Réponse et non-réponse

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1. Assurer que l’Enquête sur la population active demeure la pierre angulaire de l’écosystème d’information sur le marché du travail
Articles et rapports : 75-005-M2024001
Description : De 2010 à 2019, le taux de réponse à l’Enquête sur la population active (EPA) – ou la proportion de ménages sélectionnés ayant répondu à une interview de l’EPA – avait suivi une lente tendance à la baisse, en raison d'une série de changements sociaux et technologiques qui ont rendu plus difficiles les efforts visant à contacter les ménages sélectionnés et à les persuader de participer une fois qu’ils sont contactés. Ces facteurs ont été exacerbés par la pandémie de COVID-19, qui a entraîné la suspension des entretiens en personne entre avril 2020 et l'automne 2022. Statistique Canada s'engage à rétablir les taux de réponse de l'EPA dans toute la mesure du possible. Ce document technique traite de deux initiatives en cours pour s’assurer que les estimations de l'EPA continuent à fournir un portrait précis et représentatif du marché du travail canadien.
Date de diffusion : 2024-02-16
2. Plans de sondage et estimateurs pour les enquêtes multimodales fondées sur la collecte de données en personne
Articles et rapports : 12-001-X202300200006
Description : Les spécialistes de la recherche sur les enquêtes se tournent de plus en plus vers la collecte multimodale de données pour composer avec la baisse des taux de réponse aux enquêtes et l’augmentation des coûts. Une approche efficace propose des modes de collecte moins coûteux (par exemple sur le Web) suivis d’un mode plus coûteux pour un sous-échantillon des unités (par exemple les ménages) dans chaque unité primaire d’échantillonnage (UPE). Nous présentons deux solutions de rechange à cette conception classique. La première consiste à sous-échantillonner les UPE plutôt que les unités pour limiter les coûts. La seconde est un plan hybride qui comprend un échantillon (à deux degrés) par grappes et un échantillon indépendant sans mise en grappes. À l’aide d’une simulation, nous démontrons que le plan hybride comporte des avantages considérables.
Date de diffusion : 2024-01-03
3. Taux de réponse de l’Enquête sur la population active, septembre 2023
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-005-M2023001
Description : Ce document fournit des informations sur l'évolution des taux de réponse de l'Enquête sur la population active (EPA) et une discussion de l'évaluation de deux aspects de la qualité des données qui garantissent que les estimations de l'EPA continuent à fournir un portrait précis du marché du travail canadien.
Date de diffusion : 2023-10-30
4. Attrition dans l'Étude longitudinale et internationale des adultes, de la vague 1 (2012) à la vague 4 (2018)
Articles et rapports : 89-648-X2022001
Description :
Le présent rapport examine l'ampleur et la nature des problèmes d'attrition touchant l'Étude longitudinale et internationale des adultes (l'ELIA), et explore l'utilisation d'une stratégie d'ajustement et de calage des poids pour la non-réponse qui pourrait atténuer les effets de l'attrition sur les estimations de l'ELIA. L'étude porte sur les données des vagues 1 (2012) à 4 (2018) et utilise des exemples pratiques fondés sur des variables démographiques choisies pour illustrer la façon dont l'attrition doit être évaluée et traitée.

Date de diffusion : 2022-11-14
5. Étude : Attrition dans l'étude longitudinale et internationale des adultes, vague 1 (2012) à vague 4 (2018)
Stats en bref : 11-001-X202231822683
Description : Communiqué publié dans Le Quotidien – Bulletin de diffusion officielle de Statistique Canada
Date de diffusion : 2022-11-14
6. Les comportements de réponse indésirables sont-ils constants d’une enquête à l’autre ? Un examen approfondi des caractéristiques de répondants
Articles et rapports : 12-001-X202200100001
Description :
Dans la présente étude, nous tentons d’établir dans quelle mesure l’âge et le niveau de scolarité des répondants peuvent être systématiquement associés à un comportement de réponse indésirable (CRI) dans un ensemble d’enquêtes. À cette fin, nous avons utilisé les données obtenues auprès d’un panel de répondants ayant participé à 10 enquêtes démographiques générales réalisées par CentERdata et le bureau central de la statistique des Pays-Bas. Nous avons utilisé une nouvelle méthode pour présenter visuellement les CRI ainsi qu’une adaptation ingénieuse d’une mesure non paramétrique de l’ampleur de l’effet. Des répartitions de la densité, que nous appelons des profils des répondants, font état de l’occurrence d’un CRI chez des répondants affichant des caractéristiques particulières. Afin de comparer ces profils du point de vue d’une occurrence potentiellement constante d’un CRI dans les enquêtes, nous avons utilisé une adaptation du delta de Cliff, qui décrit efficacement l’ampleur de l’effet. Dans les enquêtes prises globalement, la mesure d’un CRI varie selon l’âge et le niveau de scolarité. Les résultats ne montrent pas un CRI constant dans les enquêtes considérées individuellement : l’âge et le niveau de scolarité sont associés à une occurrence relativement plus élevée dans certaines enquêtes, mais relativement plus faible dans d’autres. Nous en concluons que l’occurrence d’un CRI peut dépendre davantage de l’enquête et de ses éléments que de la capacité cognitive du répondant.

Date de diffusion : 2022-06-21
7. Suivi de la non-réponse aux enquêtes auprès des entreprises
Articles et rapports : 12-001-X202200100006
Description :
Au cours des deux dernières décennies, les taux de réponse aux enquêtes ont régulièrement diminué. Dans ce contexte, il est devenu de plus en plus important pour les organismes statistiques d’élaborer et d’utiliser des méthodes permettant de réduire les effets négatifs de la non-réponse sur l’exactitude des estimations découlant d’enquêtes. Le suivi des cas de non-réponse peut être un remède efficace, même s’il exige du temps et des ressources, pour pallier le biais de non-réponse. Nous avons mené une étude par simulations à l’aide de données réelles d’enquêtes-entreprises, afin de tenter de répondre à plusieurs questions relatives au suivi de la non-réponse. Par exemple, en supposant un budget fixe de suivi de la non-réponse, quelle est la meilleure façon de sélectionner les unités non répondantes auprès desquelles effectuer un suivi ? Quel effort devons-nous consacrer à un suivi répété des non-répondants jusqu’à la réception d’une réponse ? Les non-répondants devraient-ils tous faire l’objet d’un suivi ou seulement un échantillon d’entre eux ? Dans le cas d’un suivi d’un échantillon seulement, comment sélectionner ce dernier ? Nous avons comparé les biais relatifs Monte Carlo et les racines de l’erreur quadratique moyenne relative Monte Carlo pour différents plans de sondage du suivi, tailles d’échantillon et scénarios de non-réponse. Nous avons également déterminé une expression de la taille de l’échantillon de suivi minimale nécessaire pour dépenser le budget, en moyenne, et montré que cela maximise le taux de réponse espéré. Une principale conclusion de notre expérience de simulation est que cette taille d’échantillon semble également réduire approximativement le biais et l’erreur quadratique moyenne des estimations.

Date de diffusion : 2022-06-21
8. Évaluer la couverture des intervalles de confiance en cas de non-réponse. Étude de cas sur la moyenne et les quantiles de revenu dans certaines municipalités de l’Enquête intercensitaire mexicaine de 2015
Articles et rapports : 12-001-X202100200004
Description :
L’article présente une étude comparative de trois méthodes de construction d’intervalles de confiance pour la moyenne et les quantiles à partir de données d’enquête en présence de non-réponse. Ces méthodes, à savoir la vraisemblance empirique, la linéarisation et la méthode de Woodruff (1952), ont été appliquées à des données sur le revenu tirées de l’Enquête intercensitaire mexicaine de 2015 et à des données simulées. Un modèle de propension à répondre a servi à ajuster les poids d’échantillonnage, et les performances empiriques des méthodes ont été évaluées en fonction de la couverture des intervalles de confiance au moyen d’études par simulations. Les méthodes de vraisemblance empirique et de linéarisation ont donné de bonnes performances pour la moyenne, sauf quand la variable d’intérêt avait des valeurs extrêmes. Pour les quantiles, la méthode de linéarisation s’est montrée peu performante; les méthodes de vraisemblance empirique et de Woodruff ont donné de meilleurs résultats, mais sans atteindre la couverture nominale quand la variable d’intérêt avait des valeurs à haute fréquence proches du quantile d’intérêt.
Date de diffusion : 2022-01-06
9. Note sur la méthode de pondération des scores de propension par l’utilisation de paradonnées dans l’échantillonnage
Articles et rapports : 12-001-X201900300002
Description :
Souvent, des paradonnées sont recueillies pendant le processus d’enquête afin de surveiller la qualité des réponses. L’une des paradonnées recueillies est le comportement du répondant, qui peut servir dans la construction des modèles de réponse. On peut appliquer le poids du score de propension utilisant les renseignements sur le comportement du répondant à l’analyse finale pour réduire le biais dû à la non-réponse. Toutefois, l’inclusion de la variable de substitution dans la pondération du score de propension ne garantit pas toujours une amélioration de l’efficacité. Nous montrons que la variable de substitution n’est utile que quand elle est corrélée à la variable étudiée. Les résultats d’une étude par simulations limitée confirment cette constatation. L’article présente aussi une application sur données réelles utilisant les données de la Korean Workplace Panel Survey (enquête par panel sur le milieu de travail en Corée).
Date de diffusion : 2019-12-17
10. Poids de calage « optimaux » dans les cas de non-réponse des unités lors de l’échantillonnage d’enquête
Articles et rapports : 12-001-X201900300006
Description :
Un taux de non-réponse élevé est un problème très courant dans les enquêtes-échantillons de nos jours. Du point de vue statistique, nous entretenons des inquiétudes au sujet du biais et de la variance accrus des estimateurs de chiffres de population comme les totaux ou les moyennes. Diverses méthodes ont été proposées pour compenser ce phénomène. En gros, nous pouvons les diviser en imputation et calage, et c’est sur la dernière méthode que nous nous concentrons ici. La catégorie des estimateurs par calage offre un large éventail de possibilités. Nous examinons le calage linéaire, pour lequel nous suggérons d’utiliser une version de non-réponse de l’estimateur de régression optimal fondé sur le plan. Nous faisons des comparaisons entre cet estimateur et un estimateur de type GREG. Les mesures de la distance jouent un rôle très important dans l’élaboration des estimateurs par calage. Nous démontrons qu’un estimateur de la propension moyenne à répondre (probabilité) peut être inclus dans la mesure de la distance « optimale » dans les cas de non-réponse, ce qui aide à réduire le biais de l’estimateur ainsi obtenu. Une étude en simulation a été réalisée pour illustrer de manière empirique les résultats obtenus de façon théorique pour les estimateurs proposés. La population se nomme KYBOK et se compose de municipalités administratives de la Suède, pour lesquelles les variables comprennent des mesures financières et de la taille. Les résultats sont encourageants pour l’estimateur « optimal » combiné à la propension estimative moyenne à répondre, où le biais a été réduit pour la plupart des cas d’échantillonnage de Poisson faisant partie de l’étude.
Date de diffusion : 2019-12-17

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21. Une ou deux étapes ? Pondération par calage à partir d’une base liste complète en présence de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114172
Description :
Quand un échantillon aléatoire tiré d’une base liste complète souffre de non-réponse totale, on peut faire appel à la pondération par calage sur des totaux de population pour éliminer le biais de non-réponse sous un modèle hypothétique de réponse (sélection) ou de prédiction (résultat). De cette façon, la pondération par calage peut non seulement procurer une double protection contre le biais de non-réponse, mais aussi réduire la variance. En employant une astuce simple, on peut estimer simultanément la variance sous le modèle hypothétique de prédiction et l’erreur quadratique moyenne sous la combinaison du modèle hypothétique de réponse et du mécanisme d’échantillonnage probabiliste. Malheureusement, il existe une limite pratique aux types de modèle de réponse que l’on peut supposer lorsque les poids de sondage sont calés sur les totaux de population en une seule étape. En particulier, la fonction de réponse choisie ne peut pas toujours être logistique. Cette limite ne gêne pas la pondération par calage lorsqu’elle est effectuée en deux étapes : de l’échantillon de répondants à l’échantillon complet pour éliminer le biais de réponse, et puis de l’échantillon complet à la population pour réduire la variance. Des gains d’efficacité pourraient découler de l’utilisation de l’approche en deux étapes, même si les variables de calage employées à chaque étape représentent un sous-ensemble des variables de calage de l’approche en une seule étape. L’estimation simultanée de l’erreur quadratique moyenne par linéarisation est possible, mais plus compliquée que lorsque le calage est effectué en une seule étape.
Date de diffusion : 2015-06-29
22. Traitement de la non-réponse non ignorable dans les enquêtes : une approche de modélisation par variables latentes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201500114173
Description :
La non-réponse est présente dans presque toutes les enquêtes et peut fortement biaiser les estimations. On distingue habituellement la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En notant que pour une variable d’enquête en particulier, nous avons uniquement des valeurs observées et des valeurs inobservées, nous exploitons dans la présente étude le lien entre la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En particulier, nous supposons que les facteurs qui sous-tendent la réponse totale sont les mêmes que ceux qui sous-tendent la réponse partielle pour les variables d’intérêt choisies. Nous estimons alors les probabilités de réponse en utilisant une covariable latente qui mesure la volonté de répondre à l’enquête et qui peut expliquer, en partie, le comportement inconnu d’une unité en ce qui concerne la participation à l’enquête. Nous estimons cette covariable latente en nous servant de modèles à traits latents. Cette approche convient particulièrement bien pour les questions sensibles et, par conséquent, permet de traiter la non-réponse non ignorable. L’information auxiliaire connue pour les répondants et les non-répondants peut être incluse dans le modèle à variables latentes ou dans le processus d’estimation de la probabilité de réponse. L’approche peut également être utilisée quand on ne dispose pas d’information auxiliaire, et nous nous concentrons ici sur ce cas. Nous proposons une estimation au moyen d’un système de repondération basé sur la covariable latente précédente quand aucune autre information auxiliaire observée n’est disponible. Les résultats d’études par simulation en vue d’évaluer sa performance en se servant de données réelles ainsi que simulées sont encourageants.
Date de diffusion : 2015-06-29
23. Erreur de mesure des prestations d’aide sociale et ses répercussions sur les modèles à effets fixes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X201300014262
Description :
Bien que l’erreur de mesure soit une source de biais en analyse statistique, ses conséquences possibles sont pour la plupart ignorées. Les modèles à effets fixes représentent une classe de modèles sur lesquels l’erreur de mesure peut avoir une incidence particulière. La validation des réponses recueillies lors de cinq vagues d’une enquête par panel sur les prestations d’aide sociale au moyen de données de registre a permis de déterminer la taille et la forme de l’erreur de mesure longitudinale. L’étude montre que l’erreur de mesure des prestations d’aide sociale est autocorrélée et non différentielle. Toutefois, si l’on estime les coefficients des modèles à effets fixes longitudinaux des prestations d’aide sociale en fonction de l’état de santé subjectif pour les hommes et pour les femmes, les coefficients ne sont biaisés que pour la sous-population masculine.
Date de diffusion : 2014-10-31
24. Modélisation des indicateurs de réponse d’autodénombrement et de suivi sous forme de survie en temps discret Archivé
Articles et rapports : 11-522-X201300014263
Description :
Recueillir des données par Internet ou par la poste auprès d’unités échantillonnées est plus économique que le faire par interview. Ces méthodes font de l’autodénombrement une approche de collecte des données intéressante pour les enquêtes et les recensements. En dépit de ses avantages, la collecte de données par autodénombrement, en particulier la collecte de données par Internet, peut produire des taux de réponse plus faibles que ceux obtenus par interview. Pour accroître les taux de réponse, on soumet les non-répondants à un mode mixte de traitements de suivi, qui influent sur la probabilité résultante de réponse, afin de les encourager à participer. Les analyses de régression comprennent habituellement des facteurs et des interactions qui ont une incidence importante sur l’interprétation des modèles statistiques. Comme l’occurrence d’une réponse est intrinsèquement conditionnelle, nous commençons par enregistrer l’occurrence des réponses en intervalles discrets, et nous caractérisons la probabilité de réponse comme étant un risque en temps discret. Cette approche facilite l’examen du moment où une réponse est la plus susceptible d’avoir lieu et de la façon dont la probabilité de réponse varie au fil du temps. Le biais de non-réponse peut être évité en multipliant le poids d’échantillonnage des répondants par l’inverse d’une estimation de la probabilité de réponse. Les estimateurs des paramètres du modèle, ainsi que des paramètres de la population finie sont présentés. Les résultats de simulations en vue d’évaluer la performance des estimateurs proposés sont également présentés.
Date de diffusion : 2014-10-31
25. Introduction d’éléments d’un plan de sondage adaptatif dans l’étude par panel sur le marché du travail et la sécurité sociale (PASS) Archivé
Articles et rapports : 11-522-X201300014277
Description :
Le présent article donne un aperçu des éléments d’un plan de sondage adaptatif introduit de la quatrième vague à la septième vague de l’enquête par panel PASS. L’exposé porte principalement sur les interventions expérimentales aux dernières phases du travail sur le terrain. Ces interventions visent à équilibrer l’échantillon en donnant la priorité aux membres de l’échantillon ayant une faible propension à répondre. À la septième vague, les intervieweurs ont reçu une double prime pour les interviews de cas ayant une faible propension à répondre achevées à la phase finale du travail sur le terrain. Cette prime a été limitée à une moitié, sélectionnée aléatoirement, des cas qui avaient une faible propension à répondre et n’ayant pas reçu de code d’état final après quatre mois de travail sur le terrain. Cette prime a effectivement intensifié l’effort déployé par les intervieweurs, mais n’a abouti à aucune augmentation significative des taux de réponse.
Date de diffusion : 2014-10-31
26. La première impression a-t-elle de l'importance ? Examen de l'effet de la conception de l'écran d'accueil sur le taux de réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201300211885
Description :
Les sondages en ligne sont généralement caractérisés par de faibles taux de réponse. Les suggestions habituelles que l'on trouve dans les manuels sur la recherche par sondage en ligne soulignent le rôle important que joue l'écran d'accueil en vue d'encourager les répondants à participer au sondage. Les travaux de recherche ont donné la preuve empirique de l'importance de cet écran, montrant que la plupart des répondants interrompent la communication à l'étape de l'écran d'accueil. Cependant, peu d'études ont eu pour sujet l'effet de la conception de cet écran sur le taux d'interruption. Dans le cadre d'une étude réalisée à l'Université de Constance, trois traitements expérimentaux ont été ajoutés à un sondage auprès de la population d'étudiants de première année (2 629 étudiants) afin d'évaluer l'effet de diverses caractéristiques de conception de l'écran sur les taux d'interruption. Les expériences méthodologiques comprenaient la variation de la couleur de fond de l'écran d'accueil, la variation de la durée promise de la tâche sur le premier écran et la variation de la longueur de l'information fournie sur l'écran d'accueil pour expliquer aux répondants leurs droits à la protection de la vie privée. Les analyses montrent que plus la durée indiquée de la tâche était longue et plus l'attention donnée à l'explication des droits à la protection de la vie privée sur l'écran d'accueil était importante, plus le nombre d'étudiants qui commençaient à répondre au sondage et achevaient de le faire était faible. Par contre, l'utilisation d'une couleur de fond différente n'a pas produit la différence significative attendue.
Date de diffusion : 2014-01-15
27. Mise en oeuvre de la composante sur l'air intérieur du cycle 2 de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé Archivé
Articles et rapports : 82-003-X201300511792
Géographie : Canada
Description :
Le présent document décrit la mise en oeuvre de la composante sur l'air intérieur de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé et présente de l'information sur les taux de réponse et les résultats des échantillons de contrôle de la qualité sur le terrain.
Date de diffusion : 2013-05-15
28. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211753
Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19
29. Théorie concernant les estimateurs ajustés sur le score de propension dans les sondages Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211754
Description :
La méthode d'ajustement sur le score de propension est souvent adoptée pour traiter le biais de sélection dans les sondages, y compris la non-réponse totale et le sous-dénombrement. Le score de propension est calculé en se servant de variables auxiliaires observées dans tout l'échantillon. Nous discutons de certaines propriétés asymptotiques des estimateurs ajustés sur le score de propension et dérivons des estimateurs optimaux fondés sur un modèle de régression pour la population finie. Un estimateur ajusté sur le score de propension optimal peut être réalisé en se servant d'un modèle de score de propension augmenté. Nous discutons de l'estimation de la variance et présentons les résultats de deux études par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19
30. Évaluation de l'exactitude des modèles de propension à répondre dans les études longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200211755
Description :
La question de la non-réponse dans les études longitudinales est abordée en évaluant l'exactitude des modèles de propension à répondre construits pour distinguer et prédire les divers types de non-réponse. Une attention particulière est accordée aux mesures sommaires dérivées des courbes de la fonction d'efficacité du receveur, ou courbes ROC (de l'anglais receiver operating characteristics), ainsi que des courbes de type logit sur rangs. Les concepts sont appliqués à des données provenant de la Millennium Cohort Study du Royaume-Uni. Selon les résultats, la capacité de faire la distinction entre les divers types de non-répondants et de les prévoir n'est pas grande. Les poids produits au moyen des modèles de propension à répondre ne donnent lieu qu'à de faibles corrections des transitions entre situations d'emploi. Des conclusions sont tirées quant aux possibilités d'intervention en vue de prévenir la non-réponse.
Date de diffusion : 2012-12-19

Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

1. Taux de réponse de l’Enquête sur la population active, septembre 2023
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75-005-M2023001
Description : Ce document fournit des informations sur l'évolution des taux de réponse de l'Enquête sur la population active (EPA) et une discussion de l'évaluation de deux aspects de la qualité des données qui garantissent que les estimations de l'EPA continuent à fournir un portrait précis du marché du travail canadien.
Date de diffusion : 2023-10-30

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Date de modification :: 2024-06-18

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