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- Articles et rapports : 12-001-X201100111447Description :
Ce document présente un programme R pour la stratification d'une population d'enquête à l'aide d'une variable unidimensionnelle X et pour le calcul de tailles d'échantillon dans les strates. Nous y employons des méthodes non itératives pour délimiter les strates, comme la méthode de la fonction cumulative de la racine carrée des fréquences et la méthode géométrique. Nous pouvons élaborer des plans optimaux où les bornes de strates minimisent soit le CV de l'estimateur simple par dilatation pour une taille fixe d'échantillon n, soit la valeur n pour un CV fixe. Nous disposons de deux algorithmes itératifs pour le calcul des bornes optimales. Le plan peut comporter des strates à tirage obligatoire qui sont définies par l'utilisateur et dont toutes les unités sont échantillonnées. Il est également possible d'inclure dans le plan stratifié des strates à tirage complet et à tirage nul qui permettent souvent de réduire les tailles d'échantillon. Les calculs de taille d'échantillon sont fondés sur les moments anticipés de la variable d'enquête Y étant donné la variable de stratification X. Le programme traite les distributions conditionnelles de Y étant donné X qui sont soit un modèle linéaire hétéroscédastique soit un modèle loglinéaire. Nous pouvons tenir compte de la non-réponse par strate dans l'élaboration du plan d'échantillonnage et dans les calculs de taille d'échantillon.
Date de diffusion : 2011-06-29 - Articles et rapports : 12-001-X201100111449Description :
Nous analysons l'efficacité statistique et économique de diverses enquêtes avec échantillonnage en grappes pour lesquelles la collecte des données est effectuée à deux périodes, ou vagues, consécutives. Dans le cas d'un plan à échantillons indépendants, un échantillon en grappes est tiré de manière indépendante à chacune des deux vagues. Dans le cas d'un plan à panel de grappes, les mêmes grappes sont utilisées aux deux vagues, mais le tirage des échantillons dans les grappes est effectué indépendamment aux deux périodes. Dans un plan à panel d'unités d'observation, les grappes ainsi que les unités d'observation sont retenues d'une vague de collecte des données à l'autre. En supposant que la structure de la population est simple, nous calculons les variances sous le plan ainsi que les coûts des enquêtes réalisées selon ces divers types de plan. Nous considérons d'abord l'estimation de la variation de la moyenne de population entre deux périodes et nous déterminons les répartitions d'échantillon optimales pour les trois plans étudiés. Nous proposons ensuite un cadre de maximisation de l'utilité emprunté à la microéconomie en vue d'illustrer une approche possible pour choisir le plan dans laquelle nous nous efforçons d'optimiser simultanément plusieurs variances. La prise en compte simultanée de plusieurs moyennes et de leurs variances a tendance à faire pencher la préférence du plan à panel d'unités d'observation vers les plans à panel de grappes et à échantillons indépendants plus simples si le mode de collecte de données par panel est trop coûteux. Nous présentons des exemples numériques qui illustrent comment un concepteur d'enquête pourrait choisir le plan efficace sachant les paramètres de population et les coûts de collecte des données.
Date de diffusion : 2011-06-29 - 13. À propos de l'efficacité de l'échantillonnage à probabilité proportionnelle à la taille aléatoire ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100111450Description :
Dans le présent document, on examine l'efficacité de l'estimateur Horvitz-Thompson au moyen d'un échantillon systématique de probabilité proportionnelle à la taille (PPT) tiré d'une liste en ordre aléatoire. Plus précisément, l'efficacité est comparée avec celle d'un estimateur par quotient ordinaire. Les résultats théoriques sont confirmés d'une manière empirique à l'aide d'une étude de simulation basée sur des données hollandaises de l'Indice des prix à la production.
Date de diffusion : 2011-06-29 - 14. Estimation par calage en utilisant l'inclinaison exponentielle dans les enquêtes par sondage ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201000211377Description :
Nous considérons le problème de l'estimation des paramètres au moyen d'information auxiliaire, quand celle-ci prend la forme de moments connus. L'estimation par calage est un exemple type de l'utilisation des conditions des moments dans les enquêtes par sondage. Étant donné la forme paramétrique de la distribution originale des observations de l'échantillon, nous utilisons l'échantillonnage préférentiel avec distribution d'échantillonnage estimée de Henmi, Yoshida et Eguchi (2007) pour obtenir un estimateur amélioré. Si nous nous servons de la densité normale pour calculer les poids d'échantillonnage préférentiel, l'estimateur résultant prend la forme d'un estimateur par inclinaison exponentielle en une étape. Nous montrons que l'estimateur par inclinaison exponentielle proposé est asymptotiquement équivalent à l'estimateur par la régression, mais qu'il permet d'éviter les poids extrêmes et offre des avantages du point de vue des calculs par rapport à l'estimateur de la vraisemblance empirique. Nous discutons également de l'estimation de la variance et présentons les résultats d'une étude par simulation limitée.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211381Description :
Les méthodes de linéarisation de Taylor sont souvent utilisées pour obtenir des estimateurs de la variance d'estimateurs par calage de totaux et de paramètres de population finie (ou de recensement) non linéaires, tels que des ratios ou des coefficients de régression et de corrélation, qui peuvent être exprimés sous forme de fonctions lisses de totaux. La linéarisation de Taylor s'applique généralement à tout plan d'échantillonnage, mais elle peut produire de multiples estimateurs de la variance qui sont asymptotiquement sans biais par rapport au plan en cas d'échantillonnage répété. Le choix parmi les estimateurs de variance doit donc s'appuyer sur d'autres critères, tels que i) l'absence approximative de biais dans la variance par rapport au modèle de l'estimateur obtenu sous un modèle hypothétique et ii) la validité sous échantillonnage répété conditionnel. Demnati et Rao (2004) ont proposé une méthode unifiée de calcul des estimateurs de variance par linéarisation de Taylor produisant directement un estimateur de variance unique qui satisfait aux critères susmentionnés pour des plans de sondage généraux. Dans l'analyse des données d'enquête, on suppose généralement que les populations finies sont générées au moyen de modèles de superpopulation et l'on s'intéresse aux inférences analytiques concernant les paramètres de ces modèles. Si les fractions d'échantillonnage sont faibles, la variance d'échantillonnage reflète presque toute la variation due aux processus aléatoires liés au plan de sondage et au modèle. Par contre, si les fractions d'échantillonnage ne sont pas négligeables, il faut tenir compte de la variance du modèle pour construire des inférences valides concernant les paramètres du modèle sous le processus combiné de génération de la population finie à partir du modèle hypothétique de superpopulation et de sélection de l'échantillon conformément au plan de l'échantillonnage spécifié. Dans le présent article, nous obtenons un estimateur de la variance totale selon l'approche de Demnati-Rao en supposant que les caractéristiques d'intérêt sont des variables aléatoires générées au moyen d'un modèle de superpopulation. Nous illustrons la méthode à l'aide d'estimateurs par le ratio et d'estimateurs définis comme des solutions d'équations d'estimation pondérées par calage. Nous présentons aussi les résultats de simulations en vue de déterminer la performance de l'estimateur de variance proposé pour les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 2010-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201000211385Description :
Dans cette note brève, nous montrons que l'échantillonnage aléatoire sans remise et l'échantillonnage de Bernoulli ont à peu près la même entropie quand la taille de la population est grande. Nous donnons un exemple empirique en guise d'illustration.
Date de diffusion : 2010-12-21 - 17. Estimation de la composition sur petits domaines en présence de données manquantes informatives ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200900211041Description :
L'estimation de la composition sur petits domaines peut poser un problème de données manquantes informatives, si la probabilité que les données manquent varie d'une catégorie d'intérêt à l'autre, ainsi que d'un petit domaine à l'autre. Nous élaborons une approche de modélisation mixte double qui combine un modèle mixte à effets aléatoires pour les données complètes sous-jacentes et un modèle mixte à effets aléatoires du mécanisme de création différentielle de données manquantes. L'effet du plan d'échantillonnage peut être intégré au moyen d'un modèle d'échantillonnage sous quasi-vraisemblance. L'erreur quadratique moyenne conditionnelle de prédiction associée est approximée sous forme d'une décomposition en trois parties, correspondant à une variance de prédiction naïve, une correction positive qui tient compte de l'incertitude hypothétique de l'estimation des paramètres basée sur les données complètes latentes et une autre correction positive pour la variation supplémentaire due aux données manquantes. Nous illustrons notre approche en l'appliquant à l'estimation de la composition des ménages des municipalités au moyen des données sur les ménages tirées des registres norvégiens, qui présentent un sous-enregistrement informatif du numéro d'identification du logement.
Date de diffusion : 2009-12-23 - Articles et rapports : 12-001-X200900211045Description :
Dans l'analyse de données d'enquête, on se sert souvent du nombre de degrés de liberté pour évaluer la stabilité des estimateurs de variance fondé sur le plan de sondage. Par exemple, ce nombre de degrés de liberté est utilisé pour construire les intervalles de confiances fondés sur des approximations de la loi t, ainsi que des tests t connexes. En outre, un petit nombre de degrés de liberté donne une idée qualitative des limites possibles d'un estimateur de variance particulier dans une application. Parfois, le calcul du nombre de degrés de liberté s'appuie sur des formes de l'approximation de Satterthwaite. Ces calculs fondés sur l'approche de Satterthwaite dépendent principalement des grandeurs relatives des variances au niveau de la strate. Cependant, pour des plans de sondage comportant la sélection d'un petit nombre d'unités primaires par strate, les estimateurs de variance au niveau de la strate classiques ne fournissent que des renseignements limités sur les variances réelles de strate. Le cas échéant, les calculs habituels fondés sur l'approche de Satterthwaite peuvent poser des problèmes, surtout dans les analyses portant sur des sous-populations concentrées dans un nombre relativement faible de strates. Pour résoudre ce problème, nous utilisons dans le présent article les estimations des variances à l'intérieur des unités primaires d'échantillonnage (variances intra-UPE) pour fournir de l'information auxiliaire sur les grandeurs relatives des variances globales au niveau de la strate. Les résultats des analyses indiquent que l'estimateur du nombre de degrés de liberté résultant est meilleur que les estimateurs de type Satterthwaite modifiés, à condition que : a) les variances globales au niveau de la strate soient approximativement proportionnelles aux variances intra-strate correspondantes et b) les variances des estimateurs de variance intra-UPE soient relativement faibles. En outre, nous élaborons des méthodes à erreurs sur les variables qui permettent de vérifier empiriquement les conditions a) et b). Pour ces vérifications de modèle, nous établissons des distributions de référence fondées sur des simulations qui diffèrent considérablement des distributions de référence fondées sur les approximations normales en grand échantillon habituelles. Nous appliquons les méthodes proposées à quatre variables de la troisième National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) réalisée aux États-Unis.
Date de diffusion : 2009-12-23 - Articles et rapports : 12-001-X200900211046Description :
Nous élaborons un modèle de régression semiparamétrique pour les enquêtes complexes. Dans ce modèle, les variables explicatives sont représentées séparément sous forme d'une partie non paramétrique et d'une partie linéaire paramétrique. Les méthodes d'estimation combinent l'estimation par la régression polynomiale locale non paramétrique et l'estimation par les moindres carrés. Nous élaborons également des résultats asymptotiques, tels que la convergence et la normalité des estimateurs des coefficients de régression et des fonctions de régression. Nous recourrons à la simulation et à des exemples empiriques tirés de l'Enquête sur la santé en Ontario de 1990 pour illustrer la performance de la méthode et les propriétés des estimations.
Date de diffusion : 2009-12-23 - Articles et rapports : 11-522-X200800010951Description :
Les valeurs manquantes attribuables à la non-réponse constituent un type d'erreur non due à l'échantillonnage. Le rejet de cas comportant des valeurs manquantes dans des analyses statistiques peut entraîner des estimations biaisées en raison des différences entre les répondants pour lesquels des valeurs sont manquantes et les autres. De plus, lorsque des variables présentent différentes structures de valeurs manquantes parmi les cas échantillonnés et lorsque les cas comportant des valeurs manquantes sont rejetés des analyses statistiques, celles-ci peuvent produire des résultats incohérents puisqu'elles reposent sur des sous-ensembles différents de cas échantillonnés pouvant ne pas être comparables. Cependant, les analyses qui rejettent des cas avec valeurs manquantes peuvent être valides à la condition que ces valeurs soient manquantes entièrement au hasard. Or, est-ce bien le cas?
En guise de compensation, les valeurs manquantes sont souvent imputées ou les poids de l'enquête sont ajustés à l'aide de méthodes de catégories de poids. Les analyses subséquentes peuvent être valides à condition que les valeurs soient manquantes au hasard dans chaque catégorie de données que supposent les variables indépendantes des modèles qui reposent sur des techniques d'ajustement. Or, peut-on dire que les valeurs sont manquantes au hasard?
Comme les valeurs manquantes ne sont pas observées, les hypothèses sur les valeurs manquantes entièrement au hasard et les valeurs manquantes au hasard formulées dans les analyses ne sont pas souvent examinées. La communication décrit un modèle de sélection à partir duquel des tests d'hypothèse concernant les valeurs manquantes entièrement au hasard et les valeurs manquantes au hasard peuvent être réalisés même si les valeurs manquantes ne sont pas observées. Les données de la National Immunization Survey menée par le Department of Health and Human Services des États-Unis sont utilisées pour illustrer ces méthodes.
Date de diffusion : 2009-12-03
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Données (1)
Données (1) ((1 résultat))
- Microdonnées à grande diffusion : 89M0018XDescription :
Cette une produit CD-ROM de l'Enquête sur l'alphabétisation des adultes en Ontario (EAAO) qui a été menée au printemps 1998. Cette enquête avait comme objectif de fournir de l'information sur : les capacités des immigrants de l'Ontario à parler soit anglais ou français durant leurs activités quotidiennes; et la façon dont les immigrants perçoivent leurs capacités de lecture et d'écriture, leurs besoins de formation et les obstacles auxquels ils font face concernant la formation.
Afin de couvrir la majorité des immigrants de l'Ontario, les régions métropolitaines de recensement (RMR) de Toronto, Hamilton, Ottawa, Kitchener, London et St. Catharines étaient comprises dans l'échantillon. Avec ces six RMR, environ 83 % des immigrants faisaient partie de la base de sondage. Cet échantillon de 7 107 ménages couvre la population des immigrants de l'Ontario en général de même qu'une partie plus spécifique de ces derniers, c'est-à-dire les immigrants dont la langue maternelle est l'italien, le chinois, le portugais, le polonais et l'espagnol, et les immigrants nés dans les petites Caraïbes dont la langue maternelle est l'anglais.
Chaque interview durait environ une heure et demie et consistait en un questionnaire d'une demi-heure (questions à caractère démographique et concernant les capacités de lecture et d'écriture) et un test de mesure de l'alphabétisme d'une heure. Le test était dérivé de celui qui a été utilisé pour l'Enquête internationale de l'alphabétisation des adultes (EIAA) de 1994, et couvrait les domaines des textes schématiques et au contenu quantitatif. Un taux de réponse de 76 % a été atteint, c'est-à-dire 4 648 répondants.
Date de diffusion : 1999-10-29
Analyses (48)
Analyses (48) (0 à 10 de 48 résultats)
- Articles et rapports : 11-522-X202100100008Description :
Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d'utiliser des échantillons non probabilistes en complément des échantillons probabilistes. Nous examinons le scénario où la variable d’intérêt et les variables auxiliaires sont observées à la fois dans un échantillon probabiliste et un échantillon non probabiliste. Nous cherchons à utiliser les données de l’échantillon non probabiliste pour améliorer l’efficacité des estimations pondérées par les poids d’enquête obtenues à partir de l’échantillon probabiliste. Récemment, Sakshaug, Wisniowski, Ruiz et Blom (2019) et Wisniowski, Sakshaug, Ruiz et Blom (2020) ont proposé une approche bayésienne visant à intégrer les données des deux échantillons aux fins de l’estimation des paramètres du modèle. Dans leur méthode, on utilise les données de l’échantillon non probabiliste pour déterminer la distribution a priori des paramètres du modèle et on obtient la distribution a posteriori en supposant que le plan de sondage probabiliste est ignorable (ou non informatif). Nous étendons cette approche bayésienne à la prédiction de paramètres d’une population finie dans le cadre d’un échantillonnage non ignorable (ou informatif) en nous appuyant sur des statistiques pondérées par des poids d’enquête appropriées. Nous illustrons les propriétés de notre prédicteur au moyen d’une étude par simulations.
Mots clés : prédiction bayésienne; échantillonnage de Gibbs; échantillonnage non ignorable; intégration des données statistiques.
Date de diffusion : 2021-10-29 - Articles et rapports : 12-001-X201500214230Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X201500214248Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X201300111823Description :
Bien que l'utilisation de pondérations soit très répandue dans l'échantillonnage, leur justification ultime dans la perspective du plan de sondage pose souvent problème. Ici, nous argumentons en faveur d'une justification bayésienne séquentielle des pondérations qui ne dépend pas explicitement du plan de sondage. Cette approche s'appuie sur le type classique d'information présent dans les variables auxiliaires, mais ne suppose pas qu'un modèle relie les variables auxiliaires aux caractéristiques d'intérêt. La pondération résultante d'une unité de l'échantillon peut être interprétée de la manière habituelle comme étant le nombre d'unités de la population que cette unité représente.
Date de diffusion : 2013-06-28 - Articles et rapports : 12-001-X201300111824Description :
Dans la plupart des enquêtes, le même traitement est réservé à toutes les unités échantillonnées et les mêmes caractéristiques de plan de collecte des données s'appliquent à toutes les personnes et à tous les ménages sélectionnés. Le présent article explique comment les plans de collecte des données peuvent être adaptés en vue d'optimiser la qualité, étant donné des contraintes de coûts. Ces types de plans sont appelés plans de collecte adaptatifs. Les éléments fondamentaux de ce genre de plans sont présentés, discutés et illustrés au moyen de divers exemples.
Date de diffusion : 2013-06-28 - Articles et rapports : 12-001-X201200111682Description :
Les questions concernant la répartition de l'échantillon sont étudiées dans le contexte de l'estimation des moyennes de sous-population (strate ou domaine), ainsi que de la moyenne de population agrégée sous-échantillonnage aléatoire simple stratifié. Une méthode de programmation non linéaire est utilisée pour obtenir la répartition « optimale » de l'échantillon entre les strates qui minimise la taille totale d'échantillon sous la contrainte des tolérances spécifiées pour les coefficients de variation des estimateurs des moyennes de strate et de la moyenne de population. La taille totale d'échantillon résultante est alors utilisée pour déterminer les répartitions de l'échantillon par les méthodes de Costa, Satorra et Ventura (2004) s'appuyant sur une répartition intermédiaire ou de compromis et de Longford (2006) fondée sur des « priorités inférencielles » spécifiées. En outre, nous étudions la répartition de l'échantillon entre les strates quand sont également spécifiées des exigences de fiabilité pour des domaines qui recoupent les strates. Les propriétés des trois méthodes sont étudiées au moyen de données provenant de l'Enquête mensuelle sur le commerce de détail (EMCD) menée par Statistique Canada auprès d'établissements uniques.
Date de diffusion : 2012-06-27 - 7. Options de calage pour remplacer la poststratification de données croisées à deux dimensions ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201200111683Description :
Nous considérons diverses options de remplacement de la poststratification dans le cas de données croisées à deux dimensions pour lesquelles la fréquence d'au moins l'une des cellules du tableau à double entrée est trop faible pour permettre la poststratification en se basant sur cette classification double. Dans le jeu de données utilisé pour l'étude, la fréquence prévue dans la cellule la plus petite est de 0,36. Une approche consiste simplement à regrouper certaine cellules. Néanmoins, il est probable que cela détruise la structure de la classification double. Les approches de remplacement que nous proposons permettent de maintenir la classification à double entrée originale des données. Elles sont fondées sur l'étude du calage de Chang et Kott (2008). Nous choisissons des ajustements des pondérations qui dépendent des classifications marginales (mais non de la classification croisée complète) pour minimiser une fonction d'objectif correspondant aux différences entre les fréquences dans la population et dans les cellules du tableau à double entrée et leurs estimations sur échantillon. Selon la terminologie de Chang et Kott (2008), si les classifications par ligne et par colonne comprennent I et J cellules, respectivement, on obtient IJ variables de référence et I + J - 1 variables du modèle. Nous étudions les propriétés de ces estimateurs en créant des échantillons aléatoires simples pour la simulation d'après les données du Quarterly Census of Employment and Wages de 2005 tenues à jour par le Bureau of Labor Statistics. Nous procédons à la classification croisée de l'État et du groupe d'industries. Dans notre étude, comparativement à l'estimateur sans biais, les approches de calage introduisent un biais asymptotiquement négligeable, mais donnent une réduction de l'EQM pouvant aller jusqu'à 20 % pour un petit échantillon.
Date de diffusion : 2012-06-27 - 8. Erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100111443Description :
Les enquêtes téléphoniques à base de sondage double deviennent fréquentes aux États-Unis en raison de l'incomplétude de la liste de numéros de téléphone fixe causée par l'adoption progressive du téléphone mobile. Le présent article traite des erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Alors que la plupart des publications sur les bases de sondage doubles ne tiennent pas compte des erreurs non dues à l'échantillonnage, nous constatons que ces dernières peuvent, dans certaines conditions, causer des biais importants dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Nous examinons en particulier les biais dus à la non-réponse et à l'erreur de mesure dans ces enquêtes. En vue de réduire le biais résultant de ces erreurs, nous proposons des méthodes d'échantillonnage à base de sondage double et de pondération. Nous montrons que le facteur de composition utilisé pour combiner les estimations provenant de deux bases de sondage joue un rôle important dans la réduction du biais de non-réponse.
Date de diffusion : 2011-06-29 - Articles et rapports : 12-001-X201100111447Description :
Ce document présente un programme R pour la stratification d'une population d'enquête à l'aide d'une variable unidimensionnelle X et pour le calcul de tailles d'échantillon dans les strates. Nous y employons des méthodes non itératives pour délimiter les strates, comme la méthode de la fonction cumulative de la racine carrée des fréquences et la méthode géométrique. Nous pouvons élaborer des plans optimaux où les bornes de strates minimisent soit le CV de l'estimateur simple par dilatation pour une taille fixe d'échantillon n, soit la valeur n pour un CV fixe. Nous disposons de deux algorithmes itératifs pour le calcul des bornes optimales. Le plan peut comporter des strates à tirage obligatoire qui sont définies par l'utilisateur et dont toutes les unités sont échantillonnées. Il est également possible d'inclure dans le plan stratifié des strates à tirage complet et à tirage nul qui permettent souvent de réduire les tailles d'échantillon. Les calculs de taille d'échantillon sont fondés sur les moments anticipés de la variable d'enquête Y étant donné la variable de stratification X. Le programme traite les distributions conditionnelles de Y étant donné X qui sont soit un modèle linéaire hétéroscédastique soit un modèle loglinéaire. Nous pouvons tenir compte de la non-réponse par strate dans l'élaboration du plan d'échantillonnage et dans les calculs de taille d'échantillon.
Date de diffusion : 2011-06-29 - Articles et rapports : 12-001-X201100111449Description :
Nous analysons l'efficacité statistique et économique de diverses enquêtes avec échantillonnage en grappes pour lesquelles la collecte des données est effectuée à deux périodes, ou vagues, consécutives. Dans le cas d'un plan à échantillons indépendants, un échantillon en grappes est tiré de manière indépendante à chacune des deux vagues. Dans le cas d'un plan à panel de grappes, les mêmes grappes sont utilisées aux deux vagues, mais le tirage des échantillons dans les grappes est effectué indépendamment aux deux périodes. Dans un plan à panel d'unités d'observation, les grappes ainsi que les unités d'observation sont retenues d'une vague de collecte des données à l'autre. En supposant que la structure de la population est simple, nous calculons les variances sous le plan ainsi que les coûts des enquêtes réalisées selon ces divers types de plan. Nous considérons d'abord l'estimation de la variation de la moyenne de population entre deux périodes et nous déterminons les répartitions d'échantillon optimales pour les trois plans étudiés. Nous proposons ensuite un cadre de maximisation de l'utilité emprunté à la microéconomie en vue d'illustrer une approche possible pour choisir le plan dans laquelle nous nous efforçons d'optimiser simultanément plusieurs variances. La prise en compte simultanée de plusieurs moyennes et de leurs variances a tendance à faire pencher la préférence du plan à panel d'unités d'observation vers les plans à panel de grappes et à échantillons indépendants plus simples si le mode de collecte de données par panel est trop coûteux. Nous présentons des exemples numériques qui illustrent comment un concepteur d'enquête pourrait choisir le plan efficace sachant les paramètres de population et les coûts de collecte des données.
Date de diffusion : 2011-06-29
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Références (3)
Références (3) ((3 résultats))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 71-526-XDescription :
L'Enquête sur la population active du Canada (EPA) est la source officielle d'estimations mensuelles de l'emploi total et du chômage. Suite au recensement de 2011, l'EPA a connu un remaniement pour tenir compte de l’évolution des caractéristiques de la population et du marché du travail, pour s’adapter aux besoins actuels et prévus des utilisateurs de données et pour mettre à jour l’information géographique requise pour mener l’enquête. Le programme de remaniement qui a suivi le recensement de 2011 a mené à l'introduction d'un nouvel échantillon au début de l'année 2015. Cette publication est un ouvrage de référence sur les aspects méthodologiques de l'EPA, y compris la stratification, l'échantillonnage, la collecte, le traitement, la pondération, l'estimation, l'estimation de la variance et la qualité des données.
Date de diffusion : 2017-12-21 - 2. Couverture (produits de référence : rapports techniques, Recensement de la population de 1996) ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-370-XDescription :
Description de la série
Cette série comprend cinq produits de référence générale - l'Avant-goût des produits et services; le Catalogue; le Dictionnaire; Le recensement en bref et les Rapports techniques - ainsi que des produits de référence géographique - GéoSuite et les Cartes de référence.
Description du produit
Les rapports techniques traitent de la qualité des données du recensement de 1996, une entreprise vaste et complexe. Bien que tous les efforts possibles aient été déployés pour maintenir les normes de qualité élevées à toutes les étapes du recensement, il existe néanmoins un certain degré d'erreur dans les résultats. Chaque rapport examine les opérations de collecte et de traitement et fournit les résultats relatifs à l'évaluation de la qualité des données, de même que des notes relatives à la comparabilité historique des données.
Les rapports techniques s'adressent aux utilisateurs déjà familiers avec les données du recensement, ainsi qu'aux spécialistes : ils sont cependant rédigés de façon à être utiles à tous les utilisateurs de données du recensement. La plupart des rapports techniques ont été annulés, sauf Âge, sexe, état matrimonial et union libre, Couverture et Échantillonnage et pondération. En plus d'être disponibles comme publications bilingues, vous les retrouverez gratuitement dans Internet, dans les deux langues officielles.
Ce rapport porte sur les erreurs de couverture, qui sont survenues lorsque des personnes, des ménages, des logements ou des familles ont été omis lors du recensement ou dénombrés par erreur. Les erreurs de couverture constituent l'un des plus importants types d'erreur lors du recensement, étant donné qu'elles touchent non seulement la précision des chiffres des divers univers du recensement mais aussi la précision de toutes les données du recensement portant sur les caractéristiques de ces univers. À l'aide de ces renseignements, les utilisateurs peuvent évaluer les risques entourant des conclusions ou des décisions fondées sur les données du recensement.
Date de diffusion : 1999-12-14 - 3. Classement de la population active selon les données de l'EDTR : évaluation des résultats du test 3A ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M1993014Description :
Dans ce document, on présente les résultats du test 3A de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR), réalisé en janvier 1993, afin de déterminer les changements nécessaires à apporter aux questions ou aux algorithmes utilisés pour établir la situation vis-à-vis de l'activité.
Date de diffusion : 1995-12-30
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