Réponse et non-réponse

Aller au contenu principal
Aller au pied de page

Sélection de la langue

English

Recherche et menus

Recherche et menus

Rechercher

Passer au filtres. Voir les résultats.

Résultats

Tout (136)

Tout (136) (0 à 10 de 136 résultats)

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. 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
5. 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
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

Données (0)

Données (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Analyses (135)

Analyses (135) (30 à 40 de 135 résultats)

31. Un modèle hiérarchique bayésien de non-réponse pour les données catégoriques d'un tableau à double entrée provenant de petits domaines avec incertitude au sujet de l'ignorabilité Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200111688
Description :
Nous étudions le problème de la non-réponse non ignorable dans un tableau de contingence bidimensionnel qui peut être créé individuellement pour plusieurs petits domaines en présence de non-réponse partielle ainsi que totale. En général, le fait de prendre en considération les deux types de non-réponse dans les données sur les petits domaines accroît considérablement la complexité de l'estimation des paramètres du modèle. Dans le présent article, nous conceptualisons le tableau complet des données pour chaque domaine comme étant constitué d'un tableau contenant les données complètes et de trois tableaux supplémentaires pour les données de ligne manquantes, les données de colonne manquantes et les données de ligne et de colonne manquantes, respectivement. Dans des conditions de non-réponse non ignorable, les probabilités totales de cellule peuvent varier en fonction du domaine, de la cellule et de ces trois types de « données manquantes ». Les probabilités de cellule sous-jacentes (c'est-à-dire celles qui s'appliqueraient s'il était toujours possible d'obtenir une classification complète) sont produites pour chaque domaine à partir d'une loi commune et leur similarité entre les domaines est quantifiée paramétriquement. Notre approche est une extension de l'approche de sélection sous non-réponse non ignorable étudiée par Nandram et Choi (2002a, b) pour les données binaires ; cette extension crée une complexité supplémentaire qui découle de la nature multivariée des données et de la structure des petits domaines. Comme dans les travaux antérieurs, nous utilisons un modèle d'extension centré sur un modèle de non-réponse ignorable de sorte que la probabilité totale de cellule dépend de la catégorie qui représente la réponse. Notre étude s'appuie sur des modèles hiérarchiques bayésiens et des méthodes Monte Carlo par chaîne de Markov pour l'inférence a posteriori. Nous nous servons de données provenant de la troisième édition de la National Health and Nutrition Examination Survey pour illustrer les modèles et les méthodes.
Date de diffusion : 2012-06-27
32. Pourquoi les poids de sondage devraient être intégrés dans la correction de la non-réponse totale fondée sur des groupes de réponse homogènes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201200111689
Description :
En cas de non-réponse totale d'une unité dans un échantillon tiré suivant les principes de l'échantillonnage probabiliste, une pratique courante consiste à diviser l'échantillon en groupes mutuellement exclusifs de manière qu'il soit raisonnable de supposer que toutes les unités échantillonnées dans un groupe ont la même probabilité de ne pas répondre. De cette façon, la réponse d'une unité peut être traitée comme une phase supplémentaire de l'échantillonnage probabiliste en se servant de l'inverse de la probabilité de réponse estimée d'une unité dans un groupe comme facteur de correction pour calculer les poids finaux pour les répondants du groupe. Si l'objectif est d'estimer la moyenne de population d'une variable d'enquête qui se comporte plus ou moins comme une variable aléatoire dont la moyenne est constante dans chaque groupe indépendamment des poids de sondage originaux, il est habituellement plus efficace d'intégrer les poids de sondage dans les facteurs de correction que de ne pas le faire. En fait, si la variable d'enquête se comportait exactement comme une telle variable aléatoire, l'estimation de la moyenne de population calculée en se servant des facteurs de correction pondérés selon le plan de sondage serait presque sans biais dans un certain sens (c'est-à-dire sous la combinaison du mécanisme d'échantillonnage probabiliste original et d'un modèle de prédiction), même si les unités échantillonnées dans un groupe n'ont pas toutes la même probabilité de répondre.
Date de diffusion : 2012-06-27
33. Erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100111443
Description :
Les enquêtes téléphoniques à base de sondage double deviennent fréquentes aux États-Unis en raison de l'incomplétude de la liste de numéros de téléphone fixe causée par l'adoption progressive du téléphone mobile. Le présent article traite des erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Alors que la plupart des publications sur les bases de sondage doubles ne tiennent pas compte des erreurs non dues à l'échantillonnage, nous constatons que ces dernières peuvent, dans certaines conditions, causer des biais importants dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Nous examinons en particulier les biais dus à la non-réponse et à l'erreur de mesure dans ces enquêtes. En vue de réduire le biais résultant de ces erreurs, nous proposons des méthodes d'échantillonnage à base de sondage double et de pondération. Nous montrons que le facteur de composition utilisé pour combiner les estimations provenant de deux bases de sondage joue un rôle important dans la réduction du biais de non-réponse.
Date de diffusion : 2011-06-29
34. Plan d'estimation : détermination de vecteurs auxiliaires en vue de réduire le biais de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211376
Description :
Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.
Date de diffusion : 2010-12-21
35. Estimation de la variance par linéarisation pour les estimateurs par calage généralisé en présence de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211380
Description :
Diverses formes d'estimateurs de variance par linéarisation pour les estimateurs par calage généralisé sont définies en choisissant différents poids à appliquer a) aux résidus et b) aux coefficients de régression estimés utilisés dans le calcul des résidus. Des éléments de théorie sont présentés pour trois formes de l'estimateur par calage généralisé, à savoir l'estimateur par ratissage croisé classique, l'estimateur par calage basé sur le « maximum de vraisemblance » et l'estimateur par la régression généralisée, ainsi que pour les estimateurs de variance par linéarisation connexes. Une étude par simulation est effectuée en se servant des données d'une enquête sur la population active et d'une enquête sur les revenus et dépenses. Les propriétés des estimateurs sont évaluées en fonction de l'échantillonnage ainsi que de la non-réponse. L'étude révèle peu de différences entre les propriétés des divers estimateurs par calage pour un plan d'échantillonnage et un modèle de non-réponse donnés. En ce qui concerne les estimateurs de variance, l'approche consistant à pondérer les résidus par les poids de sondage peut être fortement biaisée en présence de non-réponse. L'approche de pondération des résidus par les poids calés a tendance à produire un biais nettement plus faible. Le choix de différents types de poids pour produire les coefficients de régression a peu d'incidence.
Date de diffusion : 2010-12-21
36. Différences entre les répondants et durée de la période de collecte des données dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211384
Description :
Le ralentissement économique aux États-Unis pourrait rendre incertain le maintien de stratégies coûteuses dans les opérations des enquêtes. Dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), une période de collecte de données mensuelle de 31 jours seulement pourrait être une solution de rechange moins coûteuse. Toutefois, elle pourrait exclure une partie des interviews menées après 31 jours (répondants tardifs) et les caractéristiques de ces répondants pourraient être différentes à de nombreux égards de celles des répondants qui ont participé à l'enquête dans les 31 jours (répondants hâtifs). Nous avons tâché de déterminer s'il existe entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs des différences d'ordre démographique ou en ce qui a trait à la couverture des soins de santé, à l'état de santé général, aux comportements posant un risque pour la santé et aux maladies ou problèmes de santé chroniques. Nous avons utilisé les données du BRFSS 2007, où un échantillon représentatif de la population adulte aux États-Unis ne vivant pas en établissement a été sélectionné au moyen d'une méthode de composition aléatoire. Les répondants tardifs étaient significativement plus susceptibles d'être de sexe masculin ; de déclarer leur race ou origine ethnique comme étant hispanique ; d'avoir un revenu annuel de plus de 50 000 $ ; d'avoir moins de 45 ans ; d'avoir un niveau de scolarité inférieur au diplôme d'études secondaires ; de bénéficier d'une couverture des soins de santé ; d'être significativement plus susceptibles de déclarer être en bonne santé ; d'être significativement moins susceptibles de déclarer faire de l'hypertension, souffrir de diabète ou être obèses. Les différences observées entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs dans les estimations d'enquête pourraient influer à peine sur les estimations nationales et au niveau de l'État. Étant donné que la proportion de répondants tardifs pourrait augmenter à l'avenir, il y a lieu d'examiner son incidence sur les estimations découlant de la surveillance avant de l'exclure de l'analyse. Dans l'analyse portant sur les répondants tardifs, il devrait suffire de combiner plusieurs années de données pour produire des estimations fiables.
Date de diffusion : 2010-12-21
37. Examen de la participation aux enquêtes et de la qualité des réponses : l'importance de l'intérêt du sujet et des primes d'incitation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111252
Description :
Le biais dû à la non-réponse est un problème examiné de longue date dans le domaine de la recherche sur les enquêtes (Brehm 1993 ; Dillman, Eltinge, Groves et Little 2002), et de nombreuses études ont eu pour objectif de préciser les facteurs qui ont une influence sur la non-réponse partielle ainsi que totale. Dans le but de contribuer à la réalisation de l'objectif plus général consistant à réduire au minimum la non-réponse aux enquêtes, nous examinons dans la présente étude plusieurs facteurs pouvant avoir une incidence sur cette non-réponse, en utilisant les données de l'Animal Welfare Survey de 2007 réalisée en Ohio, aux États-Unis. En particulier, nous examinons la mesure dans laquelle l'intérêt du sujet et les primes d'incitation influent sur la participation aux enquêtes et sur la non-réponse partielle, en nous inspirant de la théorie du levier et de la saillance (leverage-saliency theory) (Groves, Singer et Corning 2000). Nous constatons que la participation à une enquête est influencée par le contexte du sujet (car celui-ci exerce un effet de levier positif ou négatif sur les unités échantillonnées) et par les primes d'incitation prépayées, ce qui est en harmonie avec la théorie du levier et de la saillance. La constatation que la non-réponse partielle, notre mesure indirecte de la qualité de la réponse, varie en fonction de la proximité par rapport à l'agriculture et l'environnement (lieu de résidence, connaissances sur la production des aliments et opinions quant à l'importance du bien être des animaux) confirme aussi nos attentes. Cependant, les données laissent entendre que la non-réponse partielle ne varie pas selon qu'un répondant reçoit ou non une prime d'incitation.
Date de diffusion : 2010-06-29
38. Une standardisation des stratégies fondées sur la réponse aléatoire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211037
Description :
Les stratégies fondées sur la réponse aléatoire, qui ont été élaborées au départ à titre de méthodes statistiques destinées à réduire la non-réponse ainsi que la réponse mensongère, peuvent aussi être appliquées dans le domaine du contrôle de la divulgation statistique dans les fichiers de microdonnées à grande diffusion. Le présent article décrit une standardisation des méthodes de réponse aléatoire en vue d'estimer des proportions pour des attributs identificatoires ou sensibles. Les propriétés statistiques de l'estimateur standardisé sont établies dans le cas de l'échantillonnage probabiliste général. Afin d'analyser l'effet du choix des « paramètres de plan » implicites de la méthode sur la performance de l'estimateur, nous incluons dans l'étude des mesures de la protection de la vie privée. Nous obtenons ainsi des paramètres de plan qui optimisent la variance, sachant le niveau de protection de la vie privée. Pour cela, les variables doivent être classées dans diverses catégories de sensibilité. Un exemple fondé sur des données réelles illustre l'application de la méthode à une enquête sur la tricherie chez les étudiants.
Date de diffusion : 2009-12-23
39. Traitements de la non-réponse de lien dans l'échantillonnage indirect Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211038
Description :
Nous cherchons à corriger la surestimation causée par la non-réponse de lien dans l'échantillonnage indirect lorsque l'on utilise la méthode généralisée de partage des poids (MGPP). Nous avons élaboré quelques méthodes de correction pour tenir compte de la non-réponse de lien dans la MGPP applicables lorsque l'on dispose ou non de variables auxiliaires. Nous présentons une étude par simulation de certaines de ces méthodes de correction fondée sur des données d'enquête longitudinale. Les résultats des simulations révèlent que les corrections proposées de la MGPP réduisent bien le biais et la variance d'estimation. L'accroissement de la réduction du biais est significatif.
Date de diffusion : 2009-12-23
40. Pondération par la propension à répondre non paramétrique fondée sur la régression par polynômes locaux pour corriger la non-réponse aux enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X200900211039
Description :
La pondération par la propension à répondre est une méthode de rajustement pour tenir compte de la non-réponse totale dans les enquêtes. Une forme de mise en oeuvre de cette méthode consiste à diviser les poids d'échantillonnage par les estimations de la probabilité que les unités échantillonnées répondent à l'enquête. Habituellement, ces estimations sont obtenues par ajustement de modèles paramétriques, tels qu'une régression logistique. Les estimateurs corrigés résultants peuvent devenir biaisés si les modèles paramétriques sont spécifiés incorrectement. Afin d'éviter les erreurs de spécification du modèle, nous considérons l'estimation non paramétrique des probabilités de réponse par la régression par polynômes locaux. Nous étudions les propriétés asymptotiques de l'estimateur résultant sous quasi randomisation. Nous évaluons en pratique le comportement de la méthode proposée de correction de la non-réponse en nous servant de données de la NHANES.
Date de diffusion : 2009-12-23

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

Signaler un problème ou une erreur sur cette page

Date de modification :: 2024-06-09

Comment utiliser les filtres et le champ de recherche

Vous pouvez faire une recherche en inscrivant des mots-clés ou en sélectionnant des filtres (p. ex. sous Sujet, Géographie, etc.) du côté gauche de la page.
On peut utiliser les filtres ensemble ou former diverses combinaisons. À chaque sélection de filtre, la page des résultats est mise à jour.
Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.
Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.