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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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1. Traiter le sous-dénombrement pour les échantillons d’enquête non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202300200005
Description : Le sous-dénombrement de la population est un des principaux obstacles avec lesquels il faut composer lors de l’analyse statistique d’échantillons d’enquête non probabilistes. Nous considérons dans le présent article deux scénarios types de sous-dénombrement, à savoir le sous-dénombrement stochastique et le sous-dénombrement déterministe. Nous soutenons que l’on peut appliquer directement les méthodes d’estimation existantes selon l’hypothèse de positivité sur les scores de propension (c’est-à-dire les probabilités de participation) pour traiter le scénario de sous-dénombrement stochastique. Nous étudions des stratégies visant à atténuer les biais lors de l’estimation de la moyenne de la population cible selon le sous-dénombrement déterministe. Plus précisément, nous examinons une méthode de population fractionnée (split-population method) fondée sur une formulation d’enveloppe convexe et nous construisons des estimateurs menant à des biais réduits. Un estimateur doublement robuste peut être construit si un sous-échantillon de suivi de l’enquête probabiliste de référence comportant des mesures sur la variable étudiée devient réalisable. Le rendement de six estimateurs concurrents est examiné au moyen d’une étude par simulations, et des questions nécessitant un examen plus approfondi sont brièvement abordées.
Date de diffusion : 2024-01-03
2. Prédiction QR pour l’intégration de données statistiques
Articles et rapports : 12-001-X202300200009
Description : Dans le présent article, nous examinons la façon dont une grande base de données non probabiliste peut servir à améliorer des estimations de totaux de population finie d’un petit échantillon probabiliste grâce aux techniques d’intégration de données. Dans le cas où la variable d’intérêt est observée dans les deux sources de données, Kim et Tam (2021) ont proposé deux estimateurs convergents par rapport au plan de sondage qui peuvent être justifiés par la théorie des enquêtes à double base de sondage. D’abord, nous posons des conditions garantissant que les estimateurs en question seront plus efficaces que l’estimateur de Horvitz-Thompson lorsque l’échantillon probabiliste est sélectionné par échantillonnage de Poisson ou par échantillonnage aléatoire simple sans remise. Ensuite, nous étudions la famille des prédicteurs QR proposée par Särndal et Wright (1984) pour le cas moins courant où la base de données non probabiliste ne contient pas la variable d’intérêt, mais des variables auxiliaires. Une autre exigence est que la base non probabiliste soit vaste et puisse être couplée avec l’échantillon probabiliste. Les conditions que nous posons font que le prédicteur QR est asymptotiquement sans biais par rapport au plan de sondage. Nous calculons sa variance asymptotique sous le plan de sondage et présentons un estimateur de variance convergent par rapport au plan de sondage. Nous comparons les propriétés par rapport au plan de sondage de différents prédicteurs de la famille des prédicteurs QR dans une étude par simulation. La famille comprend un prédicteur fondé sur un modèle, un estimateur assisté par un modèle et un estimateur cosmétique. Dans nos scénarios de simulation, l’estimateur cosmétique a donné des résultats légèrement supérieurs à ceux de l’estimateur assisté par un modèle. Nos constatations sont confirmées par une application aux données de La Poste, laquelle illustre par ailleurs que les propriétés de l’estimateur cosmétique sont conservées indépendamment de l’échantillon non probabiliste observé.
Date de diffusion : 2024-01-03
3. Le principe de l’information manquante ‒ Un paradigme d’analyse de données désordonnées d’enquête par sondage
Articles et rapports : 12-001-X202300200018
Description : En tant qu’instrument d’élaboration et d’évaluation des politiques et de recherche scientifique, sociale et économique, les enquêtes par sondage sont employées depuis plus d’un siècle. Au cours de cette période, elles ont surtout servi à recueillir des données à des fins de dénombrement. L’estimation de leurs caractéristiques a normalement reposé sur la pondération et l’échantillonnage répété ou sur une inférence fondée sur le plan de sondage. Les données-échantillons ont toutefois aussi permis de modéliser les processus inobservables qui sont source de données de population finie. Ce genre d’utilisation qualifié d’analytique consiste souvent à intégrer les données-échantillons à des données de sources secondaires.
Dans ce cas, des solutions de rechange à l’inférence, tirant leur inspiration du grand courant de la modélisation statistique, ont largement été mises de l’avant. Le but principal était alors de permettre un échantillonnage informatif. Les enquêtes modernes par sondage visent cependant davantage les situations où les données-échantillons font en réalité partie d’un ensemble plus complexe de sources de données, toutes contenant des informations pertinentes sur le processus d’intérêt. Lorsqu’on privilégie une méthode efficace de modélisation comme celle du maximum de vraisemblance, la question consiste alors à déterminer les modifications qui devraient être apportées en fonction tant de plans de sondage complexes que de sources multiples de données. C’est là que l’emploi du principe de l’information manquante trace nettement la voie à suivre.
Le présent document permettra de faire le point sur la façon dont ce principe a servi à résoudre les problèmes d’analyse de données « désordonnées » liés à l’échantillonnage. Il sera aussi question d’un scénario qui est une conséquence de la croissance rapide des sources de données auxiliaires aux fins de l’analyse des données d’enquête. C’est le cas où les enregistrements échantillonnés d’une source ou d’un registre accessible sont couplés aux enregistrements d’une autre source moins accessible, avec des valeurs de la variable réponse d’intérêt tirées de cette seconde source et où un résultat clé obtenu consiste en estimations sur petits domaines de cette variable de réponse pour des domaines définis sur la première source.
Date de diffusion : 2024-01-03
4. Bayes, étayé par des idées fondées sur le plan, est le meilleur paradigme global pour l’inférence en enquête par échantillonnage
Articles et rapports : 12-001-X202200200001
Description :
Des arguments conceptuels et des exemples sont présentés qui suggèrent que l’approche d’inférence bayésienne pour les enquêtes permet de répondre aux défis nombreux et variés de l’analyse d’une enquête. Les modèles bayésiens qui intègrent des caractéristiques du plan de sondage complexe peuvent donner lieu à des inférences pertinentes pour l’ensemble de données observé, tout en ayant de bonnes propriétés d’échantillonnage répété. Les exemples portent essentiellement sur le rôle des variables auxiliaires et des poids d’échantillonnage, et les méthodes utilisées pour gérer lanon-réponse. Le présent article propose 10 raisons principales de favoriser l’approche d’inférence bayésienne pour les enquêtes.

Date de diffusion : 2022-12-15
5. Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste
Articles et rapports : 12-001-X202200200002
Description :
Nous offrons un examen critique et quelques discussions approfondies sur des questions théoriques et pratiques à l’aide d’une analyse des échantillons non probabilistes. Nous tentons de présenter des cadres inférentiels rigoureux et des procédures statistiques valides dans le cadre d’hypothèses couramment utilisées et d’aborder les questions relatives à la justification et à la vérification d’hypothèses sur des applications pratiques. Certains progrès méthodologiques actuels sont présentés et nous mentionnons des problèmes qui nécessitent un examen plus approfondi. Alors que l’article porte sur des échantillons non probabilistes, le rôle essentiel des échantillons d’enquête probabilistes comportant des renseignements riches et pertinents sur des variables auxiliaires est mis en évidence.
Date de diffusion : 2022-12-15
6. Commentaires de Michael A. Bailey à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste » : Échantillons non probabilistes : évaluation et voie à suivre
Articles et rapports : 12-001-X202200200003
Description :
Les enquêtes non probabilistes jouent un rôle croissant dans la recherche par enquête. L’étude de Wu rassemble de façon compétente les nombreux outils disponibles lorsqu’on suppose que la non-réponse est conditionnellement indépendante de la variable étudiée. Dans le présent exposé, j’étudie la façon d’intégrer les idées de Wu dans un cadre plus large qui englobe le cas dans lequel la non-réponse dépend de la variable étudiée, un cas qui est particulièrement dangereux dans les sondages non probabilistes.

Date de diffusion : 2022-12-15
7. Commentaires de Michael R. Elliott à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste »
Articles et rapports : 12-001-X202200200004
Description :
Cet exposé vise à approfondir l’examen de Wu sur l’inférence à partir d’échantillons non probabilistes, ainsi qu’à mettre en évidence les aspects qui constituent probablement d’autres pistes de recherche utiles. Elle se termine par un appel en faveur d’un registre organisé d’enquêtes probabilistes de grande qualité qui visera à fournir des renseignements utiles à l’ajustement d’enquêtes non probabilistes.

Date de diffusion : 2022-12-15
8. Commentaires de Sharon L. Lohr à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste »
Articles et rapports : 12-001-X202200200005
Description :
Des hypothèses solides sont nécessaires pour faire des inférences au sujet d’une population finie à partir d’un échantillon non probabiliste. Les statistiques d’un échantillon non probabiliste devraient être accompagnées de preuves que les hypothèses sont respectées et que les estimations ponctuelles et les intervalles de confiance sont propres à l’utilisation. Je décris certains diagnostics qui peuvent être utilisés pour évaluer les hypothèses du modèle, et je discute des questions à prendre en considération au moment de décider s’il convient d’utiliser les données d’un échantillon non probabiliste.

Date de diffusion : 2022-12-15
9. Commentaires de Xiao-Li Meng à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste » : La miniaturisation de la corrélation due à un défaut des données : une stratégie polyvalente de traitement des échantillons non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202200200006
Description :
Il n’est pas possible de tirer parti de la puissante probabilité du plan pour établir l’inférence fondée sur la randomisation à partir d’échantillons non probabilistes. Cela nous incite à exploiter une probabilité divine naturelle qui accompagne toute population finie. Dans cette perspective, un des paramètres principaux est la corrélation due à un défaut des données (cdd), qui est la corrélation de la population finie sans modèle entre l’indicateur d’inclusion de l’échantillon de la personne et la caractéristique de la personne échantillonnée. Un mécanisme de génération de données équivaut à un échantillonnage probabiliste, en ce qui concerne l’effet de plan, si et seulement si la cdd correspondante est de l’ordre (stochastique) N-1/2, où N est la taille de la population (Meng, 2018). Par conséquent, les méthodes d’estimation linéaire valides existantes pour les échantillons non probabilistes peuvent être converties en plusieurs stratégies de miniaturisation de la cdd jusqu’à l’ordre N-1/2. Les méthodes quasi fondées sur le plan permettent d’accomplir cette tâche en réduisant la variabilité entre les N propensions d’inclusion au moyen d’une pondération. L’approche fondée sur un modèle de superpopulation permet d’atteindre le même objectif par la réduction de la variabilité des caractéristiques des N personnes en les remplaçant par leurs résidus issus d’un modèle de régression. Les estimateurs doublement robustes doivent la propriété dont ils portent le nom au fait qu’une corrélation est nulle chaque fois qu’une des variables corrélées est constante, quelle qu’elle soit. Comprendre les points communs de ces méthodes au moyen de la cdd nous aide à voir clairement la possibilité d’une « robustesse plus que double », c’est-à-dire une estimation valide qui ne dépend pas de la pleine validité du modèle de régression ni de la propension d’inclusion estimée, qui ne sont garanties ni l’une ni l’autre parce que les deux reposent sur la probabilité du procédé. Les renseignements générés par la cdd incitent également à un sous-échantillonnage de contrebalancement, une stratégie visant à créer une miniature de la population à partir d’un échantillon non probabiliste, et comportant un compromis de qualité et de quantité favorable parce que les erreurs quadratiques moyennes sont beaucoup plus sensibles à la cdd qu’à la taille de l’échantillon, en particulier pour les populations de grande taille.

Date de diffusion : 2022-12-15
10. Commentaires de Zhonglei Wang et Jae Kwang Kim à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste »
Articles et rapports : 12-001-X202200200007
Description :
L’inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabilistes est un problème complexe bien connu en statistique. Dans la présente analyse, nous proposons deux nouvelles méthodes non paramétriques d’estimation des scores de propension pour pondérer les échantillons non probabilistes, à savoir la projection d’information et le calage uniforme dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant.

Date de diffusion : 2022-12-15

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Date de modification :: 2024-05-14

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