intérieur des cellules d'ajustement. La prédiction fait appel à une régression linéaire spline, fondée sur les rangs, de la variable de réponse sur les covariables selon le domaine, en échantillonnant les erreurs à partir d'un autre estimateur à noyau de la densité, ce qui rend notre méthode encore plus robuste. Nous utilisons des méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) pour ajuster notre modèle. Dans chaque sous-domaine, nous obtenons la loi a posteriori d'un quantile de la variable de réponse à l'intérieur de chaque sous-domaine en utilisant les statistiques d'ordre sur l'ensemble des individus (échantillonnés et non échantillonnés). Nous comparons notre méthode robuste à des méthodes paramétriques proposées récemment.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110416Description :
L'application des méthodes normalisées à des données d'enquête en omettant de tenir compte des caractéristiques du plan de sondage et des redressements de la pondération peut aboutir à des inférences erronées. Les méthodes bootstrap offrent une option intéressante à l'analyste qui veut en tenir compte. Le fichier de données comprend les poids de sondage finals pour l'échantillon complet et les poids bootstrap finals connexes pour un grand nombre de répliques bootstrap, ainsi que les données observées sur les unités de l'échantillon. Nous montrons comment ce genre de fichier peut être utilisé pour analyser les données d'enquête de façon simple à l'aide d'équations d'estimation pondérées. Nous discutons aussi d'une méthode bootstrap à fonction d'estimation en une étape qui permet d'éviter certaines difficultés que pose le bootstrap.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 12-001-X200700210488Description :
Le calage est le thème central de nombreux articles récents sur l'estimation dans le contexte de l'échantillonnage. Des expressions telles que « méthode de calage » et « estimateur par calage » sont fréquentes. Comme tiennent à le souligner les auteurs de ces articles, le calage offre un moyen systématique d'intégrer des données auxiliaires dans la procédure.
Le calage est devenu un instrument méthodologique important dans la production de statistiques à grande échelle. Plusieurs organismes statistiques nationaux ont conçu des logiciels de calcul des poids, qui sont généralement calés sur les données auxiliaires disponibles dans les registres administratifs et d'autres sources de données fiables. Le présent article fait le point sur la méthode de calage en mettant l'accent sur les progrès accomplis depuis une dizaine d'années. Le nombre d'études sur le calage augmente rapidement et nous abordons ici certaines des questions soulevées.
L'article débute par une définition de la méthode de calage, suivie d'une revue des caractéristiques importantes de cette méthode. L'estimation par calage est comparée à l'estimation par la régression (généralisée), qui est un autre moyen, conceptuellement différent, de tenir compte de l'information auxiliaire. Vient ensuite une discussion des aspects mathématiques du calage, y compris les méthodes permettant d'éviter les poids extrêmes. Dans les premières sections sont décrites des applications simples de la méthode, c'est-à-dire l'estimation d'un total de population sous échantillonnage direct, à une seule phase. Puis est envisagée la généralisation à des paramètres et à des plans d'échantillonnage plus complexes. Un trait commun de ces plans (à au moins deux phases ou deux degrés) est que l'information auxiliaire disponible peut comporter plusieurs composantes ou couches. L'application du calage dans de tels cas d'information composite est passée en revue. Plus loin, des exemples sont donnés pour illustrer comment les résultats de l'approche du calage peuvent différer de ceux obtenus grâce aux approches établies antérieurement. Enfin sont discutées des applications du calage en présence d'erreurs non dues à l'échantillonnage, en particulier les méthodes de correction du biais de non-réponse.
Date de diffusion : 2008-01-03
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Références (10)
Références (10) ((10 résultats))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X20010016308Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
Le Census Bureau utilise une analyse des erreurs de réponse pour évaluer l'efficacité des questions d'une enquête. Pour une enquête donnée, nous choisissons les questions à analyser que nous jugeons essentielles à l'enquête ou qui sont considérées comme problématiques à la suite d'une analyse antérieure. Les questions nouvelles ou révisées sont les plus susceptibles de faire l'objet d'une réinterview, c'est-à-dire d'une nouvelle interview qui consiste à poser de nouveau à un échantillon des répondants à l'enquête un sous-ensemble de questions provenant de l'interview originale. Pour chaque question de la réinterview, nous évaluons la proportion des répondants qui donnent des réponses incohérentes. Nous utilisons l'« indice d'incohérence » pour mesurer la variance de réponse. Pour chaque question, nous indiquons si la variance de réponse est faible, moyenne ou élevée. Dans le cas d'une variance élevée, les questions font l'objet d'un test cognitif et nous recommandons des modifications à apporter aux questions.
Pour l'analyse des erreurs de réponse de la Schools and Staffing Survey (SASS) parrainée par le National Center for Education Statistics (NCES), nous étudions également les liens possibles entre les réponses incohérentes et les caractéristiques des écoles et des enseignants qui participent à l'enquête. On peut utiliser les résultats de cette analyse pour modifier la méthode d'enquête en vue d'améliorer la qualité des données.
Date de diffusion : 2002-09-12 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015656Description :
Les études de séries chronologiques montrent qu'il existe une association entre la concentration des polluants atmosphériques, d'une part, et la morbidité et la mortalité, d'autre part. En général, ces études sont réalisées dans une seule ville, en appliquant diverses méthodes. Les critiques concernant ces études ont trait à la validité des ensembles de données utilisés et aux méthodes statistiques qui leur sont appliquées, ainsi qu'au manque de cohérence des résultats des études menées dans des villes différentes et même des nouvelles analyses indépendantes des données d'une ville particulière. Dans le présent article, nous examinons certaines des méthodes statistiques utilisées pour analyser un sous-ensemble de données nationales sur la pollution atmosphérique, la mortalité et les conditions météorologiques recueillies durant la National Morbidity and Mortality Air Pollution Study (NMMAPS).
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015668Description :
À la suite des problèmes d'estimation du sous-dénombrement qu'a posé le Recensement de l'Angleterre et du Pays de Galles de 1991, on s'est fixé comme objectif pour le Recensement de 2001 de créer une base de données entièrement corrigée pour tenir compte du sous-dénombrement net. Dans la présente communication, on examine l'application d'une méthode d'imputation pondérée par donneur qui se fonde sur des renseignements provenant tant du recensement que de l'Enquête sur la couverture du recensement (ECR). Le US Census Bureau envisage une approche similaire pour le Recensement des États-Unis de l'an 2000 (voir Isaki et coll. 1998). La méthode proposée fait la distinction entre les personnes qui ne sont pas dénombrées lors du recensement parce qu'on a manqué leur ménage et celles qui ne sont pas dénombrées dans les ménages qui ont été recensés. Les données de recensement sont couplées aux données de l'ECR. On utilise la régression logistique multinominale pour estimer la probabilité que des ménages soient omis dans le recensement, ainsi que la probabilité que des personnes ne soient pas dénombrées au sein de ménages recensés. On calcule des poids de couverture pour les ménages et pour les personnes d'après les probabilités estimatives, puis on les inègre à la méthode d'imputation par donneur.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015682Description :
L'application de la méthode d'estimation à double système (EDS) aux données appariées du recensement et de l'enquête postcensitaire (EPC) afin de déterminer le sous-dénombrement net est bien comprise (Hogan, 1993). Cependant, cette méthode n'a pas été utilisée jusqu'à présent pour évaluer le sous-dénombrement net au Royaume-Uni. On l'appliquera pour la première fois à l'occasion de l'EPC de 2001. Le présent article décrit la méthodologie générale employée pour la conception de l'enquête et pour l'estimation de cette EPC (baptisée Enquête sur la couverture du Recensement de 2001). L'estimation combine l'EDS et un estimateur par quotient ou par régression. Une étude par simulations utilisant les données du Recensement de 1991 de l'Angleterre et du pays de Galles montre que le modèle du quotient est en général plus robuste que le modèle de régression.
Date de diffusion : 2000-03-02 - 5. Calage simultané de plusieurs enquêtes ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015684Description :
Il arrive souvent qu'on recueille, de façon pratiquement simultaée, la même information sur plusieurs enquêtes différentes. En France, cela est institutionnalisé dans les enquêtes auprès des ménages qui comportent un tronc commun de variables portant sur la situation démographique, l'emploi, le logement et les revenus. Ces variables sont des cofacteurs importants des variables d'intérêt de chacune des enquêtes et leur utilisation judicieuse peut permettre un renforcement des estimations dans chacune d'elle. Les techniques de calage sur information incertaine peuvent s'appliquer de façon naturelle dans ce contexte. Cela revient à rechercher le meilleur estimateur sans biais des variables communes et à caler chacune des enquêtes sur cet estimateur. Il se trouve que l'estimateur ainsi obtenu dans chaque enquête est toujours un estimateur linéaire dont les pondérations sont faciles à expliciter, que la variance s'obtient sans problème nouveau de même que l'estimation de variance. Si on veut compléter la panoplie des estimateurs par régression, on peut aussi voir cette technique comme un estimateur par ridge-regression, ou encore comme une estimation par régression bayésienne.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015688Description :
Des données de sources multiples sont couplées pour examiner les liens géographique et temporel entre la pollution atmosphérique et l'asthme. Ces sources incluent les dossiers administratifs établis par 59 cabinets de médecins généralistes répartis à travers l'Angleterre et le Pays de Galles au sujet d'un demi million de patients venus à la consultation pour cause d'asthme, ainsi que des renseignements socioéconomiques recueillis dans le cadre d'une enquête par interview. Les codes postaux permettent de coupler ces données à celles sur i) la densité routière calculée pour les routes locales, ii) les émissions estimatives de dioxyde de soufre et d'oxydes d'azote, iii) la concentration de fumée noire, de dioxyde de soufre, de dioxyde d'azote et d'autres polluants mesurée ou interpolée aux emplacements des cabinets de médecins. Parallèlement, on analyse des séries chronologiques de Poisson, en tenant compte des variations entre cabinets de médecins, pour examiner les corrélations quotidiennes dans le cas des cabinets situés près des stations de surveillance de la qualité de l'air. Les analyses préliminaires montrent une association faible, en général non significative, entre les taux de consultations et les marqueurs de pollution. On examine les problèmes méthodologiques que posent la combinaison de données de ce genre et l'interprétation des résultats.
Date de diffusion : 2000-03-02 - 7. Recours à la métaanalyse pour étudier l'effet des tarifs liés à la période de consommation ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015692Description :
Les tarifs d'électricité qui varient selon la période de la journée, appelés aussi tarifs horaires ou tarifs multiples, sont susceptibles d'accroître considérablement l'efficacité économique du marché de l'énergie. Plusieurs services publics d'électricité ont étudié les effets économiques des programmes de tarification selon la période de consommation offerts à leur clientèle résidentielle. On recourt ici à la méta-analyse pour regrouper les résultats de trente-huit programmes distincts en vue d'étudier l'effet des tarifs multiples sur la demande d'électricité. Quatre constations importantes se dégagent de l'analyse. Premièrement, le rapport entre le tarif de période de pointe et le tarif en période creuse doit être élevé pour que l'effet sur la demande de pointe soit important. Deuxièmement, les tarifs de période de pointe ontune incidence relativement plus importante sur la demande en été qu'en hiver. Troisièmement, les tarifs sont relativement plus efficaces s'ils sont sur une base permanente plutôt qu'expérimentale. Quatrièmement, la perception de frais en fonction de la demande concurrence les tarifs multiples ordinaires sur la demande de pointe.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015017Description :
Les études longitudinales avec observations répétées sur des individus permettent de mieux caractériser les changements et de mieux évaluer les facteurs de risque éventuels. On possède toutefois peu d'expérience sur l'application de modèles perfectionnés à des données longitudinales avec plan d'échantillonnage complexe. Nous présentons ici les résultats d'une comparaison de différentes méthodes d'estimation de la variance applicables à des modèles à effets aléatoires évaluant l'évolution de la fonction cognitive chez les personnes âgées. Le plan d'échantillonnage consiste en un échantillon stratifié de personnes âgées de 65 ans et plus, prélevé dans le cadre d'une étude communautaire visant à examiner les facteurs de risque de la démence. Le modèle résume l'hétérogénéité de la population, en ce qui a trait au niveau global et au taux d'évolution de la fonction cognitive, en utilisant des effets aléatoires comme coordonnée à l'origine et comme pente. Nous discutons d'une méthode de régression non pondérée avec covariables représentant les variables de stratification, d'une méthode de régression pondérée et de la méthode bootstrap; nous présentons également quelques travaux préliminaires sur la méthode de répétition équilibrée et celle du jackknife.
Date de diffusion : 1999-10-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015029Description :
Dans le cas des enquêtes longitudinales, les sujets qui font partie de l'échantillon sont observés pendant plusieurs périodes. En général, cette caractéristique produit des observations dépendantes sur le même sujet, plus des corrélations ordinaires entre sujets résultant du plan d'échantillonnage. Nombre des travaux décrits dans la littérature portent surtout sur la modélisation de la moyenne marginale d'une réponse en fonction de covariables. Liang et Zeger (1986) se sont servis d'équations d'estimation généralisées nécessitant uniquement la spécification correcte de la moyenne marginale et ont obtenu les erreurs-types des estimations des paramètres de régression et les critères connexes du test de Wald, en supposant que les mesures répétées effectuées sur un sujet de l'échantillon présentent une structure de corrélation provisoire. Rotnitzky et Jewell (1990) ont développé des tests de quasi-résultat et des corrections de Rao-Scott aux tests de quasi-résultat provisoire dans le cadre de modèles marginaux. Ces méthodes sont asymptotiquement robustes en regard de la spécification erronée de la structure des corrélations propre à un sujet, mais supposent que les sujets de l'échantillon sont indépendants, ce qui n'est pas toujours vrai dans le cas de donneées d'enquêtes longitudinales complexes fondées sur un échantillonnage stratifié à plusieurs degrés. Nous proposons des tests de Wald et des tests de quasi-score asymptotiquement valides pour les données d'enquêtes longitudinales, fondés sur la méthode de linéarisation de Taylor et sur la méthode jackknife. Nous élaborons aussi d'autres tests, fondés sur les corrections apportées par Rao-Scott à des tests naïfs qui ne tiennent pas compte des caractéristiques du plan de sondage et sur les t de Bonferroni. Ces tests sont particulièrement utiles quand le nombre réel de degrés de liberté, ordinairement considéré comme égal au nombre total d'unités primaires dans l'échantillon (grappes) moins le nombre de strates, est petit.
Date de diffusion : 1999-10-22 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015035Description :
Dans le cadre d'une enquête longitudinale effectuée pendant k périodes, certaines unités peuvent être observées pour un nombre de périodes inférieur à k. Les enquêtes avec sous-échantillons se chevauchant partiellement, les enquêtes par panel pur avec non-réponse (une enquête par panel pur étant une enquête par panel non-complétée d'échantillons supplémentaires) et les enquêtes par panel complétées par des échantillons supplémentaires pour certaines périodes en sont des exemples. Nous présentons des estimateurs par régression pour des enquêtes de ce genre. Nous examinons une application aux études spéciales liées au National Resources Inventory.
Date de diffusion : 1999-10-22
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