Pondération et estimation

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11. 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
12. Cartographie de l’activité de production au Yukon : estimations expérimentales du produit intérieur brut en fonction d’un carré de quadrillage
Articles et rapports : 11-633-X2023003
Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.
Date de diffusion : 2023-12-15
13. Rapport technique sur l'échantillonnage et la pondération, Recensement de la population
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-306-X
Description :
Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage, de pondération et d'estimation utilisées pour le Recensement de la population. Il fournit les justifications opérationnelles et théoriques et présente les résultats des évaluations de ces méthodes.
Date de diffusion : 2023-10-04
14. Combinaison de données provenant d’enquêtes et de sources connexes
Articles et rapports : 12-001-X202300100003
Description : Pour accroître la précision des inférences et réduire les coûts, la combinaison de données provenant de plusieurs sources comme les enquêtes-échantillon et les données administratives suscite beaucoup d’intérêt. Une méthodologie appropriée est requise afin de produire des inférences satisfaisantes, puisque les populations cibles et les méthodes d’acquisition de données peuvent être assez différentes. Pour améliorer les inférences, nous utilisons une méthodologie qui a une structure plus générale que celles de la pratique actuelle. Nous commençons par le cas où l’analyste ne dispose que de statistiques sommaires provenant de chacune des sources. Dans la méthode principale, la combinaison incertaine, on suppose que l’analyste peut considérer une source, l’enquête r, comme étant de loin le meilleur choix pour l’inférence. Cette méthode part des données de l’enquête r et ajoute les données provenant des sources tierces, pour former des grappes qui comprennent l’enquête r. Nous considérons également les mélanges selon le processus de Dirichlet, l’une des méthodes bayésiennes non paramétriques les plus populaires. Nous utilisons des expressions analytiques et les résultats d’études numériques pour montrer les propriétés de la méthodologie.
Date de diffusion : 2023-06-30
15. Statistiques officielles fondées sur l’Enquête sur la santé aux Pays-Bas pendant la pandémie de COVID-19
Articles et rapports : 12-001-X202300100004
Description : L’Enquête sur la santé aux Pays-Bas (ESP), menée par Statistique Pays-Bas, est conçue pour produire des estimations directes fiables selon une fréquence annuelle. La collecte des données est fondée sur une combinaison d’interviews Web et d’interviews sur place. En raison des mesures de confinement prises pendant la pandémie de COVID-19, peu ou pas d’interviews sur place ont pu être effectuées, ce qui a entraîné des variations soudaines d’effets de mesure et de sélection sur les résultats de l’enquête. De plus, la production de données annuelles sur l’effet de la COVID-19 sur des thèmes liés à la santé ayant un délai d’un an nuit à la pertinence de l’enquête. La taille de l’échantillon de l’ESP ne permet pas d’obtenir des résultats pour des périodes de référence plus courtes. Dans les deux cas, le problème est résolu en élaborant un modèle de séries chronologiques structurel (MSCS) bivarié en vue d’estimer les résultats trimestriels pour huit indicateurs clés de la santé. Ce modèle combine deux séries d’estimations directes, une série fondée sur des réponses complètes et une série fondée sur des réponses fournies par Internet seulement et permet d’obtenir des prévisions fondées sur le modèle pour les indicateurs qui sont corrigés en raison des pertes subies par l’arrêt ou la diminution des interviews sur place pendant les périodes de confinement. Le modèle est également utilisé comme une forme d’estimation sur petits domaines et tire des renseignements des échantillons des périodes de référence précédentes. Des statistiques à jour et pertinentes décrivant les effets de la pandémie de COVID-19 sur la santé aux Pays-Bas sont ainsi publiées. Dans le présent article, la méthode fondée sur le MSCS bivarié est comparée à deux autres méthodes. La première emploie un MSCS univarié où aucune correction n’est apportée aux estimations en raison des pertes subies par l’arrêt ou la diminution des interviews sur place. La deuxième utilise un MSCS univarié doté également d’une variable d’intervention modélisant l’effet de cette perte de réponses en raison de l’arrêt ou de la diminution des interviews sur place pendant le confinement.
Date de diffusion : 2023-06-30
16. Commentaires de Jae Kwang Kim et HaiYing Wang à propos de l’article « Contrôle de la divulgation statistique et avancées dans la protection officielle des renseignements : à la mémoire de Chris Skinner » : Note sur le lissage des poids dans l’échantillonnage
Articles et rapports : 12-001-X202300100005
Description : Le lissage des poids est une technique utile pour améliorer l’efficacité des estimateurs fondés sur le plan exposés au risque de biais en raison d’une spécification erronée du modèle. Dans le prolongement du travail de Kim et Skinner (2013), nous proposons d’employer le lissage des poids pour construire la vraisemblance conditionnelle pour une inférence analytique efficace dans le cadre d’un échantillonnage informatif. La distribution bêta prime peut être utilisée pour construire un modèle de paramètres pour les poids dans l’échantillon. Un test du score est développé pour tester les erreurs de spécifications dans le modèle de pondération. Un estimateur de prétest s’appuyant sur le test du score peut être élaboré naturellement. L’estimateur de prétest est presque exempt de biais et peut être plus efficace que l’estimateur fondé sur le plan lorsque le modèle de pondération est correctement spécifié ou que les poids d’origine sont très variables. Une étude par simulation limitée est présentée pour étudier le rendement des méthodes proposées.
Date de diffusion : 2023-06-30
17. Extension de la méthode de partage des poids lors de l’utilisation d’une base de sondage continue
Articles et rapports : 12-001-X202300100011
Description : La définition des unités statistiques est une question récurrente dans le domaine des enquêtes-échantillons. En effet, les populations sondées ne comportent pas toutes une base de sondage déjà disponible. Dans certaines populations, les unités échantillonnées sont différentes des unités d’observation, et la production d’estimations concernant la population d’intérêt soulève des questions complexes qu’il est possible de traiter en utilisant la méthode de partage des poids (Deville et Lavallée, 2006). Les deux populations prises en considération dans cette méthode sont toutefois discrètes. Dans certains champs d’études, la population échantillonnée est continue : c’est, par exemple, le cas des inventaires forestiers dans lesquels, souvent, les arbres sondés sont ceux situés sur des parcelles de terrain dont les centres sont des points tirés aléatoirement dans un secteur donné. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres sondés présente des difficultés d’ordre méthodologique, tout comme les calculs de variance qui y sont associés. Le présent article a pour but d’étendre la méthode de partage des poids au cas de populations continues (population échantillonnée) et de populations discrètes (population sondée), à partir de l’extension proposée par Cordy (1993) de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour procéder à un tirage de points dans un univers continu.
Date de diffusion : 2023-06-30
18. Modélisation de séries chronologiques multiniveaux de la couverture des soins prénataux au Bangladesh à des niveaux administratifs désagrégés
Articles et rapports : 12-001-X202200200010
Description :
Des modèles de séries chronologiques multiniveaux sont appliqués pour estimer les tendances de séries chronologiques de la couverture des soins prénataux à plusieurs niveaux administratifs du Bangladesh, d’après les cycles répétés de la Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS, Enquête démographique et sur la santé du Bangladesh) pendant la période allant de 1994 à 2014. Les modèles de séries chronologiques multiniveaux sont exprimés dans un cadre bayésien hiérarchique et ajustés au moyen de simulations Monte Carlo par chaînes de Markov. Les modèles tiennent compte des intervalles variables de trois ou quatre ans entre les cycles de la BDHS et fournissent aussi des prédictions pour les années intermédiaires. Il est proposé d’appliquer les modèles transversaux de Fay-Herriot aux années d’enquête séparément au niveau des districts, soit l’échelle régionale la plus détaillée. Les séries chronologiques de ces prédictions pour petits domaines au niveau des districts et leurs matrices de variance-covariance sont utilisées comme séries de données d’entrée pour les modèles de séries chronologiques multiniveaux. Dans ces modèles, on examine les corrélations spatiales entre les districts, la pente et l’ordonnée à l’origine aléatoires au niveau des districts, ainsi que les différents modèles de tendance au niveau des districts et aux niveaux régionaux plus élevés pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. Les estimations des tendances au niveau des districts sont obtenues directement à partir des résultats des modèles, tandis que les estimations des tendances à des échelons régionaux et nationaux plus élevés sont obtenues par agrégation des prédictions au niveau des districts, ce qui donne un ensemble cohérent d’estimations des tendances sur le plan numérique.

Date de diffusion : 2022-12-15
19. Estimation linéaire optimale dans un échantillonnage à deux phases
Articles et rapports : 12-001-X202200200011
Description :
L’échantillonnage à deux phases est un plan de sondage rentable couramment utilisé dans les enquêtes. Le présent article propose une méthode optimale d’estimation linéaire des totaux dans un échantillonnage à deux phases, qui exploite au mieux l’information auxiliaire de l’enquête. Tout d’abord, on calcule formellement un meilleur estimateur linéaire sans biais (MELSB) de tout total sous une forme analytique, et on démontre qu’il s’agit d’un estimateur par calage. Ensuite, la reformulation appropriée du MELSB et l’estimation de ses coefficients inconnus permettent de construire un estimateur par la régression « optimal », qui peut également être obtenu au moyen d’une procédure de calage adéquate. Ce calage présente une caractéristique distinctive : l’alignement des estimations des deux phases dans une procédure en une étape comprenant les échantillons combinés de la première et de la deuxième phase. L’estimation optimale est faisable pour certains plans à deux phases souvent employés dans les enquêtes à grande échelle. Pour les plans généraux à deux phases, une autre procédure de calage donne un estimateur par la régression généralisée comme estimateur optimal approximatif. L’approche générale proposée d’estimation optimale permet d’utiliser le plus efficacement possible l’information auxiliaire disponible dans toute enquête à deux phases. Les avantages de cette méthode par rapport aux méthodes existantes d’estimation dans un échantillonnage à deux phases sont démontrés théoriquement et au moyen d’une étude par simulations.
Date de diffusion : 2022-12-15
20. Modèles spatiaux bayésiens pour l’estimation des moyennes pour petites régions échantillonnées et non échantillonnées
Articles et rapports : 12-001-X202200200012
Description :
Dans de nombreuses applications, les moyennes de population des petites régions géographiquement adjacentes présentent une variation spatiale. Si les variables auxiliaires disponibles ne tiennent pas suffisamment compte de la configuration spatiale, la variation résiduelle sera incluse dans les effets aléatoires. Par conséquent, l’hypothèse de distribution indépendante et identique sur les effets aléatoires du modèle Fay-Herriot échouera. De plus, des ressources limitées empêchent souvent l’inclusion de nombreuses sous-populations dans l’échantillon; il en résulte de petites régions non échantillonnées. Le problème peut être exacerbé au moment de prédire les moyennes de petites régions non échantillonnées à l’aide du modèle de Fay-Herriot ci-dessus, car les prévisions seront faites uniquement en fonction des variables auxiliaires. Pour remédier à ce problème, nous considérons les modèles spatiaux bayésiens à effets aléatoires qui peuvent prendre en compte de multiples régions non échantillonnées. Dans des conditions légères, nous déterminons si les distributions a posteriori de divers modèles spatiaux sont adaptées à une catégorie utile de densités a priori incompatibles avec les paramètres du modèle. L’efficacité de ces modèles spatiaux est évaluée à partir de données simulées et réelles. Plus précisément, nous examinons les prévisions du revenu médian des familles de quatre personnes à l’échelle de l’État fondées sur la « Current Population Survey » (enquête sur l’état de la population) de 1990 et le « Census for the United States of America » (recensement mené aux États-Unis d’Amérique) de 1980.

Date de diffusion : 2022-12-15

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1. Améliorer les données pour le Canada rural : estimation sur petits domaines des possibilités de travail à distance
Articles et rapports : 18-001-X2024001
Description : Cette étude applique l’estimation sur petits domaines (EPD) et un nouveau concept géographique appelé Zone de travail autonome (ZTA) à l'Enquête canadienne sur la situation des entreprises (ECSE) en mettant l'accent sur les opportunités de travail à distance sur les marchés du travail ruraux. Grâce à la modélisation EPD, nous avons estimé les proportions d'entreprises, classées par secteur industriel général (prestataires de services et producteurs de biens), qui offriraient principalement des opportunités de travail à distance à leur main-d'œuvre.
Date de diffusion : 2024-04-22
2. Étude : Améliorer les données pour le Canada rural : Estimation sur petits domaines des possibilités de travail à distance
Stats en bref : 11-001-X202411338008
Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique Canada
Date de diffusion : 2024-04-22
3. Méthode d’estimation de l’effet des erreurs de classification sur les statistiques de deux domaines
Articles et rapports : 12-001-X202300200002
Description : Il est essentiel de pouvoir quantifier l’exactitude (biais, variance) des résultats publiés dans les statistiques officielles. Dans ces dernières, les résultats sont presque toujours divisés en sous-populations selon une variable de classification, comme le revenu moyen par catégorie de niveau de scolarité. Ces résultats sont également appelés « statistiques de domaine ». Dans le présent article, nous nous limitons aux variables de classification binaire. En pratique, des erreurs de classification se produisent et contribuent au biais et à la variance des statistiques de domaine. Les méthodes analytiques et numériques servant actuellement à estimer cet effet présentent deux inconvénients. Le premier inconvénient est qu’elles exigent que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable et le deuxième est que les estimations du biais et de la variance sont elles-mêmes biaisées. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode, un modèle de mélange gaussien estimé par un algorithme espérance-maximisation (EM) combiné à un bootstrap, appelé « méthode bootstrap EM ». Cette nouvelle méthode n’exige pas que les probabilités de classification erronée soient connues au préalable, bien qu’elle soit plus efficace quand on utilise un petit échantillon de vérification qui donne une valeur de départ pour les probabilités de classification erronée dans l’algorithme EM. Nous avons comparé le rendement de la nouvelle méthode et celui des méthodes numériques actuellement disponibles, à savoir la méthode bootstrap et la méthode SIMEX. Des études antérieures ont démontré que pour les paramètres non linéaires, le bootstrap donne de meilleurs résultats que les expressions analytiques. Pour presque toutes les conditions mises à l’essai, les estimations du biais et de la variance obtenues par la méthode bootstrap EM sont plus proches de leurs vraies valeurs que celles obtenues par les méthodes bootstrap et SIMEX. Nous terminons l’article par une discussion sur les résultats et d’éventuels prolongements de la méthode.
Date de diffusion : 2024-01-03
4. Prédiction sur petits domaines des paramètres généraux de petits domaines pour les données de dénombrement au niveau de l’unité
Articles et rapports : 12-001-X202300200003
Description : Nous étudions la prédiction sur petits domaines des paramètres généraux à partir de deux modèles pour les dénombrements au niveau de l’unité. Nous construisons des prédicteurs de paramètres, comme les quartiles, qui peuvent être des fonctions non linéaires de la variable réponse du modèle. Nous élaborons d’abord une procédure pour construire les meilleurs prédicteurs empiriques et les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des paramètres généraux dans un modèle Gamma-Poisson au niveau de l’unité. Nous utilisons ensuite un algorithme de rééchantillonnage préférentiel pour élaborer des prédicteurs pour un modèle linéaire mixte généralisé (MLMG) avec une distribution de la réponse de Poisson. Nous comparons les deux modèles au moyen d’une simulation et d’une analyse des données de l’Iowa Seat-Belt Use Survey (une enquête sur l’utilisation de la ceinture de sécurité dans l’État de l’Iowa).
Date de diffusion : 2024-01-03
5. Modèles bayésiens pour petits domaines sous contraintes d’inégalité avec réconciliation et rétrécissement double
Articles et rapports : 12-001-X202300200004
Description : Nous présentons une nouvelle méthodologie pour réconcilier des estimations des totaux des superficies cultivées au niveau du comté à un total prédéfini au niveau de l’État soumis à des contraintes d’inégalité et à des variances aléatoires dans le modèle de Fay-Herriot. Pour la superficie ensemencée du National Agricultural Statistics Service (NASS), un organisme du ministère de l’Agriculture des États-Unis (USDA), il est nécessaire d’intégrer la contrainte selon laquelle les totaux estimés, dérivés de données d’enquête et d’autres données auxiliaires, ne sont pas inférieurs aux totaux administratifs de la superficie ensemencée préenregistrés par d’autres organismes du USDA, à l’exception de NASS. Ces totaux administratifs sont considérés comme fixes et connus, et cette exigence de cohérence supplémentaire ajoute à la complexité de la réconciliation des estimations au niveau du comté. Une analyse entièrement bayésienne du modèle de Fay-Herriot offre un moyen intéressant d’intégrer les contraintes d’inégalité et de réconciliation et de quantifier les incertitudes qui en résultent, mais l’échantillonnage à partir des densités a posteriori comprend une intégration difficile; des approximations raisonnables doivent être faites. Tout d’abord, nous décrivons un modèle à rétrécissement unique, qui rétrécit les moyennes lorsque l’on suppose que les variances sont connues. Ensuite, nous élargissons ce modèle pour tenir compte du rétrécissement double par l’emprunt d’information dans les moyennes et les variances. Ce modèle élargi comporte deux sources de variation supplémentaire; toutefois, comme nous rétrécissons à la fois les moyennes et les variances, ce second modèle devrait avoir un meilleur rendement sur le plan de la qualité de l’ajustement (fiabilité) et, possiblement, sur le plan de la précision. Les calculs sont difficiles pour les deux modèles, qui sont appliqués à des ensembles de données simulées dont les propriétés ressemblent à celles des cultures de maïs de l’Illinois.
Date de diffusion : 2024-01-03
6. Commentaires de Carl-Erik Särndal à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle »
Articles et rapports : 12-001-X202300200012
Description : Au cours des dernières décennies, de nombreuses façons différentes d’utiliser l’information auxiliaire ont enrichi la théorie et la pratique de l’échantillonnage. Jean-Claude Deville a contribué de manière importante à ces progrès. Mes commentaires permettent de retracer certaines des étapes qui ont conduit à une théorie importante pour l’utilisation de l’information auxiliaire : l’estimation par calage.
Date de diffusion : 2024-01-03
7. Commentaires de Camelia Goga et Anne Ruiz-Gazen à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle » : Jean-Claude Deville : passionné de mathématiques, chercheur de haut vol et visionnaire
Articles et rapports : 12-001-X202300200013
Description : Jean-Claude Deville compte parmi les plus éminents chercheurs dans la théorie et la pratique des sondages. Ses travaux sur l’échantillonnage équilibré, l’échantillonnage indirect et le calage en particulier sont reconnus au niveau international et largement utilisés en statistique officielle. Il est également pionnier dans le domaine de l’analyse statistique des données fonctionnelles. Le présent article nous donne l’occasion de reconnaître l’immense travail qu’il a accompli, et de lui rendre hommage. Dans la première partie, nous évoquons brièvement la contribution de Jean-Claude à l’analyse statistique en composantes principales fonctionnelles. Nous détaillons également certaines extensions récentes de ses travaux au croisement des domaines de l’analyse statistique des données fonctionnelles et de la théorie des sondages. Dans la seconde partie, nous présentons une extension de son travail dans le domaine de l’échantillonnage indirect. Ces résultats de recherche sont motivés par des applications concrètes et illustrent l’influence de Jean-Claude sur notre travail de chercheuses.
Date de diffusion : 2024-01-03
8. Commentaires de Françoise Dupont à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle »
Articles et rapports : 12-001-X202300200014
Description : Beaucoup de choses ont été écrites à propos de Jean-Claude Deville par la communauté statistique dans les hommages qui lui ont été rendus (voir Tillé, 2022a; Tillé, 2022b; Christine, 2022; Ardilly, 2022; et Matei, 2022) mais aussi par l’École nationale de la statistique et de l’administration économique (Ensae) et la Société française de statistique. Pascal Ardilly, David Haziza, Pierre Lavallée et Yves Tillé détaillent de façon très approfondie les apports de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages. Pour lui rendre hommage, j’avais envie de mon côté d’évoquer l’apport de Jean-Claude Deville à la pratique plus quotidienne de la méthodologie pour tous les statisticiens de l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) et du service de la statistique publique. Je m’appuie pour cela sur mon expérience professionnelle et tout particulièrement sur les quatre années (1992-1996) que j’ai passées à ses côtés au sein de l’Unité Méthodes Statistiques et des échanges que nous avons eus ensuite, en particulier dans les années 2000 sur le recensement en continu.
Date de diffusion : 2024-01-03
9. Commentaires de Marc Christine à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle »
Articles et rapports : 12-001-X202300200015
Description : Cet article discute et commente l’article de Ardilly, Haziza, Lavallée et Tillé consacré à une présentation synoptique de l’œuvre de Jean-Claude Deville en théorie des sondages. Il apporte quelques éclairages sur le contexte, les applications et les utilisations des résultats de ses travaux et il montre comment ceux-ci se sont inscrits dans le métier de statisticien dans lequel Jean-Claude a eu une démarche d’« éclaireur ». Il évoque aussi d’autres aspects de sa carrière et de ses inventions créatrices.
Date de diffusion : 2024-01-03
10. Commentaires de Guillaume Chauvet à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle »
Articles et rapports : 12-001-X202300200016
Description : Dans cette discussion, je présenterai quelques aspects complémentaires de trois grands domaines de la théorie des sondages développés ou étudiés par Jean-Claude Deville : le calage, l’échantillonnage équilibré et la méthode généralisée de partage des poids.
Date de diffusion : 2024-01-03

Références (5)

Références (5) ((5 résultats))

1. Rapport technique sur l'échantillonnage et la pondération, Recensement de la population
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 98-306-X
Description :
Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage, de pondération et d'estimation utilisées pour le Recensement de la population. Il fournit les justifications opérationnelles et théoriques et présente les résultats des évaluations de ces méthodes.
Date de diffusion : 2023-10-04
2. Taux d’imposition et de transfert effectifs : Note de référence technique
Avis et consultations : 75F0002M2019006
Description :
En 2018, Statistique Canada a diffusé deux nouveaux tableaux de données présentant des estimations des taux d’imposition et de transfert effectifs des déclarants et des familles de recensement. Ces estimations sont tirées de la Banque de données administratives longitudinales. La publication fournit une description détaillée des méthodes utilisées pour produire les estimations des taux d’imposition et de transfert effectifs.
Date de diffusion : 2019-04-16
3. Méthodes d'estimation de la population et des familles à Statistique Canada
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 91-528-X
Description :
Ce manuel offre des descriptions détaillées des sources de données et des méthodes utilisées par Statistique Canada pour produire des estimations de la population. Elles comportent : les estimations postcensitaires et intercensitaires de la population; la population de départ; les naissances et les décès; l'immigration; les émigrations; les résidents non permanents; la migration interprovinciale; les estimations infraprovinciales de la population; les estimations de la population selon l'âge, le sexe et l'état matrimonial et les estimations des familles de recensement. Un glossaire des termes courants est inclus à la fin du manuel, suivi de la notation normalisée utilisée.
Auparavant, la documentation sur les changements méthodologiques pour le calcul des estimations était éparpillée dans plusieurs publications et documents d'information de Statistique Canada. Ce manuel offre aux utilisateurs de statistiques démographiques un recueil exhaustif des procédures actuelles utilisées par Statistique Canada pour élaborer des estimations de la population et des familles.
Date de diffusion : 2015-11-17
4. Rapport technique sur l’échantillonnage et la pondération, Enquête nationale auprès des ménages
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 99-002-X
Description : Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour l’Enquête nationale auprès des ménages de 2011. Il fournit les justifications opérationnelles et théoriques et présente les résultats des études d'évaluation de ces méthodes.
Date de diffusion : 2015-01-28
5. Rapport technique du Recensement de 2006 : Échantillonnage et pondération
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-568-X
Description :
Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour le Recensement de 2006. Il fournit un historique de l'application de ces méthodes aux recensements du Canada ainsi que les fondements opérationnels et théoriques de ces méthodes, et présente les résultats des études d'évaluation.
Date de diffusion : 2009-08-11

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Date de modification :: 2024-05-12

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