Pondération et estimation

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1. Formules exactes et d’approximation pour les probabilités d’inclusion de deuxième ordre dans l’échantillonnage systématique randomisé avec probabilités inégales et sans remise
Articles et rapports : 12-001-X202600100003
Description : L’échantillonnage avec probabilité proportionnelle à la taille est largement utilisé par les organismes nationaux de statistique. Dans leur cas, les unités de la population sont sélectionnées avec des probabilités proportionnelles à une variable auxiliaire. Les formules de variance dans ce genre de plan requièrent à la fois des probabilités d’inclusion de premier et de deuxième ordre. Le calcul des probabilités d’inclusion de deuxième ordre est particulièrement difficile pour les grandes populations et a fait l’objet de nombreuses études. Le présent article expose de nouvelles formules exactes et d’approximation pour les probabilités d’inclusion de deuxième ordre dans l’échantillonnage systématique randomisé avec probabilités inégales et sans remise.
Date de diffusion : 2026-06-29
2. Améliorer la couverture des intervalles de confiance au niveau des degrés de liberté : application au recensement canadien
Articles et rapports : 12-001-X202600100005
Description : La construction d’intervalles de confiance s’appuie très souvent sur une loi de probabilité qui utilise un certain nombre de degrés de liberté comme paramètre. C’est le cas des intervalles de confiance de Student et de Wilson modifié, dont il sera question dans cet article, qui font appel aux quantiles de la distribution de Student dont le nombre de degrés de liberté est généralement inconnu. Pour que la longueur d’un intervalle de confiance soit représentative de la fiabilité d’une estimation, il est essentiel que le taux de couverture réel corresponde au taux nominal. À cette fin, le nombre de degrés de liberté de la distribution de probabilité utilisé en pratique pour calculer l’intervalle de confiance doit être estimé avec la plus grande précision possible. Une règle approximative est souvent employée, bien qu’elle tende à surestimer le nombre réel de degrés de liberté. Dans cet article, une version plus précise des degrés de liberté, issue de l’approximation de Satterthwaite, est obtenue dans le contexte du recensement canadien de la population. Le plan de sondage est équivalent à un plan aléatoire simple sans remise, stratifié en grappes, et la méthode d’estimation de la variance est une adaptation de la méthode des demi-échantillons équilibrés. Une expression explicite des degrés de liberté est obtenue dans ces conditions, permettant d’identifier les facteurs qui les influencent. À titre de comparaison, la formule des degrés de liberté est également établie pour l’estimateur classique de la variance. Une étude par simulations montre que l’utilisation de cette version des degrés de liberté permet de corriger le problème de sous-couverture observé avec la règle approximative, soulignant l’importance de l’évaluation précise de ce nombre.
Date de diffusion : 2026-06-29
3. Le piège de l’inverse de la variance : une correction simple par le ratio pour combiner des données asymétriques
Articles et rapports : 12-001-X202600100009
Description : La combinaison d’estimations provenant d’enquêtes indépendantes au moyen de poids fondés sur l’inverse de la variance peut entraîner un biais négatif lorsque des variances inconnues sont estimées et que la variable cible est non négative et positivement asymétrique. Dans de tels cas, de fortes corrélations positives apparaissent généralement entre les estimateurs et leurs estimateurs de variance correspondants, ce qui fait en sorte que les combinaisons linéaires standard comptant des poids fondés sur l’inverse de la variance présentent un biais négatif. Nous proposons une méthode remarquablement simple pour réduire ce biais : remplacer le poids standard par le ratio entre l’estimateur et l’estimateur de variance. Selon un modèle linéaire reliant les deux, nous montrons que le nouvel estimateur pondéré par le ratio est approximativement sans biais, alors que la combinaison classique fondée sur l’inverse de la variance présente un biais vers le bas. Au moyen de simulations, nous démontrons que la nouvelle méthode rapproche le biais et l’erreur quadratique moyenne de ce qui est optimal pour un large éventail de variables cibles différentes. Comme notre méthode repose uniquement sur des statistiques sommaires couramment publiées, elle peut être adoptée immédiatement pour réduire ce biais largement répandu et améliorer la fiabilité des résultats scientifiques dans divers domaines.
Date de diffusion : 2026-06-29
4. Variance de l’estimateur par la régression généralisée en situation d’erreur de mesure
Articles et rapports : 12-001-X202600100010
Description : Sauf dans le cas d’un échantillonnage à deux phases, l’approximation classique de la variance de l’estimateur par la régression généralisée (estimateur GREG) part de l’hypothèse selon laquelle les totaux de population utilisés dans le système de pondération sont observés sans erreur. Si le modèle de pondération de l’estimateur GREG contient des totaux de population observés soumis à des sources d’erreur de mesure autres que l’erreur d’échantillonnage des estimations de première phase, cette incertitude sera alors ignorée par l’approximation de la variance de l’estimateur GREG. Le présent article propose, pour l’estimateur GREG, une approximation de la variance qui tient compte de l’incertitude supplémentaire résultant de l’erreur de mesure dans un ou plusieurs des totaux de population utilisés dans le système de pondération. Cette approche a été mise au point pour l’Enquête sur la population active aux Pays-Bas (EPAP) et y est appliquée. Les publications mensuelles de l’EPAP sont obtenues à l’aide d’un modèle de séries chronologiques qui corrige le biais de groupe de renouvellement ainsi que les discontinuités causées par d’importants remaniements et l’impossibilité d’effectuer des interviews sur place pendant la COVID-19. Les estimations par la régression généralisée des chiffres trimestriels sont étalonnées par rapport à la moyenne des publications mensuelles afin d’assurer une uniformité numérique entre les tableaux des publications mensuelles et trimestrielles. L’approximation de la variance classique de l’estimateur GREG part de l’hypothèse selon laquelle ces totaux de population sont observés sans erreur. Il en découle une sous-estimation de la variance de l’estimateur GREG. L’approximation de la variance proposée dans l’article aboutit à des erreurs-types plus réalistes pour les estimations trimestrielles par la régression généralisée.
Date de diffusion : 2026-06-29
5. Confidentialité différentielle bayésienne pour les petits comtés et les produits individuels
Articles et rapports : 12-001-X202600100011
Description : Nous construisons une méthode bayésienne hybride, comprenant un mécanisme de confidentialité différentielle, pour masquer les totaux de comtés du recensement pour un État des États-Unis concernant la superficie d’un produit agricole. Nous utilisons des substituts aux données recueillies au niveau des exploitations agricoles dans le cadre d’un précédent recensement de l’agriculture aux États-Unis pour illustrer notre procédure. Nous utilisons deux modèles bayésiens pour petits domaines (modèle paramétrique et modèle de mélange) afin de tenir compte des comtés de petite taille comportant peu d’exploitations ainsi que de certains comtés de grande superficie. Dans ces modèles, la distribution de Laplace fournit un mécanisme de confidentialité différentielle. Au stade du prétraitement, nous incorporons également les poids du recensement pour former la superficie totale observée, un facteur d’échelle du mécanisme de Laplace pour chaque comté, une transformation par la racine carrée de la superficie totale observée pour éviter des estimations masquées négatives, en particulier pour les petits comtés, ainsi que la règle du pourcentage p et la règle du maximum de trois pour répartir les comtés en comtés supprimés, en comtés non sensibles et en comtés sensibles. En raison des difficultés liées à la spécification et à l’ajustement du budget de confidentialité (un paramètre inconnu), afin d’assurer un équilibre entre la sécurité et l’utilité, nous précisons une distribution a priori pour le budget de confidentialité, où les valeurs ne sont pas précisées, et utilisons l’échantillonneur de Gibbs pour ajuster les modèles hiérarchiques bayésiens. Au stade du post-traitement, nous recourons à l’inférence prédictive bayésienne pour obtenir la superficie masquée des comtés, ce qui comprend un étalonnage afin que le total masqué de l’État corresponde au total observé de l’État. Comme mesure de fiabilité de la procédure bayésienne, nous utilisons les coefficients de variation a posteriori pour les moyennes a posteriori masquées des comtés. Comme mesure d’utilité, nous utilisons les erreurs relatives absolues pour chaque comté, ainsi que d’autres mesures globales. Pour les comtés sensibles, on observe certaines différences entre les deux modèles pour petits domaines, mais les deux sont nettement supérieurs à un modèle pour domaine individuel; le modèle de mélange constitue le meilleur compromis entre la sécurité et l’utilité.
Date de diffusion : 2026-06-29
6. Estimation sur petits domaines d’indicateurs généraux pendant les années intercensitaires
Articles et rapports : 12-001-X202600100012
Description : Nous proposons des estimateurs sur petits domaines d’indicateurs généraux pour les années intercensitaires, qui permettent d’éviter l’utilisation de microdonnées de recensement désuètes, tout en étant presque optimaux lors des années de recensement. La procédure consiste à remplacer le fichier de recensement désuet par une enquête au niveau des unités, à plus grande échelle, qui couvre adéquatement les domaines d’intérêt et contient les valeurs des variables auxiliaires pertinentes. Toutefois, l’exigence minimale en matière de données de la méthode proposée se limite à une seule enquête contenant des microdonnées sur la variable cible et les variables auxiliaires appropriées pour la période visée. Nous élaborons également un estimateur de l’erreur quadratique moyenne (EQM) qui tient compte de l’incertitude attribuable à l’enquête à grande échelle utilisée pour remplacer le recensement d’information auxiliaire. Nos résultats empiriques indiquent que les prédicteurs proposés ont nettement un meilleur rendement que les prédicteurs de substitution lorsque les données du recensement sont désuètes et qu’ils sont très proches des prédicteurs optimaux lorsque les données du recensement sont corrects. Par ailleurs, ils montrent que l’estimateur proposé de l’EQM totale corrige le biais des estimateurs de l’EQM purement fondés sur des modèles, qui ne tiennent pas compte de l’incertitude associée à l’enquête à grande échelle.
Date de diffusion : 2026-06-29
7. Cadre de projection de l’utilisation des logements par les immigrants et les résidents non permanents
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-633-X2026002
Description : Les récentes variations des niveaux d’immigration au Canada ont suscité un intérêt accru à l’égard des effets de l’immigration sur la demande de logements. Le présent article propose un cadre méthodologique permettant de projeter l’utilisation des logements par les résidents permanents (RP) et les résidents non permanents (RNP) selon différents scénarios d’immigration. Ce cadre utilise les taux d’utilisation des logements par habitant observés, calculés à l’aide des données du Recensement de la population, pour estimer l’utilisation de logements supplémentaires selon le mode d’occupation au fil du temps.
Date de diffusion : 2026-04-24
8. Effets d’erreurs de spécification de modèle sur les estimateurs sur petits domaines
Articles et rapports : 12-001-X202500200001
Description : Des modèles de régression à erreurs emboîtées sont couramment utilisés pour intégrer des variables auxiliaires propres aux unités afin d’améliorer les estimations sur petits domaines. En cas d’erreur de spécification relative à la structure de la moyenne du modèle, l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) fondée sur le plan des meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques (MPLSBE) augmente généralement. La méthode de meilleure prédiction observée (MPO) a été proposée dans le but d’améliorer l’EQMP fondée sur le plan par rapport à la méthode MPLSBE. Dans la présente étude, nous menons des expériences de simulation de Monte Carlo pour comprendre l’effet d’erreurs de spécification de la structure de la moyenne sur différents estimateurs sur petits domaines. Nos résultats laissent entendre que la méthode MPO reposant sur des variables auxiliaires au niveau de l’unité ne fournit pas de meilleurs résultats que la méthode MPLSBE pour ce qui est de l’EQMP fondée sur le plan, sauf si le nombre de petits domaines m est extrêmement grand. À l’inverse, les rendements de la méthode MPO s’améliorent nettement lorsque des variables auxiliaires au niveau du domaine sont utilisées. La présente étude inclut à la fois des données analytiques et numériques pour illustrer ces observations; elle fournit en outre des renseignements pratiques pour faire face aux erreurs de spécification de modèle dans le contexte d’estimations sur petits domaines (EPD).
Date de diffusion : 2025-12-23
9. Estimation des indicateurs mensuels de la confiance des consommateurs à l’aide de modèles de séries chronologiques structurels
Articles et rapports : 12-001-X202500200003
Description : Dans la présente étude, une procédure d’inférence selon un modèle de séries chronologiques structurel multivarié est élaborée pour la production de chiffres mensuels sur la confiance des consommateurs. Les données d’entrée pour le modèle sont cinq séries d’estimations directes pour les indices mesurant la confiance des consommateurs, tirées de l’Enquête sur la confiance des consommateurs des Pays-Bas. Le modèle améliore l’exactitude des estimations directes, puisqu’il permet une meilleure séparation des erreurs de mesure et d’échantillonnage par rapport aux paramètres cibles estimés. Les erreurs-types pour les mouvements mois-à-mois sont clairement plus petites dans le modèle de séries chronologiques. Un deuxième problème abordé dans cette étude est lié à la transition vers un nouveau processus d’enquête en 2017. Des modèles de séries chronologiques structurels combinés à un essai parallèle sont appliqués pour estimer les discontinuités causées par le remaniement. Un algorithme conçu pour les variables de la confiance des consommateurs est élaboré pour construire des séries de données d’entrée ininterrompues pour le modèle de séries chronologiques structurel mentionné précédemment. Cette méthode d’inférence a facilité une transition harmonieuse vers un nouveau plan d’enquête et a donné lieu à des séries ininterrompues sur la confiance des consommateurs remontant jusqu’à 1986. Cette méthode est mise en œuvre pour la production de chiffres mensuels officiels sur la confiance des consommateurs aux Pays-Bas.
Date de diffusion : 2025-12-23
10. Pondération par probabilité inverse équilibrant les quantiles pour des échantillons non probabilistes
Articles et rapports : 12-001-X202500200005
Description : L’utilisation de sources de données non probabilistes à des fins statistiques et pour des statistiques officielles a gagné en popularité au cours des dernières années. L’inférence statistique fondée sur des échantillons non probabilistes devient toutefois plus difficile en raison de sa nature biaisée et de l’absence de représentativité. Dans le présent article, nous proposons un estimateur de pondération probabiliste inverse équilibrant les quantiles (PPIEQ) pour des échantillons non probabilistes. Nous appliquons ici l’idée de Harms et Duchesne (2006) permettant d’utiliser les renseignements sur les quantiles dans le processus d’estimation afin de reproduire des totaux connus et la répartition de variables auxiliaires. Nous parlons de l’estimation des probabilités de PPIEQ et de sa variance. Notre étude par simulation a montré la robustesse des estimateurs proposés par rapport à une spécification erronée de modèle, qui aident ainsi à réduire les biais et l’erreur quadratique moyenne. En dernier lieu, nous avons appliqué les méthodes proposées pour estimer la proportion d’emplois vacants destinés à des travailleurs ukrainiens en Pologne en utilisant un ensemble intégré de données administratives et d’enquête sur les postes vacants.
Date de diffusion : 2025-12-23

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Analyses (610)

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51. Estimateurs bayésiens fondés sur le plan de sondage et assistés par un modèle de la taille, du total et de la moyenne d’une population difficile à joindre depuis un échantillon par dépistage de liens avec un échantillon initial en grappes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100015
Description : Nous présentons des estimateurs de type Horvitz-Thompson et de type multiplicité fondés sur le plan de sondage de la taille de la population, ainsi que du total et de la moyenne d’une variable de réponse associée aux éléments d’une population cachée à utiliser avec la variante d’échantillonnage par dépistage de liens proposée par Félix-Medina et Thompson (2004). Étant donné que le calcul des estimateurs nécessite de connaître les probabilités d’inclusion des personnes échantillonnées, mais qu’elles sont inconnues, nous proposons un modèle bayésien qui nous permet de les estimer et, par conséquent, de calculer les estimateurs des paramètres de population. Les résultats d’une petite étude numérique indiquent que les performances des estimateurs proposés sont acceptables.
Date de diffusion : 2024-03-25
52. Intégration des données existantes pour élaborer un indicateur d’ethnicité dans le cadre du PEDSL Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202200100018
Description : Le Programme d'élaboration de données sociales longitudinales (PEDSL) est une approche d'intégration des données sociales destinée à fournir des opportunités analytiques longitudinales sans imposer un fardeau de réponse supplémentaire aux répondants. Le PEDSL tire parti d'une multitude de signaux qui proviennent de différentes sources de données pour la même personne, ce qui permet de mieux comprendre leurs interactions et de suivre l'évolution dans le temps. Cet article traitera de la façon dont le statut d'ethnicité des personnes au Canada peut être estimé au niveau désagrégé le plus détaillé possible en utilisant les résultats d'une variété de règles opérationnelles appliquées aux données déjà appariées et au dénominateur du PEDSL puis montrera comment des améliorations ont pu être obtenues en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique telles que des arbres de décision et des techniques de forêt aléatoire.
Date de diffusion : 2024-03-25
53. 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
54. 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
55. 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
56. 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
57. 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
58. 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
59. 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
60. 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 (28)

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21. Échantillonnage et pondération (produits de référence : rapports techniques, Recensement de la population de 1996) Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 92-371-X
Description :
Le présent rapport porte sur l'échantillonnage et la pondération, un procédé qui consiste à recueillir et à traiter certaines caractéristiques à partir d'un échantillon aléatoire de logements et de personnes dénombrés lors du recensement intégral. On obtient ensuite, pour l'ensemble de la population, les données pour ces caractéristiques en pondérant les données-échantillon. L'utilisation de l'échantillonnage peut permettre de faire des économies substantielles et de réduire le fardeau du répondant, ou encore, d'élargir la portée d'un recensement sans frais supplémentaires.
Date de diffusion : 1999-12-07
22. Modèles à effets aléatoires pour données longitudinales tirées d'échantillons complexes Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015017
Description :
Les études longitudinales avec observations répétées sur des individus permettent de mieux caractériser les changements et de mieux évaluer les facteurs de risque éventuels. On possède toutefois peu d'expérience sur l'application de modèles perfectionnés à des données longitudinales avec plan d'échantillonnage complexe. Nous présentons ici les résultats d'une comparaison de différentes méthodes d'estimation de la variance applicables à des modèles à effets aléatoires évaluant l'évolution de la fonction cognitive chez les personnes âgées. Le plan d'échantillonnage consiste en un échantillon stratifié de personnes âgées de 65 ans et plus, prélevé dans le cadre d'une étude communautaire visant à examiner les facteurs de risque de la démence. Le modèle résume l'hétérogénéité de la population, en ce qui a trait au niveau global et au taux d'évolution de la fonction cognitive, en utilisant des effets aléatoires comme coordonnée à l'origine et comme pente. Nous discutons d'une méthode de régression non pondérée avec covariables représentant les variables de stratification, d'une méthode de régression pondérée et de la méthode bootstrap; nous présentons également quelques travaux préliminaires sur la méthode de répétition équilibrée et celle du jackknife.
Date de diffusion : 1999-10-22
23. Pondération ou modélisation pour tenir compte de la non-réponse dans la « British Labour Force Survey » et application à l'estimation des flux bruts Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015019
Description :
La British Labour Force Survey (LFS) est une enquête-ménage trimestrielle qui se fonde sur un plan d'échantillonnage avec renouvellement et qui pourrait être utilisée pour produire des données longitudinales, y compris des estimations des mouvements bruts de la population active. Cependant ces estimations peuvent être biaisées à cause de la non-réponse. L'ajustement de la pondération est une méthode fréquemment utilisée pour tenir compte du biais de la non-réponse. Nous nous sommes rendus compte qu'il se pourrait que cet ajustement ne tienne pas pleinement compte de l'effet du biais de la non-réponse, parce que la non-réponse pourrait être attribuable aux mouvements non observés de la population active, c'est-à-dire que la non-réponse est non négligeable. Pour tenir compte des effets de la non-réponse non négligeable, nous proposons un modèle pour la tendance à la non-réponse complexe dans la LSF qui contrôle la non-réponse corrélée à l'intérieur des ménages qu'on décèle dans l'enquête. Les résultats de la modélisation portent à croire qu'il se pourrait que la non-réponse soit non négligeable dans la LFS, de sorte que les estimations pondérées ajustées seraient biaisées.
Date de diffusion : 1999-10-22
24. Calcul des pondérations dans le panel européen des ménages : comparaison des valeurs de quelques indicateurs selon les variables retenues pour la correction de la non-réponse par catégories homogènes Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015020
Description :
Fin 1993, Eurostat a pris la décision de lancer un panel communautaire de ménages. La première vague, réalisée en 1994 dans les douze pays de l'Union, a touché en France environ 7.300 ménages, comportant un peu plus de 14.000 adultes de 17 ans ou plus. Chaque individu devait alors être suivi et interrogé chaque année, même en cas de déménagement. Les individus disparaissant de l'échantillon présentent un profil particulier. Dans une première partie, nous présentons le schéma d'évolution de notre échantillon ainsi qu'une analyse des caractéristiques principales des non-répondants. Nous proposons ensuite deux modèles de correction de la non-réponse par catégories homogènes. Nous décrivons ensuite les distributions des poids longitudinaux obtenus selon les deux modèles, et des poids transversaux dérivés, calculés selon la méthode de partage des poids. Nous comparons enfin les valeurs de quelques indicateurs estimés à l'aide de l'un ou l'autre jeu de pondérations.
Date de diffusion : 1999-10-22
25. Matrices de mobilité et calcul de la précision associée Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015023
Description :
L'étude de la mobilité sociale, par exemple entre situations sur le marché du travail ou entre niveaux de revenus, s'appuie souvent sur l'analyse de matrices de mobilité. Lorsqu'on compare ces matrices de transition, en vue d'évaluer les changements de comportements, on oublie souvent que les données sont issues d'une enquête par sondage, et qu'elles sont par conséquent affectées d'une variance d'échantillonnage. De même, on postule que les réponses collectées correspondent à la vraie valeur.
Date de diffusion : 1999-10-22
26. Évaluation de la correction des données de la « Current Population Survey » (CPS) effectuée au moyen de données longitudinales pour tenir compte de la non-réponse Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015026
Description :
Le but de la présente étude est d'utiliser les données de panel de la Current Population Survey (CPS) pour examiner les effets de la non-réponse des unités. Étant donné que la plupart des non-répondants à la CPS sont des répondants durant au moins un mois de présence dans l'échantillon, on peut se servir des données relatives aux autres mois pour comparer les caractéristiques des personnes qui participent entièrement au panel avec les caractéristiques des non-répondants, ainsi que pour évaluer les méthodes de correction pour tenir compte de la non-réponse. Dans la présente communication, nous présentons des analyses fondées sur les données de panel de la CPS pour illustrer les effets de la non-réponse des unités. Après avoir apporté les corrections nécessaires pour tenir compte de l'absence de réponse, nous effectuons également des comparaisons visantà évaluer l'incidence de ces corrections. En outre, nous analysons la signification des constatations et les propositions de recherche ultérieure.
Date de diffusion : 1999-10-22
27. Estimation de la variance dans les études longitudinales sur la dynamique du revenu Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015028
Description :
Nous abordons le problème de l'estimation des statistiques sur la dynamique du revenu calculées d'après les données d'enquêtes longitudinales complexes. En outre, nous comparons deux estimateurs (fondés sur le plan d'échantillonnage) de proportions longitudinales et de taux de transition, du point de vue de la variabilité, dans le cas de taux d'érosion élevé. Un des estimateurs est fondé sur des échantillons transversaux pour l'estimation des bornes de catégories de revenu à chaque période, ainsi que sur un échantillon longitudinal pour l'estimation des dénombrements longitudinaux. L'autre estimateur est entièrement fondé sur l'échantillon longitudinal pour l'estimation des bornes de catégories et pour les dénombrements longitudinaux. Nous établissons des estimateurs de variance par la linéarisation de Taylor, tant pour l'estimateur longitudinal que pour l'estimateur mixte, dans le cas où l'on présume qu'il n'y a aucun changement dans la population, et pour l'estimateur mixte, dans le cas où la population subit des changements.
Date de diffusion : 1999-10-22
28. Pondération et estimation de la variance pour étudier les tendances temporelles possibles des données tirées de la « U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey » Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015031
Description :
La U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) a été réalisée de 1988 à 1994. Cette enquête visait avant tout à fournir des estimations de paramètres transversaux considérés comme pratiquement constants durant la période de collecte des données de six ans. Cependant, dans le cas de certaines variables (p. ex., la concentration sérique du plomb, l'indice de masse corporelle et le comportement concernant l'usage du tabac), des considérations importantes donnent à penser que des changements de niveau non négligeables pourraient être survenus entre 1988 et 1994. Pour ces variables, la NHANES III pourrait être une source de renseignements sur les tendances temporelles plus précieuse que d'autres études portant sur des populations et des échantillons plus restreints. Deux difficultés compliquent l'étude des tendances temporelles possibles. Premièrement, il existe un certain déséquilibre en ce qui a trait à l'attribution des interviews et des calendriers d'examen dans les diverses régions. Cette situation pose un problème pratique, car on note des écarts considérables d'une région à l'autre, dans le cas de certaines variables. Deuxièmement, des variations non négligeables des niveaux au fil du temps peuvent entacher d'un biais non négligeable certains estimateurs habituels de la variance NHANES III. Dans la présente communication, nous nous penchons sur ces deux inconvénients et présentons quelques-unes de leurs conséquences relativement à l'établissement de politiques en matière de statistique.
Date de diffusion : 1999-10-22

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Date de modification :: 2026-09-13