Bases de sondage et couverture

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Tout (49) (20 à 30 de 49 résultats)

  • Articles et rapports : 11-522-X20010016296
    Description :

    Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes, et s'adresse surtout à des méthodologistes.

    L'Enquête canadienne sur la population active (EPA) est une des plus importantes enquêtes de Statistique Canada. Elle recueille tous les mois des données auprès d'environ 52 000 ménages sur leur situation par rapport à la population active, la nature de leur travail ou leur raison de ne pas travailler, ainsi que leurs caractéristiques démographiques. L'erreur de couverture constitue une importante mesure de la qualité des données pour toute enquête. Une des mesures clés de l'erreur de couverture dans l'EPA est l'écart de pourcentage entre les estimations du Recensement de la population et les chiffres de population de l'enquête : on l'appelle le glissement. Une valeur négative indique que l'EPA a un problème de surcouverture, tandis qu'une valeur positive indique un problème de sous-couverture. De façon générale, le glissement est positif, ce qui signifie que l'EPA oublie constamment des personnes qui auraient dû être dénombrées.

    Cette étude visait à déterminer les raisons de la hausse du taux de glissement et les moyens à prendre pour y mettre fin. L'étude s'est déroulée en deux étapes. On a d'abord entrepris un examen historique des projets qui devaient servir à contrôler le glissement dans l'EPA, ainsi que les modifications opérationnelles qui ont été apportées au fil des ans. À la seconde étape, on a analysé des facteurs comme les taux de vacance, la non-réponse, les variables démographiques, la situation urbaine ou rurale et leurs répercussions sur le taux de glissement.

    Date de diffusion : 2002-09-12

  • Articles et rapports : 12-001-X20020016419
    Description :

    Comme certaines personnes d'une population peuvent ne pas avoir le téléphone, les enquêtes téléphoniques réalisées au moyen d'un système d'appel aléatoire à l'intérieur des strates donnent parfois lieu à des estimateurs asymptotiquement biaisés des ratios. Dans le cadre de cette étude, on examine également l'effet associé à l'impossibilité d'échantillonner la population non abonnée au service téléphonique. De plus, on tient compte de la propension d'un ménage à avoir le téléphone afin de proposer un estimateur stratifié a posteriori pondéré, lequel - si l'on prend pour critère l'erreur quadratique moyenne - semble donner de meilleurs résultats que l'estimateur stratifié a posteriori type. On estime les propensions d'un ménage à posséder le téléphone d'après les échantillons de microdonnées à grande diffusion tirés du recensement des États-Unis. On considère les estimateurs non stratifiés a posteriori lorsque la taille de l'échantillon est limitée, et on calcule, pour chaque échantillon, l'erreur quadratique moyenne asymptotique, ainsi que son estimation fondée sur un échantillon. Enfin, on examine des exemples concrets en se servant des échantillons de microdonnées à grande diffusion. Fait à noter, les autres formes de non-réponse ne sont pas analysées dans cette étude.

    Date de diffusion : 2002-07-05

  • Articles et rapports : 12-001-X20010026089
    Description :

    Les enquêtes téléphoniques représentent une méthode pratique et efficace de collecte de données. Cependant, le fait que les ménages n'ayant pas le téléphone en soient exclus peut biaiser les estimations de population. Selon les données de la U.S. Federal Communications Commission (FCC), à tout moment, de cinq et demi à six pour cent des ménages américains ne sont pas abonnés au service téléphonique. Le biais introduit peut être important, car les ménages non abonnés peuvent différer de ceux qui sont abonnés d'une façon dont il n'est pas possible de tenir compte adéquatement par post-stratification. Durant l'année, nombre de ménages, qualifiés d'abonnés irréguliers, entrent dans la population abonnée au téléphone ou en sortent, parfois pour des raisons économiques ou à cause d'un déménagement. La population d'abonnés irréguliers pourrait être représentative de la population de non-abonnés en général, puisque ses membres ont fait partie récemment de cette deuxième population.

    Date de diffusion : 2002-02-28

  • Articles et rapports : 12-001-X20000025531
    Description :

    Les informations tirées de bases de sondage aréolaires et de listes sont combinés de façon à fournir des estimations efficaces de la taille et des chiffres de population. Les auteurs examinent le cas où les probabilités d'inclusion dans les listes sont hétérogènes et modélisées en fonction de covariables. Ils adaptent et modifient la méthode employés par Huggins (1989) et par Albo (1990) pour la modélisation de variables auxiliaires dans des études de type saisir-ressaisir faisant appel à un modèle de régression logistique. Les auteurs présentent les résultats d'une étude de simulation qui permet de comparer divers estimateurs de la taille des bases de sondage et des chiffres de population en ayant recours à la stratégie de régression logistique pour modéliser des probabilités d'inclusion hétérogènes.

    Date de diffusion : 2001-02-28

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980024353
    Description :

    Nous examinons dans cet article les erreurs de réponse qui surviennent lors de la Current Population Survey menée par le U.S. Bureau of the Census et évaluons l'incidence de ces erreurs sur les taux de chômage qui sont ensuite publiés par le Bureau of Labor Statistics. Les taux d'erreur sont calculés à partir des données de la réinterview, par une méthode qui se veut un prolongement de celle mise au point par Hui et Walter pour évaluer les tests de diagnostic. Contrairement aux études antérieures qui présumaient que les données conciliées de la réinterview reflétaient la situation véritable, la méthode proposée ici estime les taux d'erreur dans les deux interviews. À partir de ces estimations, nous montrons que les erreurs de classification dans l'enquête initiale ont un effet cyclique sur les estimations du taux de chômage qui sont ensuite publiées et que le degré de sous-estimation augmente tout particulièrement lorsque le taux de chômage réel est élevé. Comme nous n'avions pas suffisamment de données pour établir une distinction entre, d'une part, un modèle présumant que les taux d'erreurs de classification sont les mêmes durant tout le cycle économique et, d'autre part, un modèle qui présume que les taux varient selon que le taux de chômage est faible, modéré ou élevé, nos conclusions doivent être considérées comme provisoires. Celles-ci indiquent néanmoins qu'il y aurait lieu d'examiner plus à fond la relation entre les modèles utilisés pour évaluer l'exactitude des tests de diagnostic et les modèles servant à mesurer les taux d'erreurs de classification dans les données d'enquête.

    Date de diffusion : 1999-01-14

  • Articles et rapports : 75F0002M1998013
    Description :

    Dans ce document, on décrit les mesures existantes de la pauvreté et du revenu, et on résume les initiatives récentes de ces nouvelles mesures.

    Date de diffusion : 1998-09-30

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013906
    Description :

    Pour les sondages, il doit idéalement y avoir correspondance de un à un entre les unités de la base de sondage et les élements de la population-cible à l'étude. Dans bien des cas, toutefois, la base de sondage a une structure plusieurs à plusieurs, c'est-à-dire qu'une unité de la base de sondage peut être associée à de multiples éléments de la population-cible et, vice-versa, un élément de la population-cible peut être associé à de multiples unités de la base de sondage. C'est ce qui s'est produit dans le cadre d'une enquête sur les caractéristiques des immeubles, pour laquelle la base de sondage était constituée des adresses de voirie et les immeubles commerciaux formaient la population-cible. La base de sondage était complexe, car une même adresse pouvait correspondre à un seul immeuble, à plusieurs immeubles ou à une partie d'un immeuble. Nous présentons ici des estimateurs et des formules pour en calculer la variance, selon des plans d'échantillonnage aléatoire simple et stratifié, lorsque la base de sondage est de structure plusieurs à plusieurs.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013912
    Description :

    Le présent article traite de méthodes efficaces d'estimation de la taille et des chiffres de la population, à partir de données extraites de listes multiplis et d'une base aréolaire indépendante. Ces travaux constituent un prolongement de la méthode proposée par Hartley (1962), qui porte sur deux bases de sondage générales. Un des principaux inconvénients des listes vient de ce que celles-ci sont habituellement incomplètes. Nous proposons dans cet article plusieurs méthodes pour pallier ces lacunes. Un plan d'échantillonnage mixte alliant l'utilisation d'une liste et d'une base aréolaire permet d'inclure des bases de sondage multiples et de couvrir entièrement la population-cible. Pour chaque combinaison de bases de sondage qui est proposée, nous indiquons les notations qui s'y rapportent, la fonction de vraisemblance et les estimateurs de paramètres. Nous présentons également les résultats d'une étude de simulation qui compare les diverses caractéristiques des estimateurs proposés.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013913
    Description :

    On émet l'hypothèse que la mobilité temporaire contribue à l'erreur de couverture au sein des ménages, car cette mobilité pourrait avoir une incidence sur la détermination du "lieu de résidence habituel", notion qui est couramment appliquée lorsqu'on dresse une liste de personnes dans le cadre d'enquêtes ou de recensements portant sur les ménages. Dans la présente communication, nous analysons divers types de mobilité temporaire, ainsi que les rapports existant entre ceux-ci et la détermination du lieu de résidence habituel. La mobilité temporaire est définie par le type de déplacement effectué à partir d'un seul lieu de résidence (où normalement on revient), au cours d'une période de référence de deux à trois mois. La typologie est établie à partir de deux aspects: la diversité des endroits visités et la fréquence des visites. À l'aide de données tirées de la U.S. Living Situation Survey (LSS), qui a été effectuée en 1993, on a identifié quatre types de mobilité temporaire. Dans le cas de deux catégories, on a constaté un comportement associé à des visites répétées et la présence d'un plus grand nombre de personnes qui ont tendance à échapper au dénombrement lors d'enquêtes et de recensements. La modélisation log-linéaire indique que les types de mobilité temporaire constituent une variable prédictive importante liée à la détermination du lieu de résidence habituel, même lorsqu'on tient compte du temps passé loin du ménage et des caractéristiques démographiques.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Articles et rapports : 91F0015M1998005
    Géographie : Canada
    Description :

    Tous les pays qui organisent des recensements s'inquiètent post factum de sa qualité et de l'ampleur du sous- dénombrement net. Pour mesurer l'une et l'autre, différentes méthodes ont depuis longtemps été imaginées. Certaines mettent à profit des sources d'informations indépendantes du recensement lui-même, alors que d'autres contrôlent la cohérence des résultats. Ce sont des opérations lourdes et onéreuses.

    Attendu que la population dans chaque pays est organisée différemment et que les structures administratives ne sont pas les mêmes, il n'y a pas de modèle universel qui puisse être appliqué pour obtenir des mesures. La division de la Démographie de Statistique Canada a passé en revue les procédés utilisés dans quatre pays du monde industrialisé afin de comparer les méthodes et apprécier leurs avantages et leurs faiblesses : les États-Unis, le Royaume Uni, l'Australie et évidement le Canada. Il ressort de la revue que l'analyse démographique peut être d'un grand secours pour déceler les incohérences quand vient le temps de comparer deux recensements successifs et que la technique des micro-données et le couplage des enregistrements sont indispensables pour évaluer l'importance du nombre de ceux qui ont été omis ou au contraire comptés deux fois le jour de l'énumération. Mais la conclusion la plus importante est la nécessité de conjuguer les efforts des démographes et des statisticiens pour évaluer des nombres dont la justesse demeurera toujours sujette à discussion.

    Date de diffusion : 1998-03-27
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Analyses (49)

Analyses (49) (20 à 30 de 49 résultats)

  • Articles et rapports : 11-522-X20010016296
    Description :

    Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes, et s'adresse surtout à des méthodologistes.

    L'Enquête canadienne sur la population active (EPA) est une des plus importantes enquêtes de Statistique Canada. Elle recueille tous les mois des données auprès d'environ 52 000 ménages sur leur situation par rapport à la population active, la nature de leur travail ou leur raison de ne pas travailler, ainsi que leurs caractéristiques démographiques. L'erreur de couverture constitue une importante mesure de la qualité des données pour toute enquête. Une des mesures clés de l'erreur de couverture dans l'EPA est l'écart de pourcentage entre les estimations du Recensement de la population et les chiffres de population de l'enquête : on l'appelle le glissement. Une valeur négative indique que l'EPA a un problème de surcouverture, tandis qu'une valeur positive indique un problème de sous-couverture. De façon générale, le glissement est positif, ce qui signifie que l'EPA oublie constamment des personnes qui auraient dû être dénombrées.

    Cette étude visait à déterminer les raisons de la hausse du taux de glissement et les moyens à prendre pour y mettre fin. L'étude s'est déroulée en deux étapes. On a d'abord entrepris un examen historique des projets qui devaient servir à contrôler le glissement dans l'EPA, ainsi que les modifications opérationnelles qui ont été apportées au fil des ans. À la seconde étape, on a analysé des facteurs comme les taux de vacance, la non-réponse, les variables démographiques, la situation urbaine ou rurale et leurs répercussions sur le taux de glissement.

    Date de diffusion : 2002-09-12

  • Articles et rapports : 12-001-X20020016419
    Description :

    Comme certaines personnes d'une population peuvent ne pas avoir le téléphone, les enquêtes téléphoniques réalisées au moyen d'un système d'appel aléatoire à l'intérieur des strates donnent parfois lieu à des estimateurs asymptotiquement biaisés des ratios. Dans le cadre de cette étude, on examine également l'effet associé à l'impossibilité d'échantillonner la population non abonnée au service téléphonique. De plus, on tient compte de la propension d'un ménage à avoir le téléphone afin de proposer un estimateur stratifié a posteriori pondéré, lequel - si l'on prend pour critère l'erreur quadratique moyenne - semble donner de meilleurs résultats que l'estimateur stratifié a posteriori type. On estime les propensions d'un ménage à posséder le téléphone d'après les échantillons de microdonnées à grande diffusion tirés du recensement des États-Unis. On considère les estimateurs non stratifiés a posteriori lorsque la taille de l'échantillon est limitée, et on calcule, pour chaque échantillon, l'erreur quadratique moyenne asymptotique, ainsi que son estimation fondée sur un échantillon. Enfin, on examine des exemples concrets en se servant des échantillons de microdonnées à grande diffusion. Fait à noter, les autres formes de non-réponse ne sont pas analysées dans cette étude.

    Date de diffusion : 2002-07-05

  • Articles et rapports : 12-001-X20010026089
    Description :

    Les enquêtes téléphoniques représentent une méthode pratique et efficace de collecte de données. Cependant, le fait que les ménages n'ayant pas le téléphone en soient exclus peut biaiser les estimations de population. Selon les données de la U.S. Federal Communications Commission (FCC), à tout moment, de cinq et demi à six pour cent des ménages américains ne sont pas abonnés au service téléphonique. Le biais introduit peut être important, car les ménages non abonnés peuvent différer de ceux qui sont abonnés d'une façon dont il n'est pas possible de tenir compte adéquatement par post-stratification. Durant l'année, nombre de ménages, qualifiés d'abonnés irréguliers, entrent dans la population abonnée au téléphone ou en sortent, parfois pour des raisons économiques ou à cause d'un déménagement. La population d'abonnés irréguliers pourrait être représentative de la population de non-abonnés en général, puisque ses membres ont fait partie récemment de cette deuxième population.

    Date de diffusion : 2002-02-28

  • Articles et rapports : 12-001-X20000025531
    Description :

    Les informations tirées de bases de sondage aréolaires et de listes sont combinés de façon à fournir des estimations efficaces de la taille et des chiffres de population. Les auteurs examinent le cas où les probabilités d'inclusion dans les listes sont hétérogènes et modélisées en fonction de covariables. Ils adaptent et modifient la méthode employés par Huggins (1989) et par Albo (1990) pour la modélisation de variables auxiliaires dans des études de type saisir-ressaisir faisant appel à un modèle de régression logistique. Les auteurs présentent les résultats d'une étude de simulation qui permet de comparer divers estimateurs de la taille des bases de sondage et des chiffres de population en ayant recours à la stratégie de régression logistique pour modéliser des probabilités d'inclusion hétérogènes.

    Date de diffusion : 2001-02-28

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980024353
    Description :

    Nous examinons dans cet article les erreurs de réponse qui surviennent lors de la Current Population Survey menée par le U.S. Bureau of the Census et évaluons l'incidence de ces erreurs sur les taux de chômage qui sont ensuite publiés par le Bureau of Labor Statistics. Les taux d'erreur sont calculés à partir des données de la réinterview, par une méthode qui se veut un prolongement de celle mise au point par Hui et Walter pour évaluer les tests de diagnostic. Contrairement aux études antérieures qui présumaient que les données conciliées de la réinterview reflétaient la situation véritable, la méthode proposée ici estime les taux d'erreur dans les deux interviews. À partir de ces estimations, nous montrons que les erreurs de classification dans l'enquête initiale ont un effet cyclique sur les estimations du taux de chômage qui sont ensuite publiées et que le degré de sous-estimation augmente tout particulièrement lorsque le taux de chômage réel est élevé. Comme nous n'avions pas suffisamment de données pour établir une distinction entre, d'une part, un modèle présumant que les taux d'erreurs de classification sont les mêmes durant tout le cycle économique et, d'autre part, un modèle qui présume que les taux varient selon que le taux de chômage est faible, modéré ou élevé, nos conclusions doivent être considérées comme provisoires. Celles-ci indiquent néanmoins qu'il y aurait lieu d'examiner plus à fond la relation entre les modèles utilisés pour évaluer l'exactitude des tests de diagnostic et les modèles servant à mesurer les taux d'erreurs de classification dans les données d'enquête.

    Date de diffusion : 1999-01-14

  • Articles et rapports : 75F0002M1998013
    Description :

    Dans ce document, on décrit les mesures existantes de la pauvreté et du revenu, et on résume les initiatives récentes de ces nouvelles mesures.

    Date de diffusion : 1998-09-30

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013906
    Description :

    Pour les sondages, il doit idéalement y avoir correspondance de un à un entre les unités de la base de sondage et les élements de la population-cible à l'étude. Dans bien des cas, toutefois, la base de sondage a une structure plusieurs à plusieurs, c'est-à-dire qu'une unité de la base de sondage peut être associée à de multiples éléments de la population-cible et, vice-versa, un élément de la population-cible peut être associé à de multiples unités de la base de sondage. C'est ce qui s'est produit dans le cadre d'une enquête sur les caractéristiques des immeubles, pour laquelle la base de sondage était constituée des adresses de voirie et les immeubles commerciaux formaient la population-cible. La base de sondage était complexe, car une même adresse pouvait correspondre à un seul immeuble, à plusieurs immeubles ou à une partie d'un immeuble. Nous présentons ici des estimateurs et des formules pour en calculer la variance, selon des plans d'échantillonnage aléatoire simple et stratifié, lorsque la base de sondage est de structure plusieurs à plusieurs.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013912
    Description :

    Le présent article traite de méthodes efficaces d'estimation de la taille et des chiffres de la population, à partir de données extraites de listes multiplis et d'une base aréolaire indépendante. Ces travaux constituent un prolongement de la méthode proposée par Hartley (1962), qui porte sur deux bases de sondage générales. Un des principaux inconvénients des listes vient de ce que celles-ci sont habituellement incomplètes. Nous proposons dans cet article plusieurs méthodes pour pallier ces lacunes. Un plan d'échantillonnage mixte alliant l'utilisation d'une liste et d'une base aréolaire permet d'inclure des bases de sondage multiples et de couvrir entièrement la population-cible. Pour chaque combinaison de bases de sondage qui est proposée, nous indiquons les notations qui s'y rapportent, la fonction de vraisemblance et les estimateurs de paramètres. Nous présentons également les résultats d'une étude de simulation qui compare les diverses caractéristiques des estimateurs proposés.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013913
    Description :

    On émet l'hypothèse que la mobilité temporaire contribue à l'erreur de couverture au sein des ménages, car cette mobilité pourrait avoir une incidence sur la détermination du "lieu de résidence habituel", notion qui est couramment appliquée lorsqu'on dresse une liste de personnes dans le cadre d'enquêtes ou de recensements portant sur les ménages. Dans la présente communication, nous analysons divers types de mobilité temporaire, ainsi que les rapports existant entre ceux-ci et la détermination du lieu de résidence habituel. La mobilité temporaire est définie par le type de déplacement effectué à partir d'un seul lieu de résidence (où normalement on revient), au cours d'une période de référence de deux à trois mois. La typologie est établie à partir de deux aspects: la diversité des endroits visités et la fréquence des visites. À l'aide de données tirées de la U.S. Living Situation Survey (LSS), qui a été effectuée en 1993, on a identifié quatre types de mobilité temporaire. Dans le cas de deux catégories, on a constaté un comportement associé à des visites répétées et la présence d'un plus grand nombre de personnes qui ont tendance à échapper au dénombrement lors d'enquêtes et de recensements. La modélisation log-linéaire indique que les types de mobilité temporaire constituent une variable prédictive importante liée à la détermination du lieu de résidence habituel, même lorsqu'on tient compte du temps passé loin du ménage et des caractéristiques démographiques.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Articles et rapports : 91F0015M1998005
    Géographie : Canada
    Description :

    Tous les pays qui organisent des recensements s'inquiètent post factum de sa qualité et de l'ampleur du sous- dénombrement net. Pour mesurer l'une et l'autre, différentes méthodes ont depuis longtemps été imaginées. Certaines mettent à profit des sources d'informations indépendantes du recensement lui-même, alors que d'autres contrôlent la cohérence des résultats. Ce sont des opérations lourdes et onéreuses.

    Attendu que la population dans chaque pays est organisée différemment et que les structures administratives ne sont pas les mêmes, il n'y a pas de modèle universel qui puisse être appliqué pour obtenir des mesures. La division de la Démographie de Statistique Canada a passé en revue les procédés utilisés dans quatre pays du monde industrialisé afin de comparer les méthodes et apprécier leurs avantages et leurs faiblesses : les États-Unis, le Royaume Uni, l'Australie et évidement le Canada. Il ressort de la revue que l'analyse démographique peut être d'un grand secours pour déceler les incohérences quand vient le temps de comparer deux recensements successifs et que la technique des micro-données et le couplage des enregistrements sont indispensables pour évaluer l'importance du nombre de ceux qui ont été omis ou au contraire comptés deux fois le jour de l'énumération. Mais la conclusion la plus importante est la nécessité de conjuguer les efforts des démographes et des statisticiens pour évaluer des nombres dont la justesse demeurera toujours sujette à discussion.

    Date de diffusion : 1998-03-27
Références (5)

Références (5) ((5 résultats))

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980024353
    Description :

    Nous examinons dans cet article les erreurs de réponse qui surviennent lors de la Current Population Survey menée par le U.S. Bureau of the Census et évaluons l'incidence de ces erreurs sur les taux de chômage qui sont ensuite publiés par le Bureau of Labor Statistics. Les taux d'erreur sont calculés à partir des données de la réinterview, par une méthode qui se veut un prolongement de celle mise au point par Hui et Walter pour évaluer les tests de diagnostic. Contrairement aux études antérieures qui présumaient que les données conciliées de la réinterview reflétaient la situation véritable, la méthode proposée ici estime les taux d'erreur dans les deux interviews. À partir de ces estimations, nous montrons que les erreurs de classification dans l'enquête initiale ont un effet cyclique sur les estimations du taux de chômage qui sont ensuite publiées et que le degré de sous-estimation augmente tout particulièrement lorsque le taux de chômage réel est élevé. Comme nous n'avions pas suffisamment de données pour établir une distinction entre, d'une part, un modèle présumant que les taux d'erreurs de classification sont les mêmes durant tout le cycle économique et, d'autre part, un modèle qui présume que les taux varient selon que le taux de chômage est faible, modéré ou élevé, nos conclusions doivent être considérées comme provisoires. Celles-ci indiquent néanmoins qu'il y aurait lieu d'examiner plus à fond la relation entre les modèles utilisés pour évaluer l'exactitude des tests de diagnostic et les modèles servant à mesurer les taux d'erreurs de classification dans les données d'enquête.

    Date de diffusion : 1999-01-14

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013906
    Description :

    Pour les sondages, il doit idéalement y avoir correspondance de un à un entre les unités de la base de sondage et les élements de la population-cible à l'étude. Dans bien des cas, toutefois, la base de sondage a une structure plusieurs à plusieurs, c'est-à-dire qu'une unité de la base de sondage peut être associée à de multiples éléments de la population-cible et, vice-versa, un élément de la population-cible peut être associé à de multiples unités de la base de sondage. C'est ce qui s'est produit dans le cadre d'une enquête sur les caractéristiques des immeubles, pour laquelle la base de sondage était constituée des adresses de voirie et les immeubles commerciaux formaient la population-cible. La base de sondage était complexe, car une même adresse pouvait correspondre à un seul immeuble, à plusieurs immeubles ou à une partie d'un immeuble. Nous présentons ici des estimateurs et des formules pour en calculer la variance, selon des plans d'échantillonnage aléatoire simple et stratifié, lorsque la base de sondage est de structure plusieurs à plusieurs.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013912
    Description :

    Le présent article traite de méthodes efficaces d'estimation de la taille et des chiffres de la population, à partir de données extraites de listes multiplis et d'une base aréolaire indépendante. Ces travaux constituent un prolongement de la méthode proposée par Hartley (1962), qui porte sur deux bases de sondage générales. Un des principaux inconvénients des listes vient de ce que celles-ci sont habituellement incomplètes. Nous proposons dans cet article plusieurs méthodes pour pallier ces lacunes. Un plan d'échantillonnage mixte alliant l'utilisation d'une liste et d'une base aréolaire permet d'inclure des bases de sondage multiples et de couvrir entièrement la population-cible. Pour chaque combinaison de bases de sondage qui est proposée, nous indiquons les notations qui s'y rapportent, la fonction de vraisemblance et les estimateurs de paramètres. Nous présentons également les résultats d'une étude de simulation qui compare les diverses caractéristiques des estimateurs proposés.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19980013913
    Description :

    On émet l'hypothèse que la mobilité temporaire contribue à l'erreur de couverture au sein des ménages, car cette mobilité pourrait avoir une incidence sur la détermination du "lieu de résidence habituel", notion qui est couramment appliquée lorsqu'on dresse une liste de personnes dans le cadre d'enquêtes ou de recensements portant sur les ménages. Dans la présente communication, nous analysons divers types de mobilité temporaire, ainsi que les rapports existant entre ceux-ci et la détermination du lieu de résidence habituel. La mobilité temporaire est définie par le type de déplacement effectué à partir d'un seul lieu de résidence (où normalement on revient), au cours d'une période de référence de deux à trois mois. La typologie est établie à partir de deux aspects: la diversité des endroits visités et la fréquence des visites. À l'aide de données tirées de la U.S. Living Situation Survey (LSS), qui a été effectuée en 1993, on a identifié quatre types de mobilité temporaire. Dans le cas de deux catégories, on a constaté un comportement associé à des visites répétées et la présence d'un plus grand nombre de personnes qui ont tendance à échapper au dénombrement lors d'enquêtes et de recensements. La modélisation log-linéaire indique que les types de mobilité temporaire constituent une variable prédictive importante liée à la détermination du lieu de résidence habituel, même lorsqu'on tient compte du temps passé loin du ménage et des caractéristiques démographiques.

    Date de diffusion : 1998-07-31

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X19970023620
    Description :

    La France ne disposant pas de registres de population, les recensements de la population y constituent la base du système d'informations socio-démographiques. Cependant, entre deux recensements, l'actualisation de certaines données est nécessaire, notamment à un niveau géographique fin, d'autant plus que les recensements ont, pour diverses raisons, tendance à s'espacer. Une mission, dont l'objectif était de proposer un système améliorant substantiellement le dispositif d'estimations locales de population en vigueur, a été créée en 1993 au sein de l'Institut National de la Statistique et des Études Économiques. Elle s'est consacrée à une double tâche: réaliser une synthèse efficace et robuste des informations apportées par différentes sources administratives et mobiliser un nombre suffisant de "bonnes" sources. Le système "multi-sources" qu'elle a conçu et qui est présenté ici est souple et fiable, sans être trop complexe.

    Date de diffusion : 1998-03-12
Date de modification :