Inférence et fondements

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61. Inférence ayant trait à des populations finies d'après des données provenant de sources multiples et dont les périodes de référence diffèrent Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016733
Description :
Bien qu'on considère souvent que les recensements et les enquêtes donnent des mesures des populations telles qu'elles sont, la plupart reflètent les renseignements sur les particuliers tels qu'ils étaient au moment où la mesure a été effectuée, voire à un point antérieur dans le temps. Par conséquent, les inférences faites à partir de telles données doivent tenir compte des changements qui surviennent au fil du temps à l'échelle de la population et des particuliers. Dans cet article, on fournit un cadre unique pour ce type de problèmes d'inférence, en l'illustrant au moyen de divers exemples, dont : 1) l'estimation de la situation de résidence le jour du recensement d'après des dossiers administratifs multiples; 2) la combinaison de dossiers administratifs pour estimer la taille de la population des États-Unis; 3) l'utilisation de moyennes mobiles tirées de l'American Community Survey; 4) l'estimation de la prévalence de l'abus des droits de l'homme.
Plus précisément, à l'échelle de la population, les variables étudiées, telles que la taille ou les caractéristiques moyennes d'une population, pourraient évoluer. Parallèlement, des sujets individuels pourraient rentrer dans le champ de l'étude ou en sortir, ou changer de caractéristiques. Ces changements au fil du temps peuvent avoir des répercussions sur les études statistiques de données gouvernementales qui regroupent des renseignements provenant de sources multiples, y compris des recensements, des enquêtes et des dossiers administratifs, une pratique de plus en plus courante. Les inférences d'après les bases de données fusionnées résultantes dépendent souvent fortement de choix particuliers faits au moment de combiner, de vérifier et d'analyser les données qui reflètent des hypothèses quant à l'évolution ou à la stabilité de la population au fil du temps.
Date de diffusion : 2004-09-13
62. Modélisation et analyse des données sur la durée provenant d'enquêtes longitudinales Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016743
Description :
On s'intéresse beaucoup à l'utilisation de données provenant d'enquêtes longitudinales pour comprendre les processus qui surviennent au cours de la vie, comme la scolarité, l'emploi, la fécondité, la santé et le mariage. L'analyse des données sur la durée des épisodes que vivent les personnes dans certains états (par exemple, l'emploi, le mariage) est un des outils principaux de l'étude de ces processus. Cet article porte sur les méthodes d'analyse des données sur la durée qui tiennent compte de caractéristiques importantes des enquêtes longitudinales, à savoir l'utilisation de plans d'échantillonnage complexes dans des populations hétérogènes, l'absence ou l'inexactitude des renseignements sur le moment où ont lieu les événements et la possibilité qu'il existe des mécanismes de retrait de l'enquête ou de censure des données qui ne peuvent être ignorés. On considère des méthodes paramétriques et non paramétriques d'estimation et de vérification des modèles. On propose de nouvelles méthodes, ainsi que des méthodes existantes qu'on applique à l'analyse des données sur la durée provenant de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) réalisée au Canada.
Date de diffusion : 2004-09-13
63. Nouveau regard sur le plan expérimental de discontinuité de la régression Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016745
Description :
L'attrait du plan expérimental de discontinuité de la régression tient à sa grande similarité avec un plan expérimental normal. Cependant, son applicabilité est limitée, puisqu'il n'est pas très fréquent que les unités soient affectées au groupe subissant le traitement d'après une mesure observable (par l'analyste) avant le programme. En outre, il permet uniquement de déterminer l'effet moyen sur une sous population très spécifique. Dans cet article, on montre que le plan expérimental de discontinuité de la régression peut être généralisé facilement aux cas où l'admissibilité des unités est établie d'après une mesure observable avant le programme et où est permise l'autosélection libre des unités admissibles dans le programme. Ces conditions s'avèrent aussi fort pratiques pour la construction d'un test de spécification sur des estimateurs non expérimentaux conventionnels de l'effet moyen du programme. On décrit explicitement les exigences concernant les données.
Date de diffusion : 2004-09-13
64. Utilisation de modèles à fonction généralisée de la variance pour l'inférence à partir de données provenant d'enquêtes sociales et économiques Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016750
Description :
Les analyses de données provenant d'enquêtes sociales et économiques s'appuient parfois sur des modèles à fonction généralisée de la variance pour adoucir la variance due au plan de sondage des estimateurs ponctuels des moyennes et des proportions de population. Les analystes peuvent utiliser les estimations résultantes de l'erreur type pour calculer les intervalles de confiance ou les variables à tester pour les moyennes et les proportions étudiées. Comparativement aux estimateurs de la variance basés sur le plan de sondage calculés directement à partir des microdonnées d'enquête, les modèles à fonction généralisée de la variance peuvent offrir plusieurs avantages. Comme le révèle cette étude, ces avantages sont la simplicité des opérations, une plus grande stabilité des erreurs types et, dans le cas où l'on utilise des ensembles de données à grande diffusion, la réduction des problèmes de limitation de la divulgation des renseignements personnels que pose la grande diffusion d'indicateurs de strates et de grappes.
Cependant, plusieurs problèmes d'inférence peuvent annuler en partie ces avantages éventuels. Premièrement, les propriétés des statistiques inférentielles fondées sur des fonctions généralisées de la variance (par exemple, le taux de couverture et de largeur des intervalles de confiance) dépendent fortement de l'importance empirique relative des composantes de la variabilité associée, respectivement, à :
a) la sélection aléatoire d'un sous-ensemble d'items utilisés pour estimer le modèle à fonction généralisée de la variance; b) la sélection d'unités d'échantillonnage conformément à un plan d'échantillonnage complexe; (c) le mauvais ajustement du modèle à fonction généralisée de la variance; d) la génération d'une population finie sous les conditions d'un modèle de superpopulation.
Deuxièmement, sous certaines conditions, on peut lier chacune des composantes (a) à (d) à diverses mesures empiriques de l'adéquation prédictive d'un modèle à fonction généralisée de la variance. Par conséquent, ces mesures d'adéquation prédictive peuvent fournir certains éclaircissements sur la mesure à laquelle un modèle à fonction généralisée de la variance donné convient à l'inférence dans des applications particulières.
Enfin, certains tests et diagnostics proposés sont appliqués aux données de la U.S. Survey of Doctoral Recipients et de la U.S. Current Employment Survey. La Survey of Doctoral Recipients s'occupe principalement des composantes (a), (c) et (d), alors que la Current Employment Survey accorde plutôt de l'importance aux composantes (b), (c) et (d). La disponibilité de microdonnées de population permet le développement de modèles particulièrement détaillés pour les composantes (b) et (c).
Date de diffusion : 2004-09-13
65. Inférence pour les ensembles de microdonnées à grande diffusion partiellement synthétiques Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20030026785
Description :
L'une des méthodes permettant d'éviter les divulgations consiste à diffuser des ensembles de microdonnées à grande diffusion partiellement synthétiques. Ces ensembles comprennent les unités enquêtés au départ, mais certaines valeurs recueillies, comme celles de nature délicate présentant un haut risque de divulgation ou celles d'identificateurs clés, sont remplacées par des imputations multiples. Bien qu'on recoure à l'heure actuelle à des approches partiellement synthétiques pour protéger les données à grande diffusion, on ne les a pas encore assorties de méthodes d'inférence valides. Le présent article décrit de telles méthodes. Elles sont fondées sur les concepts de l'imputation multiple en vue de remplacer des données manquantes, mais s'appuient sur des règles différentes pour combiner les estimations ponctuelles et les estimations de la variance. Ces règles de combinaison diffèrent aussi de celles élaborées par Raghunathan, Reiter et Rubin (2003) pour les ensembles de données entièrement synthétiques. La validité de ces nouvelles règles est illustrée au moyen d'études par simulation.
Date de diffusion : 2004-01-27
66. Inférence sur les moyennes de population sous imputation non pondérée pour remplacer des données d'enquête manquantes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20030016610
Description :
En présence de non-réponse partielle, en pratique, on recourt souvent à des méthodes d'imputation non pondérée, mais celles-ci produisent généralement des estimateurs biaisés sous l'hypothèse d'une réponse uniforme à l'intérieur des classes d'imputation. En nous inspirant de Skinner et Rao (2002), nous proposons un estimateur corrigé pour le biais d'une moyenne de population sous imputation par le ratio non pondérée et sous imputation aléatoire hot-deck, et nous calculons des estimateurs de la variance par linéarisation. Nous réalisons une petite étude en simulation pour évaluer les propriétés de biais et d'erreur quadratique moyenne des estimateurs obtenus. Nous étudions aussi le biais relatif et la stabilité relative des estimateurs de la variance.
Date de diffusion : 2003-07-31
67. Délimitation provisoire des régions métropolitaines de recensement et des agglomérations de recensement de 2006 Archivé
Articles et rapports : 92F0138M2003002
Description :
Le présent document de travail, qui décrit les régions métropolitaines de recensement et les agglomérations de recensement provisoires pour le Recensement de 2006, est présenté aux fins de recueillir les commentaires des utilisateurs. Il décrit brièvement les facteurs qui ont mené à la modification de certaines régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, et comprend des tableaux et des cartes qui énumèrent et illustrent les changements apportés à leurs limites et aux subdivisions de recensement composantes.
Date de diffusion : 2003-07-11
68. Examen des régions métropolitaines de recensement (RMR) et des agglomérations de recensement (AR) au Canada selon la fonctionnalité métropolitaine Archivé
Articles et rapports : 92F0138M2003001
Description :
L'objectif de ce document de travail est d'évaluer dans quelle mesure la méthode actuelle dont se sert le Canada pour délimiter les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les agglomérations de recensement (AR) reflète bien la nature métropolitaine de ces régions géographiques selon les installations et les services qu'elles offrent. En appliquant un modèle fonctionnel aux RMR et aux AR de Statistique Canada, on peut évaluer l'efficacité de la méthode de délimitation du Canada.
À la suite de la recherche faite pour ce document de travail, Statistique Canada a proposé d'abaisser le seuil de population du noyau urbain utilisé pour définir une RMR : une AR deviendra une RMR si sa population totale atteint 100 000 habitants et que 50 000 de ceux-ci résident dans le noyau urbain. On a consulté les utilisateurs à ce sujet à l'automne 2002. Cela faisait partie du processus de détermination du contenu du recensement de 2006.
Date de diffusion : 2003-03-31
69. Nouvelles pratiques de travail et taux de démissions : problèmes méthodologiques et données empiriques pour le Canada Archivé
Articles et rapports : 11F0019M2003199
Géographie : Canada
Description :
À l'aide d'un échantillon national représentatif d'établissements, nous avons cherché à déterminer si l'adoption de certaines pratiques de travail équivalentes (PTE) a tendance à réduire le taux de démissions. Dans l'ensemble, notre analyse fournit des preuves solides d'une association négative entre l'adoption de certaines PTE et le taux de démissions, pour les établissements comptant plus de dix employés du secteur des services hautement spécialisés. Nous dégageons aussi certaines preuves d'une association négative pour le secteur des services peu spécialisés. Cependant, la force de cette association négative diminue considérablement lorsque nous ajoutons un indicateur précisant si l'établissement a adopté ou non une politique officielle de partage de l'information. Dans le secteur de la fabrication, les preuves d'une association négative sont faibles. Bien que les établissements ayant des groupes de travail autonomes aient affiché un taux de démissions plus faible que les autres, aucun ensemble de pratiques de travail étudié n'a d'effet négatif et statistiquement significatif sur ce taux. Nous émettons l'hypothèse que les PTE clés peuvent réduire davantage le roulement de la main-d'oeuvre dans des environnements techniquement complexes que dans des environnements requérant peu de compétences.
Date de diffusion : 2003-03-17
70. Un modèle bayesien hiérarchique de non-réponse non-ignorable pour les données multinomiales des petites régions Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20020026428
Description :
L'analyse des données d'enquête de différentes régions géographiques dont les données de chaque région sont polychotomiques se fait facilement au moyen de modèles bayesiens hiérarchiques, même s'il y a des cellules présentant des petits nombres pour certaines de ces régions. Cela pose toutefois un problème quand les données d'enquête sont incomplètes en raison de la non-réponse, en particulier quand les caractéristiques des répondants diffèrent de celles des non-répondants. En présence de non-réponse, on applique la méthode de sélection pour l'estimation parce qu'elle permet de procéder à des inférences à l'égard de tous les paramètres. En fait, on décrit un modèle bayesien hiérarchique pour l'analyse des données de la non-réponse multinomiale dont on ne peut faire abstraction dans diverses régions géographiques, puisque certaines données peuvent être de petite taille. Comme modèle, on utilise une densité à priori Dirichlet pour les probabilités multinomiales et une densité à priori bêta pour les probabilités de réponse. Ainsi, on peut faire un emprunt d'information auprès des grandes régions, dans le but d'améliorer la fiabilité des estimations des paramètres du modèle qui s'appliquent aux petites régions. Comme la densité conjointe à posteriori de tous les paramètres est complexe, l'inférence se fonde sur l'échantillonnage et on utilise la méthode de Monte Carlo à chaînes de Markov. On applique la méthode pour obtenir une analyse des données sur l'indice de masse corporelle (IMC) tirées de la troisième édition de la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). Pour faciliter la compréhension, l'IMC est classé selon 3 niveaux naturels pour chacun des 8 domaines regroupant âge-race-sexe et des 34 comtés. On évalue le rendement du modèle à partir des données de la NHANES III et d'exemples simulés qui montrent que le modèle fonctionne passablement bien.
Date de diffusion : 2003-01-29

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51. Comparaison d'un taux dans une sous-population au taux dans l'ensemble de la population : comment procéder à partir de données d'enquête et à l'aide des outils logiciels disponibles Archivé
Articles et rapports : 12-002-X20050018030
Description :
Il arrive souvent qu'on veuille utiliser des microdonnées d'enquête pour déterminer si le taux de fréquence d'une caractéristique donnée dans une sous-population est le même que celui dans l'ensemble de la population. Le présent document expose diverses façons de procéder pour faire des inférences au sujet d'une différence entre les taux et montre si et comment ces options peuvent être mises en oeuvre dans trois différents progiciels d'enquête. Tous les progiciels illustrés, soit SUDAAN, WesVar et Bootvar, peuvent utiliser les poids bootstrap fournis par l'analyste pour procéder à l'estimation de la variance.
Date de diffusion : 2005-06-23
52. Modèles non paramétriques mixtes à fonction spline pénalisée pour l'inférence au sujet d'une moyenne de population finie d'après des échantillons à deux degrés Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20040027753
Description :
Les échantillonneurs se méfient souvent des approches d'inférence fondées sur un modèle, parce qu'ils craignent que soient commises des erreurs de spécification lorsque les modèles sont appliqués à de grands échantillons provenant de populations complexes. Nous soutenons que le paradigme de l'inférence fondée sur un modèle peut donner de très bons résultats dans les conditions d'enquête, à condition que les modèles soient choisis de façon à tenir compte du plan d'échantillonnage et d'éviter de faire des hypothèses fortes au sujet des paramètres. L'estimateur d'Horvitz Thompson (HT) est un estimateur simple sans biais par rapport au plan de sondage du total de population finie. Du point de vue de la modélisation, l'estimateur HT fonctionne bien lorsque les ratios des valeurs de la variable de résultat et des probabilités d'inclusion sont interchangeables. Si cette hypothèse n'est pas satisfaite, l'estimateur HT peut être très inefficace. Dans Zheng et Little (2003, 2004), nous avons utilisé des fonctions splines pénalisées (p splines) pour modéliser des relations à variation lisse entre le résultat et les probabilités d'inclusion sous échantillonnage à un degré avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT). Nous avons montré que les estimateurs fondés sur un modèle à fonction p spline sont généralement plus efficaces que l'estimateur HT et peuvent fournir des intervalles de confiance plus étroits dont la couverture est proche du niveau de confiance nominal. Dans le présent article, nous étendons cette approche aux plans d'échantillonnage à deux degrés. Nous utilisons un modèle mixte fondé sur une p spline qui est ajusté à une relation non paramétrique entre les moyennes des unités primaires d'échantillonnage (UPE) et une mesure de la taille des UPE, et auquel sont intégrés des effets aléatoires pour modéliser la mise en grappes. Pour l'estimation de la variance, nous considérons les méthodes d'estimation de la variance fondées sur un modèle bayésien empirique, la méthode du jackknife et la méthode des répliques répétées équilibrées (BRR). Des études en simulation portant sur des données simulées et des échantillons tirés des microdonnées à grande diffusion du Recensement de 1990 montrent que l'estimateur fondé sur un modèle à fonction p spline donne de meilleurs résultats que l'estimateur HT et que les estimateurs linéaires assistés par un modèle. Les simulations montrent aussi que les méthodes d'estimation de la variance produisent des intervalles de confiance dont la couverture est satisfaisante. Fait intéressant, ces progrès peuvent être observés pour un plan d'échantillonnage courant à probabilités de sélection égales, où la sélection à la première étape est PPT et où les probabilités de sélection à la deuxième étape sont proportionnelles à l'inverse des probabilités de sélection à la première étape, et où l'estimateur HT mène à la moyenne non pondérée. Dans les situations favorisant le plus l'utilisation de l'estimateur HT, les estimateurs fondés sur un modèle ont une efficacité comparable.
Date de diffusion : 2005-02-03
53. Utilisation de modèles à effets diffus pour caractériser un compromis entre le biais et l'efficacité dans l'analyse de données d'enquête complexe Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017700
Description :
Ce document propose un cadre utile pour examiner l'incidence des écarts modérés à partir de conditions idéalisées. On présente également des critères d'évaluation pour les estimateurs ponctuels et les estimateurs d'intervalles.
Date de diffusion : 2005-01-26
54. Inférence pour des totaux dans le cas d'échantillonnage par grappes en présence d'imputation par la moyenne pour données d'enquête manquantes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017722
Description :
Dans ce document, on montre comment adapter les cadres de travail basés sur le plan de sondage et basés sur un modèle dans le cas de l'échantillonnage à deux degrés
Date de diffusion : 2005-01-26
55. Comparaison des méthodes d'analyse des données d'enquêtes complexes sur la santé basées sur le plan d'échantillonnage à celles basées sur un modèle : une étude de cas Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016708
Description :
Cette étude traite de l'analyse des données d'enquêtes complexes sur la santé par des méthodes de modélisation multivariées. L'étude porte principalement sur diverses méthodes basées sur le plan d'échantillonnage ou basées sur un modèle qui visent à tenir compte de la complexité du plan d'échantillonnage, y compris la mise en grappes, la stratification et la pondération. Les méthodes étudiées incluent la modélisation linéaire généralisée fondée sur la pseudo-méthode de vraisemblance et les équations d'estimations généralisées, les modèles linéaires mixtes estimés par le maximum de vraisemblance restreint et les techniques hiérarchiques bayesiennes basées sur les méthodes de simulation de Monte Carlo d'une chaîne de Markov (MCMC). On compare empiriquement les méthodes sur des données provenant d'une grande enquête comprenant une interview sur la santé et un examen physique réalisés en Finlande en 2000 (Health 2000 Study).
Les données de la Health 2000 Study ont été recueillies au moyen d'interviews sur place, de questionnaires et d'examens cliniques. L'enquête a été réalisée auprès d'un échantillon en grappes stratifié à deux degrés. Le plan d'échantillonnage comportait des corrélations intra grappes positives pour nombre de variables étudiées. En vue d'une étude plus approfondie, on a choisi un petit nombre de variables tirées des volets de l'interview sur la santé et de l'examen clinique. Dans de nombreux cas, les diverses méthodes ont produit des résultats numériques comparables et appuyés des conclusions statistiques similaires. Celles qui ne tenaient pas compte de la complexité du plan d'échantillonnage ont parfois produit des conclusions contradictoires. On discute aussi de l'application des méthodes lors de l'utilisation de logiciels statistiques standards.
Date de diffusion : 2004-09-13
56. Modèles régionaux fondés sur des données provenant d'enquêtes multiples Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016717
Description :
Aux États-Unis, la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) est couplée à la National Health Interview Survey (NHIS) au niveau de l'unité primaire d'échantillonnage (les mêmes comtés, mais pas nécessairement les mêmes personnes, participent aux deux enquêtes). La NHANES est réalisée auprès d'environ 5 000 personnes par année, tandis que la NHIS l'est auprès d'environ 100 000 personnes par année. Dans cet article, on expose les propriétés de modèles qui permettent d'utiliser les données de la NHIS et des données administratives comme information auxiliaire pour estimer les valeurs des variables étudiées dans le cadre de la NHANES. La méthode, qui est apparentée aux modèles régionaux de Fay Herriot (1979) et aux estimateurs par calage de Deville et Sarndal (1992), tient compte des plans de sondage dans la structure de l'erreur.
Date de diffusion : 2004-09-13
57. Comparaison de diverses méthodes de modélisation de la santé et de l'environnement Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016719
Description :
Dans cette étude, on examine les méthodes de modélisation utilisées pour les données sur la santé publique. Les spécialistes de la santé publique manifestent un regain d'intérêt pour l'étude des effets de l'environnement sur la santé. Idéalement, les études écologiques ou contextuelles explorent ces liens au moyen de données sur la santé publique étoffées de données sur les caractéristiques environnementales à l'aide de modèles multiniveaux ou hiérarchiques. Dans ces modèles, le premier niveau correspond aux données des personnes sur la santé et le deuxième, aux données des collectivités. La plupart des données sur la santé publique proviennent d'enquêtes à plan d'échantillonnage complexe qui obligent, lors de l'analyse, à tenir compte de la mise en grappes, de la non-réponse et de la post-stratification pour obtenir des estimations représentatives de la prévalence des comportements posant un risque pour la santé.
Cette étude est basée sur le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS). Il s'agit d'un système américain de surveillance des facteurs de risque pour la santé selon l'État exploité par les Centers for Disease Control and Prevention en vue d'évaluer chaque année les facteurs de risque pour la santé chez plus de 200 000 adultes. Les données du BRFSS sont maintenant produites à l'échelle de la région métropolitaine statistique (MSA pour metropolitan statistical area) et fournissent des données de qualité sur la santé pour les études des effets de l'environnement. Les exigences conjuguées du plan d'échantillonnage et des analyses à plusieurs niveaux compliquent encore davantage les analyses à l'échelle de la MSA combinant les données sur la santé et sur l'environnement.
On compare trois méthodes de modélisation dans le cadre d'une étude sur l'activité physique et certains facteurs environnementaux à l'aide de données du BRFSS de 2000. Chaque méthode décrite ici est un moyen valide d'analyser des données d'enquête à plan d'échantillonnage complexe complétées de données environnementales, quoique chacune tienne compte de façon différente du plan d'échantillonnage et de la structure multiniveau des données. Ces méthodes conviennent donc à l'étude de questions légèrement différentes.
Date de diffusion : 2004-09-13
58. Étude de l'élaboration et de la mise à l'essai d'une méthode de mise à jour des indicateurs fondés sur les données du recensement Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016727
Description :
Les données tirées du recensement sont largement utilisées pour procéder à la répartition et au ciblage des ressources aux échelons national, régional et local. Au Royaume-Uni, un recensement de la population est mené tous les 10 ans. En s'éloignant de la date du recensement, les données du recensement deviennent périmées et moins pertinentes, ce qui rend la répartition des ressources moins équitable. Dans cette étude, on analyse les différentes méthodes pour résoudre ce problème.
Plusieurs méthodes aréolaires ont été mises au point pour produire des estimations postcensitaires, y compris la technique d'estimation préservant la structure mise au point par Purcell et Kish (1980). Cette étude porte sur la méthode de modélisation linéaire variable pour produire des estimations postcensitaires. On teste la validité de la méthode au moyen de données simulées à partir du registre de population de la Finlande et on applique la technique aux données britanniques pour produire des estimations mises à jour pour plusieurs indicateurs du recensement de 1991.
Date de diffusion : 2004-09-13
59. Modélisation de la structure de la covariance à l'aide de données d'enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016730
Description :
Une vaste gamme de modèles utilisés dans le domaine de la recherche sociale et économique peuvent être représentés en spécifiant une structure paramétrique pour les covariances des variables observées. L'existence de logiciels tels que LISREL (Jöreskog et Sörbom, 1988) et EQS (Bentler, 1995) a permis d'ajuster ces modèles aux données d'enquêtes dans de nombreuses applications. Dans cet article, on étudie deux inférences au sujet de ce genre de modèle en utilisant des données d'enquêtes à plan d'échantillonnage complexe. On examine les preuves de l'existence de biais d'échantillon fini dans l'estimation des paramètres et les moyens de réduire ces biais (Altonji et Segal, 1996), ainsi que les questions connexes de l'efficacité de l'estimation, de l'estimation de l'erreur type et des tests. On utilise des données longitudinales provenant de la British Household Panel Survey en guise d'illustration. La collecte de ces données étant sujette à l'érosion de l'échantillon, on examine aussi comment utiliser des poids de non réponse dans la modélisation.
Date de diffusion : 2004-09-13
60. Utilisation de la théorie de la réponse à l'item et des poids factoriels dans la régression et d'autres analyses : une revue Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016731
Description :
En recherche behavioriste, diverses techniques sont utilisées pour prédire les scores des répondants pour des facteurs ou des concepts que l'on ne peut observer directement. La satisfaction concernant l'emploi, le stress au travail, l'aptitude à poursuivre des études de deuxième ou de troisième cycle et les aptitudes mathématiques des enfants en sont des exemples. Les méthodes utilisées couramment pour modéliser ce genre de concepts incluent l'analyse factorielle, la modélisation d'équation structurelle, les échelles psychométriques classiques et la théorie de la réponse à l'item, et, pour chaque méthode, il existe souvent plusieurs stratégies distinctes permettant de produire des scores individuels. Cependant, les chercheurs se satisfont rarement de simples mesures de ces concepts. Souvent, ils utilisent des scores dérivés en tant que variables dépendantes ou indépendantes dans la régression multiple, l'analyse de la variance et de nombreuses autres procédures multivariées. Bien que ces applications de scores dérivés puissent produire des estimations biaisées des paramètres des modèles structuraux, ces difficultés sont mal comprises et souvent ignorées. Nous passerons en revue les publications qui traitent de la question, en mettant l'accent sur les méthodes de la TRI, en vue de déterminer quels sont les domaines problématiques et de formuler des questions à étudier dans l'avenir.
Date de diffusion : 2004-09-13

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Date de modification :: 2024-04-30

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