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- 41. Utilisation des équations estimantes pour réaliser un calage sur des paramètres complexes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100111451Description :
Dans la méthode du calage de Deville et Särndal (1992), les équations de calage ne prennent en compte que les estimations exactes de totaux des variables auxiliaires. L'objectif de cet article est de s'intéresser à d'autres paramètres que le total pour caler. Ces paramètres que l'on qualifie de complexes sont par exemple le ratio, la médiane ou la variance de variables auxiliaires.
Date de diffusion : 2011-06-29 - Articles et rapports : 12-001-X201000111250Description :
Nous proposons un estimateur de prédiction bayésien avec splines pénalisées (PBSP pour Bayesian Penalized Spline Predictive) pour une proportion de population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. Cette nouvelle méthode permet d'intégrer directement les probabilités d'inclusion dans l'estimation d'une proportion de population, en effectuant une régression probit du résultat binaire sur la fonction spline pénalisée des probabilités d'inclusion. La loi prédictive a posteriori de la proportion de population est obtenue en utilisant l'échantillonnage de Gibbs. Nous démontrons les avantages de l'estimateur PBSP comparativement à l'estimateur de Hájek (HK), à l'estimateur par la régression généralisée (RG) et aux estimateurs de prédiction fondés sur un modèle paramétrique au moyen d'études en simulation et d'un exemple réel de vérification fiscale. Les études en simulation montrent que l'estimateur PBSP est plus efficace et donne un intervalle de crédibilité à 95 % dont la probabilité de couverture est meilleure et dont la largeur moyenne est plus étroite que les estimateurs HK et RG, surtout quand la proportion de population est proche de zéro ou de un, ou que l'échantillon est petit. Comparativement aux estimateurs de prédiction fondés sur un modèle linéaire, les estimateurs PBSP sont robustes à l'erreur de spécification du modèle et à la présence d'observations influentes dans l'échantillon.
Date de diffusion : 2010-06-29 - 43. Inférence par maximum de vraisemblance pseudo-empirique pour enquêtes multiples et à bases multiples ArchivéArticles et rapports : 11-536-X200900110806Description :
Les travaux récents qui utilisent la méthode du maximum de vraisemblance pseudo-empirique pour des inférences pour populations finies avec données d'enquêtes complexes se sont d'abord concentrées sur un échantillon d'enquête simple, non stratifié ou stratifié, avec de considérables efforts sur les procédures de calcul. Dans cet exposé, nous présentons une approche d'inférence par maximum de vraisemblance pseudo-empirique pour des enquêtes multiples et des enquêtes à bases multiples, deux problèmes souvent rencontrés en pratique dans les enquêtes. Nous montrons qu'il est possible de faire l'inférence à propos du paramètre d'intérêt commum et d'utiliser efficacement les divers types d'information auxiliaire de façon pratique par la maximisation sous contrainte de la fonction du maximum de vraisemblance pseudo-empirique. Nous obtenons les résultats asymptotiques qui sont utilisés pour construire des intervalles de confiance de ratio de maximum de vraisemblance pseudo-empiriques, soit en utilisant une approximation du chi-deux, soit en utilisant une calibration bootstrap. Tous les problèmes de calcul reliés peuvent être résolus en utilisant des algorithmes d'échantillonnage stratifié existants après avoir reformulé le problème de façon appropriée.
Date de diffusion : 2009-08-11 - 44. Une répartition bayésienne des électeurs indécis ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200800110606Description :
Aux États Unis, les données provenant des sondages électoraux sont habituellement présentées dans des tableaux de contingence à double entrée et de nombreux sondages sont réalisés avant qu'ait lieu l'élection réelle en novembre. Par exemple, pour l'élection du gouverneur de l'État de l'Ohio en 1998, trois sondages (Buckeye State Poll) ont eu lieu, un en janvier, un en avril et un en octobre; la première catégorie des tableaux représente les candidats (par exemple Fisher, Taft et autre) et la deuxième représente l'intention courante de vote (votera vraisemblablement ou ne votera vraisemblablement pas pour le gouverneur de l'Ohio). Le nombre d'électeurs indécis est important dans l'une ou dans les deux catégories pour les trois sondages et nous utilisons une méthode bayésienne pour les répartir entre les trois candidats. Nous pouvons ainsi modéliser divers scénarios de données manquantes sous les hypothèses d'ignorabilité et de non ignorabilité, et nous utilisons un modèle Dirichlet Multinomial pour estimer les probabilités de cellule qui nous aideront à prédire le gagnant. Nous proposons un modèle de non réponse non ignorable variable en fonction du temps pour les trois tableaux. Ici, un modèle de non réponse non ignorable est centré sur un modèle de non réponse ignorable afin d'induire une certaine souplesse et une certaine incertitude au sujet de l'ignorabilité ou de la non ignorabilité. Nous considérons également deux autres modèles concurrents, à savoir un modèle de non réponse ignorable et un modèle de non réponse non ignorable. Ces deux derniers modèles reposent sur l'hypothèse d'un processus stochastique commun pour obtenir un renforcement par emprunt de données au cours du temps. Nous utilisons des méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour ajuster les modèles. Nous construisons aussi un paramètre qui peut éventuellement être utilisé pour prédire le gagnant parmi les candidats à l'élection de novembre.
Date de diffusion : 2008-06-26 - 45. Inférence bayésienne prédictive robuste pour les quantiles de population finie d'un petit domaine ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110392Description :
Nous suivons une méthode bayésienne robuste pour analyser des données pouvant présenter un biais de non-réponse et un biais de sélection non ignorables. Nous utilisons un modèle de régression logistique robuste pour établir le lien entre les indicateurs de réponse (variable aléatoire de Bernoulli) et les covariables, dont nous disposons pour tous les membres de la population finie. Ce lien permet d'expliquer l'écart entre les répondants et les non-répondants de l'échantillon. Nous obtenons ce modèle robuste en élargissant le modèle de régression logistique conventionnel à un mélange de lois de Student, ce qui nous fournit des scores de propension (probabilité de sélection) que nous utilisons pour construire des cellules d'ajustement. Nous introduisons les valeurs des non-répondants en tirant un échantillon aléatoire à partir d'un estimateur à noyau de la densité, formé d'après les valeurs des répondants à l'intérieur des cellules d'ajustement. La prédiction fait appel à une régression linéaire spline, fondée sur les rangs, de la variable de réponse sur les covariables selon le domaine, en échantillonnant les erreurs à partir d'un autre estimateur à noyau de la densité, ce qui rend notre méthode encore plus robuste. Nous utilisons des méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) pour ajuster notre modèle. Dans chaque sous-domaine, nous obtenons la loi a posteriori d'un quantile de la variable de réponse à l'intérieur de chaque sous-domaine en utilisant les statistiques d'ordre sur l'ensemble des individus (échantillonnés et non échantillonnés). Nous comparons notre méthode robuste à des méthodes paramétriques proposées récemment.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 11-522-X200600110398Description :
L'étude de données longitudinales est essentielle si l'on veut observer correctement l'évolution des variables d'intérêt chez les personnes, les collectivités et les populations plus importantes au cours du temps. Les modèles linéaires à effets mixtes (pour les réponses continues observées au fil du temps), ainsi que les modèles linéaires généralisés à effets mixtes et les équations d'estimation généralisées (pour les réponses plus générales, telles que les données binaires ou les dénombrements observés au fil du temps) sont les méthodes les plus répandues pour analyser les données longitudinales provenant d'études sur la santé, même si, comme toute méthode de modélisation, elles ont leurs limites, dues en partie aux hypothèses sous jacentes. Dans le présent article, nous discutons de certains progrès, dont l'utilisation de méthodes fondées sur des courbes, qui rendent la modélisation des données longitudinales plus souple. Nous présentons trois exemples d'utilisation de ces méthodes plus souples tirés de la littérature sur la santé, dans le but de démontrer que certaines questions par ailleurs difficiles peuvent être résolues raisonnablement lors de l'analyse de données longitudinales complexes dans les études sur la santé des populations.
Date de diffusion : 2008-03-17 - 47. Inférence causale dans les études par observation utilisant des données administratives sur la santé ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110419Description :
La recherche sur les services de santé s'appuie habituellement sur des données d'observation afin de comparer les résultats chez des patients recevant des traitements différents. La comparaison de groupes de patients participant à des études par observation peut être biaisée, car les résultats diffèrent à la fois en raison des effets du traitement et de ceux liés au pronostic fait sur le patient. Dans certains cas, particulièrement lorsque les données recueillies ont trait à des facteurs de risque cliniques précis, il est possible de tenir compte de ces différences en utilisant des méthodes statistiques ou épidémiologiques. Dans d'autres cas, où des caractéristiques non mesurées de la population de patients ont une incidence sur la décision de prodiguer le traitement ainsi que sur le résultat, il est impossible d'éliminer ces différences par des techniques courantes. L'utilisation de données administratives sur la santé pour entreprendre des études par observation demande des précautions particulières, puisque d'importants renseignements cliniques font défaut. Nous discutons de plusieurs méthodes statistiques et épidémiologiques visant à éliminer le biais manifeste (mesurable) et caché (non mesurable) dans les études par observation. Ces méthodes comprennent l'ajustement de la composition des groupes de cas, l'appariement fondé sur la propension, la redéfinition des variables d'exposition d'intérêt et la technique économétrique d'analyse avec variables instrumentales (VI). Nous illustrons ces méthodes à l'aide d'exemples extraits de publications médicales, dont la prédiction de la mortalité un an après une crise cardiaque, le rendement des dépenses en soins de santé, en ce qui a trait aux avantages cliniques et financiers, dans les régions des États-Unis où les dépenses sont élevées, ainsi que les avantages du traitement effractif des patients ayant fait une crise cardiaque liés à la survie à long terme. Il est possible d'utiliser des données administratives sur la santé pour réaliser des études par observation à condition de veiller soigneusement à résoudre les problèmes liés à la causalité inverse et au facteur de confusion non mesuré.
Date de diffusion : 2008-03-17 - 48. Définition et mesure des régions métropolitaines : comparaison entre le Canada et les États-Unis ArchivéArticles et rapports : 92F0138M2008002Description :
Le 26 novembre 2006, l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a été l'hôte d'un atelier international sur la définition et la mesure des régions métropolitaines. Les raisons ayant amené l'OCDE à organiser cet atelier sont les suivantes :
1. Dans le monde hautement intégré que nous connaissons aujourd'hui, les régions métropolitaines sont devenues des agents économiques clés. Outre leur rôle traditionnel de pôles de croissance au niveau national, les régions métropolitaines constituent des centres essentiels de l'économie mondiale.2. Les décideurs politiques, les organismes internationaux et les réseaux de recherche sont de plus en plus fréquemment amenés à comparer les résultats économiques et sociaux des régions métropolitaines d'un pays à l'autre. Entre autres exemples de travaux menés par des réseaux et des organismes internationaux, mentionnons Habitat ONU, l'initiative Urban Audit de l'UE, ESPON et les travaux de l'OCDE sur la compétitivité des villes.3. Toutefois, la portée des enseignements que l'on peut tirer de ces comparaisons internationales est limitée en raison de l'absence d'une définition comparable du concept de région métropolitaine. La plupart des pays ont leur propre définition, et celle-ci varie sensiblement d'un pays à l'autre. De plus, les initiatives internationales visant à améliorer la comparabilité entre pays ont conduit, un peu paradoxalement, à une prolifération de définitions.4. Il n'y a en principe aucune raison particulière de préconiser une définition plutôt qu'une autre. Chaque définition a été formulée pour des fins analytiques particulières et, de ce fait, rend compte de certaines caractéristiques des régions métropolitaines tout en ayant tendance à en passer certaines autres sous silence. Le fait est que nous ne connaissons pas les points forts et les points faibles des différentes définitions; plus important encore, nous ne savons pas quelle incidence l'utilisation d'une définition donnée plutôt que d'une autre peut avoir sur l'analyse. 5. C'est dans le but de répondre à ces questions que l'OCDE a organisé un atelier international sur la définition et la mesure des régions métropolitaines (« Defining and Measuring Metropolitan Regions »). Cet atelier a rassemblé de grandes organisations internationales (ONU, Eurostat, Banque mondiale et OCDE), des bureaux de statistique nationaux et des chercheurs qui s'intéressent à ce domaine. L'objectif était d'élaborer certains « principes directeurs » auxquels les participants pourraient souscrire et qui constitueraient en bout de ligne l'assise d'une « orientation internationale » permettant de comparer les régions métropolitaines d'un pays à l'autre.
Ce document de travail a été présenté lors de l'atelier en question. Il expose le fondement conceptuel et méthodologique qui sous tend la définition des régions métropolitaines au Canada; également, on y compare de façon détaillée la méthodologie utilisée au Canada et celle employée aux États-Unis. L'objet du document était d'alimenter les débats sur l'approche adoptée par le Canada pour la définition des régions métropolitaines, dans le contexte des travaux destinés à mettre de l'avant les « principes directeurs » mentionnés précédemment. Si cette étude est offerte sous forme de document de travail, c'est pour faire progresser les discussions sur le sujet et pour fournir des données de base à la collectivité des utilisateurs afin de favoriser le dialogue et la formulation de commentaires à propos de la méthodologie canadienne relative aux régions métropolitaines.
Date de diffusion : 2008-02-20 - Articles et rapports : 92F0138M2007001Description :
Statistique Canada crée des fichiers qui fournissent le couplage entre les codes postaux et les régions géographiques selon lesquelles les données statistiques sont diffusées. En couplant les codes postaux et ses régions géographiques, Statistique Canada facilite l'extraction et l'agrégation subséquente de données pour certaines régions géographiques de fichiers mis à la disposition des utilisateurs. Les utilisateurs peuvent alors totaliser les données de Statistique Canada pour leurs régions et d'autres données pour ces mêmes régions de manière à établir un profil statistique combiné de ces régions.
La méthodologie utilisée par Statistique Canada pour le couplage des codes postaux et des régions géographiques a été questionnée. Pour régler la situation, Statistique Canada a décidé de créer un cadre conceptuel pour l'élaboration des règles régissant le couplage des codes postaux et des régions géographiques de Statistique Canada. Le présent document de travail expose le cadre conceptuel et les règles de géocodage. La méthodologie qui y est décrite servira de fondement pour le couplage des codes postaux aux régions géographiques du Recensement de 2006. Les utilisateurs des produits de Statistique Canada qui font appel aux codes postaux sont invités à formuler des commentaires sur le présent document.
Date de diffusion : 2007-02-12 - Articles et rapports : 12-001-X20060019257Description :
En présence de non réponse partielle, deux approches sont généralement utilisées à des fins d'inférence des paramètres d'intérêt. La première repose sur l'hypothèse que la réponse est uniforme dans les classes d'imputation, tandis que la seconde s'appuie sur l'hypothèse que la réponse est ignorable, mais utilise un modèle pour la variable d'intérêt comme fondement de l'inférence. Dans le présent article, nous proposons une troisième approche qui se fonde sur l'hypothèse d'un mécanisme de réponse précisé ignorable sans que doive être spécifié un modèle de la variable d'intérêt. Dans ce cas, nous montrons comment obtenir des valeurs imputées qui mènent à des estimateurs d'un total approximativement sans biais sous l'approche proposée, ainsi que sous la deuxième des approches susmentionnées. Nous obtenons aussi des estimateurs de la variance des estimateurs imputés qui sont approximativement sans biais en suivant une approche proposée par Fay (1991) dans laquelle sont inversés l'ordre de l'échantillonnage et de la réponse. Enfin, nous effectuons des études par simulation afin d'étudier les propriétés des méthodes dans le cas d'échantillons finis, en termes de biais et d'erreur quadratique moyenne.
Date de diffusion : 2006-07-20
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- Articles et rapports : 11-522-X201300014280Description :
Au cours de la dernière décennie, on a vu les enquêtes par panel en ligne s’établir comme un moyen rapide et économique d’effectuer des études de marché. Les progrès dans le domaine des technologies de l’information, en particulier la croissance rapide continue de l’usage d’Internet et des ordinateurs par les membres du public, sont à la base de ce phénomène. La croissance des taux de non-réponse et des prix à laquelle doit faire face l’industrie des sondages sous-tend aussi ce changement. Toutefois, certains risques importants sont associés aux enquêtes par panel en ligne, le biais de sélection dû à l’autosélection des répondants n’étant pas le moindre. Il existe aussi des risques d’erreurs de couverture et de mesure. L’absence d’un cadre d’inférence et d’indicateurs de la qualité des données constitue un obstacle à l’utilisation de panels en ligne pour la production de statistiques de haute qualité au sujet de la population générale. Néanmoins, les enquêtes par panel en ligne pour la production de statistiques ponctuelles et même de statistiques officielles semblent représenter une nouvelle forme de concurrence posant de plus en plus de défis à certains instituts nationaux de statistique. Le présent article explore la question de la conception et de l’utilisation des panels en ligne de façon scientifiquement valable. On donne d’abord un aperçu d’une norme de mesure de la performance établie par la Société suédoise des enquêtes et des sondages pour évaluer certains aspects qualitatifs des résultats des enquêtes par panel en ligne. Puis, on discute en détail de la décomposition du biais et de l’atténuation des risques de biais. Enfin, on présente certaines idées en vue de combiner des enquêtes par panel en ligne et des enquêtes classiques pour obtenir une inférence contrôlée de manière rentable.
Date de diffusion : 2014-10-31 - Articles et rapports : 12-001-X201400114004Description :
En 2009, deux enquêtes importantes réalisées par la division des administrations publiques du U.S. Census Bureau ont été remaniées afin de réduire la taille de l’échantillon, d’économiser des ressources et d’améliorer la précision des estimations (Cheng, Corcoran, Barth et Hogue 2009). Sous le nouveau plan de sondage, chaque strate habituelle, définie par l’État et le type d’administration publique, qui contient un nombre suffisant d’unités (administrations publiques) est divisée en deux sous strates en fonction de la masse salariale totale de chaque unité afin de tirer un plus petit échantillon de la sous strate des unités de petite taille. L’approche assistée par modèle est adoptée pour estimer les totaux de population. Des estimateurs par la régression utilisant des variables auxiliaires sont obtenus soit pour chaque sous strate ainsi créée soit pour la strate originale en regroupant des deux sous strates. Cheng, Slud et Hogue (2010) ont proposé une méthode fondée sur un test de décision qui consiste à appliquer un test d’hypothèse pour décider quel estimateur par la régression sera utilisé pour chaque strate originale. La convergence et la normalité asymptotique de ces estimateurs assistés par modèle sont établies ici sous un cadre asymptotique fondé sur le plan de sondage ou assisté par modèle. Nos résultats asymptotiques suggèrent aussi deux types d’estimateurs de variance convergents, l’un obtenu par substitution des quantités inconnues dans les variances asymptotiques et l’autre en appliquant la méthode du bootstrap. La performance de tous les estimateurs des totaux et des estimateurs de leur variance est examinée au moyen d’études empiriques. L’Annual Survey of Public Employment and Payroll (ASPEP) des États Unis est utilisé pour motiver et illustrer notre étude.
Date de diffusion : 2014-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201300211887Description :
Les modèles multiniveaux sont d'usage très répandu pour analyser les données d'enquête en faisant concorder la hiérarchie du plan de sondage avec la hiérarchie du modèle. Nous proposons une approche unifiée, basée sur une log-vraisemblance composite pondérée par les poids de sondage pour des modèles à deux niveaux, qui mène à des estimateurs des paramètres du modèle convergents sous le plan et sous le modèle, même si les tailles d'échantillon dans les grappes sont petites, à condition que le nombre de grappes échantillonnées soit grand. Cette méthode permet de traiter les modèles à deux niveaux linéaires ainsi que linéaires généralisés et requiert les probabilités d'inclusion de niveau 2 et de niveau 1, ainsi que les probabilités d'inclusion conjointe de niveau 1, où le niveau 2 représente une grappe et le niveau 1, un élément dans une grappe. Nous présentons aussi les résultats d'une étude en simulation qui donnent la preuve que la méthode proposée est supérieure aux méthodes existantes sous échantillonnage informatif.
Date de diffusion : 2014-01-15 - Articles et rapports : 82-003-X201300611796Géographie : CanadaDescription :
La présente étude évalue la faisabilité d'utiliser des techniques de modélisation statistique pour combler les lacunes dans les données liées aux facteurs de risque, et plus particulièrement l'usage du tabac, dans les données de recensement couplées.
Date de diffusion : 2013-06-19 - 35. Inférence bayésienne pour les quantiles de population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201200211758Description :
Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201200111688Description :
Nous étudions le problème de la non-réponse non ignorable dans un tableau de contingence bidimensionnel qui peut être créé individuellement pour plusieurs petits domaines en présence de non-réponse partielle ainsi que totale. En général, le fait de prendre en considération les deux types de non-réponse dans les données sur les petits domaines accroît considérablement la complexité de l'estimation des paramètres du modèle. Dans le présent article, nous conceptualisons le tableau complet des données pour chaque domaine comme étant constitué d'un tableau contenant les données complètes et de trois tableaux supplémentaires pour les données de ligne manquantes, les données de colonne manquantes et les données de ligne et de colonne manquantes, respectivement. Dans des conditions de non-réponse non ignorable, les probabilités totales de cellule peuvent varier en fonction du domaine, de la cellule et de ces trois types de « données manquantes ». Les probabilités de cellule sous-jacentes (c'est-à-dire celles qui s'appliqueraient s'il était toujours possible d'obtenir une classification complète) sont produites pour chaque domaine à partir d'une loi commune et leur similarité entre les domaines est quantifiée paramétriquement. Notre approche est une extension de l'approche de sélection sous non-réponse non ignorable étudiée par Nandram et Choi (2002a, b) pour les données binaires ; cette extension crée une complexité supplémentaire qui découle de la nature multivariée des données et de la structure des petits domaines. Comme dans les travaux antérieurs, nous utilisons un modèle d'extension centré sur un modèle de non-réponse ignorable de sorte que la probabilité totale de cellule dépend de la catégorie qui représente la réponse. Notre étude s'appuie sur des modèles hiérarchiques bayésiens et des méthodes Monte Carlo par chaîne de Markov pour l'inférence a posteriori. Nous nous servons de données provenant de la troisième édition de la National Health and Nutrition Examination Survey pour illustrer les modèles et les méthodes.
Date de diffusion : 2012-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201100211602Description :
Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 38. Une analyse bayésienne des probabilités de réponse dans les petits domaines sous une contrainte ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211603Description :
De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100111446Description :
L'estimation sur petits domaines fondée sur des modèles linéaires mixtes est parfois inefficace quand les relations sous-jacentes ne sont pas linéaires. Nous présentons des techniques d'estimation sur petits domaines pour des variables qui peuvent être modélisées linéairement après une transformation non linéaire. En particulier, nous étendons l'estimateur direct fondé sur un modèle de Chandra et Chambers (2005, 2009) à des données qui concordent avec un modèle linéaire mixte sur l'échelle logarithmique, en utilisant le calage sur un modèle pour définir des poids pouvant être utilisés dans cet estimateur. Nos résultats montrent que l'estimateur fondé sur la transformation que nous obtenons est à la fois efficace et robuste à la distribution des effets aléatoires dans le modèle. Une application à des données d'enquêtes auprès des entreprises démontre la performance satisfaisante de la méthode.
Date de diffusion : 2011-06-29 - 40. Utilisation des équations estimantes pour réaliser un calage sur des paramètres complexes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100111451Description :
Dans la méthode du calage de Deville et Särndal (1992), les équations de calage ne prennent en compte que les estimations exactes de totaux des variables auxiliaires. L'objectif de cet article est de s'intéresser à d'autres paramètres que le total pour caler. Ces paramètres que l'on qualifie de complexes sont par exemple le ratio, la médiane ou la variance de variables auxiliaires.
Date de diffusion : 2011-06-29
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Références (8)
Références (8) ((8 résultats))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X201300014259Description :
Dans l’optique de réduire le fardeau de réponse des exploitants agricoles, Statistique Canada étudie d’autres approches que les enquêtes par téléphone pour produire des estimations des grandes cultures. Une option consiste à publier des estimations de la superficie récoltée et du rendement en septembre, comme cela se fait actuellement, mais de les calculer au moyen de modèles fondés sur des données par satellite et des données météorologiques, ainsi que les données de l’enquête téléphonique de juillet. Toutefois, avant d’adopter une telle approche, on doit trouver une méthode pour produire des estimations comportant un niveau d’exactitude suffisant. Des recherches sont en cours pour examiner différentes possibilités. Les résultats de la recherche initiale et les enjeux à prendre en compte sont abordés dans ce document.
Date de diffusion : 2014-10-31 - 2. Note sur les identificateurs dans l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-002-X20040027035Description :
Lors du traitement des données du cycle 4 de l'Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ), des révisions historiques ont été apportées au trois premiers cycles de l'enquête afin de corriger des erreurs et faire une mise à jour des données. Au cours du traitement, une attention particulière a été portée à la variable PERSRUK (l'identificateur au niveau de la personne) et à la variable FIELDRUK (l'identificateur au niveau du ménage). Le même niveau d'attention n'a pas été accordé aux autres identificateurs incluent dans la base de données, soit, la variable CHILDID (un identificateur au niveau de l'enfant) et la variable _IDHD01 (un identificateur au niveau du ménage). Ces identificateurs ont été créés pour les fichiers publics et ils se retrouvent par défaut dans les fichiers maîtres. Lorsque les fichiers maîtres sont utilisés, la variable PERSRUK devrait être utilisée pour lier les différents fichiers de données de l'enquête entre eux et la variable FIELDRUK pour déterminer le ménage.
Date de diffusion : 2004-10-05 - 3. Enquête sur la sécurité financière - Méthodologie pour estimer la valeur des droits à pension ArchivéEnquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13F0026M2001003Description :
Les premiers résultats de l'Enquête sur la sécurité financière (ESF), qui fournit de l'information sur la valeur nette du patrimoine des Canadiens, ont été publiés le 15 mars 2001 dans Le quotidien. L'enquête a recueilli des renseignements sur la valeur des avoirs financiers et non financiers de chaque unité familiale et sur le montant de sa dette.
Statistique Canada travaille actuellement à préciser cette première estimation de la valeur nette en y ajoutant une estimation de la valeur des droits à pension constitués dans les régimes de retraite d'employeur. Il s'agit d'un volet essentiel pour toute enquête sur l'avoir et la dette étant donné que, pour la plupart des unités familiales, c'est probablement l'un des avoirs les plus importants. Le vieillissement de la population rend l'information sur la constitution des droits à pension nécessaire afin de mieux comprendre la situation financière des personnes qui approchent de la retraite. Ces estimations mises à jour seront publiées à la fin de l'automne 2001.
Le processus utilisé pour obtenir une estimation de la valeur des droits à pension constitués dans les régimes de pension agréés d'employeur (RPA) est complexe. Le présent document décrit la méthodologie utilisée pour estimer cette valeur en ce qui concerne les groupes suivants : a) Les personnes qui faisaient partie d'un RPA au moment de l'enquête (appelées membres actuels d'un régime de retraite); b) Les personnes qui ont déjà fait partie d'un RPA et qui ont laissé l'argent dans le régime de retraite ou qui l'ont transféré dans un nouveau régime de retraite; c) Les personnes qui touchent des prestations d'un RPA.
Cette méthodologie a été proposée par Hubert Frenken et Michael Cohen. Hubert Frenken compte de nombreuses années d'expérience avec Statistique Canada où il a travaillé avec des données sur les régimes de retraite d'employeur. Michael Cohen fait partie de la direction de la firme d'actuariat-conseil William M. Mercer. Plus tôt cette année, Statistique Canada a organisé une consultation publique sur la méthodologie proposée. Le présent rapport inclut des mises à jour faites après avoir reçu les rétroactions des utilisateurs des données.
Date de diffusion : 2001-09-05 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13F0026M2001002Description :
L'Enquête sur la sécurité financière (ESF) fournira des renseignements sur la situation nette des Canadiens. C'est pourquoi elle a recueilli, en mai et juin 1999, des données sur la valeur de l'avoir et de la dette de chacune des familles ou personnes seules comprises dans l'échantillon. Il s'est avéré difficile de calculer ou d'estimer la valeur d'un avoir en particulier, à savoir la valeur actualisée du montant que les répondants ont constitué dans leur régime de retraite d'employeur. On appelle souvent ces régimes des régimes de pension agréés (RPA), car ils doivent être agréés par l'Agence des douanes et du revenu du Canada (ARDC) (c'est-à-dire enregistrés auprès de l'ADRC). Bien qu'on communique à certains participants à un RPA une estimation de la valeur de leurs droits constitués, ils l'ignorent dans la plupart des cas. Pourtant, il s'agit sans doute d'un des avoirs les plus importants pour bon nombre d'unités familiales. De plus, à mesure que la génération du baby boom se rapproche de la retraite, le besoin d'information sur ses rentes constituées se fait très pressant si l'on veut mieux comprendre sa capacité financière à négocier ce nouveau virage.
La présente étude vise deux objectifs : décrire, pour stimuler des discussions, la méthodologie proposée en vue d'estimer la valeur actualisée des droits à pension pour les besoins de l'Enquête sur la sécurité financière; et recueillir des réactions à la méthodologie proposée. Le présent document propose une méthodologie pour estimer la valeur des droits constitués dans un régime d'employeur pour les groupes suivants : a) les personnes qui adhéraient à un RPA au moment de l'enquête (les «participants actuels»); b) les personnes qui ont déjà adhéré à un RPA et qui ont soit laissé leurs fonds dans le régime ou les ont transférés dans un nouveau régime; et c) les personnes qui touchent une rente prévue par un RPA.
Date de diffusion : 2001-02-07 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015642Description :
La Base de données longitudinale sur l'immigration (BDIM) établit un lien entre les dossiers administratifs de l'immigration et de l'impôt en une source exhaustive de données sur le comportement sur le marché du travail de la population des immigrants ayant obtenu le droit d'établissement au Canada. Elle porte sur la période de 1980 à 1995 et sera mise à jour en 1999 pour l'année d'imposition 1996. Statistique Canada gère la base de données pour le compte d'un consortium fédéral-provincial dirigé par Citoyenneté et Immigration Canada. Le présent document examine les enjeux du développement d'une base de données longitudinale combinant des dossiers administratifs, à l'appui de la recherche et de l'analyse en matière de politiques. L'accent est plus particulièrement mis sur les questions de méthodologie, de concepts, d'analyse et de protection des renseignements personnels découlant de la création et du développement continu de cette base de données. Le présent document aborde en outre brièvement les résultats des recherches, qui illustrent les liens en matière de résultats des politiques que la BDIM permet aux décideurs d'examiner.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015650Description :
La U.S. Manufacturing Plant Ownership Change Database (OCD) a été créée d'après des données sur les usines extraites de la Longitudinal Research Database (LRD) du Census Bureau. Elle contient des données sur toutes les usines de fabrication qui ont changé de propriétaire au moins une fois entre 1963 et 1992. L'auteur fait le point sur l'OCD et examine les possibilités de recherche. Pour utiliser empiriquement ces possibilités, il se sert de données extraites de la base de données pour étudier le lien entre les changements de propriété et les fermetures d'usines.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015658Description :
Le radon, qui est un gaz dont la présence est observée naturellement dans la plupart des maisons, est un facteur de risque confirmé pour le cancer du poumon chez les humains. Le National Research Council des États-Unis (1999) vient de terminer une évaluation approfondie du risque pour la santé de l'exposition résidentielle au radon, tout en élaborant des modèles de projection du risque de cancer pulmonaire dû au radon pour l'ensemble de la population. Cette analyse indique que le radon joue possiblement un rôle dans l'étiologie de 10-15 % des cas de cancer du poumon aux États-Unis, bien que ces estimations comportent une part appréciable d'incertitude. Les auteurs présentent une analyse partielle de l'incertidude et de la variabilité des estimations du risque de cancer pulmonaire dû à l'exposition résidentielle au radon, aux États-Unis, à l'aide d'un cadre général d'analyse de l'incertitude et de la variabilité établi antérieurement par ces mêmes auteurs. Plus particulièrement, il est question des estimations de l'excès de risque relatif (EFF) par âge et du risque relatif à vie (RRV), qui varient tous deux considérablement d'une personne à l'autre.
Date de diffusion : 2000-03-02 - Fichiers et documentation sur la géographie : 92F0138M1993001Géographie : CanadaDescription :
Dans une perspective d'amélioration et de développement, les divisions de la géographie de Statistique Canada et du U.S. Bureau of the Census ont entrepris conjointement un programme de recherche pour étudier les régions géographiques, et la pertinence de ces dernières. Un des principaux objectifs poursuivis est la définition d'une région géographique commune qui servira de base géostatistique aux travaux transfrontaliers de recherche, d'analyse et de cartographie.
Le présent rapport, première étape du programme de recherche, dresse la liste des régions géographiques normalisées canadiennes et américaines comparables d'après les définitions actuelles. Statistique Canada et l'U.S. Bureau of the Census ont deux grandes catégories d'entités géographiques normalisées: les régions administratives ou législatives (appelées entités "légales" aux États-Unis) et les régions statistiques.
Ce premier appariement de régions géographiques s'est fait uniquement à partir des définitions établies pour le Recensement de la population et du logement du Canada du 4 juin 1991 et du Recensement de la population et du logement des États- Unis du 1er avril 1990. La comparabilité globale des concepts est l'aspect important d'un tel appariement, non pas les seuils numériques utilisés pour les délimitations des régions.
Les utilisateurs doivent se servir du présent rapport comme d'un guide général pour comparer les régions géographiques de recensement du Canada et des États- Unis. Ils doivent garder à l'esprit que les types de peuplement et les niveaux de population présentent des différences qui font qu'une correspondance parfaite ne peut être établie entre des régions conceptuellement semblables. Les régions géographiques comparées dans le présent rapport peuvent servir de cadre pour d'autres recherches et d'autres analyses empiriques.
Date de diffusion : 1999-03-05
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