Réponse et non-réponse

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  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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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Analyses (135)

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  • Articles et rapports : 12-001-X200900211043
    Description :

    Les enquêtes-entreprises sont souvent réalisées selon un plan d'échantillonnage aléatoire simple stratifié à un degré sans remise comportant certaines strates à tirage complet. Bien que l'on recoure habituellement à l'ajustement de la pondération pour traiter la non-réponse totale, la variabilité due à la non-réponse est parfois omise en pratique quand on estime les variances. Cette situation pose surtout problème lorsqu'il existe des strates à tirage complet. Nous élaborons des estimateurs de variance qui sont convergents quand le nombre d'unités échantillonnées est grand dans chaque classe de pondération, en utilisant les méthodes du jackknife, de la linéarisation et du jackknife modifié. Nous commençons par appliquer les estimateurs ainsi obtenus à des données empiriques provenant de l'Annual Capital Expenditures Survey réalisé par le U.S. Census Bureau, puis nous examinons leur performance dans une étude en simulation.

    Date de diffusion : 2009-12-23

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010951
    Description :

    Les valeurs manquantes attribuables à la non-réponse constituent un type d'erreur non due à l'échantillonnage. Le rejet de cas comportant des valeurs manquantes dans des analyses statistiques peut entraîner des estimations biaisées en raison des différences entre les répondants pour lesquels des valeurs sont manquantes et les autres. De plus, lorsque des variables présentent différentes structures de valeurs manquantes parmi les cas échantillonnés et lorsque les cas comportant des valeurs manquantes sont rejetés des analyses statistiques, celles-ci peuvent produire des résultats incohérents puisqu'elles reposent sur des sous-ensembles différents de cas échantillonnés pouvant ne pas être comparables. Cependant, les analyses qui rejettent des cas avec valeurs manquantes peuvent être valides à la condition que ces valeurs soient manquantes entièrement au hasard. Or, est-ce bien le cas?

    En guise de compensation, les valeurs manquantes sont souvent imputées ou les poids de l'enquête sont ajustés à l'aide de méthodes de catégories de poids. Les analyses subséquentes peuvent être valides à condition que les valeurs soient manquantes au hasard dans chaque catégorie de données que supposent les variables indépendantes des modèles qui reposent sur des techniques d'ajustement. Or, peut-on dire que les valeurs sont manquantes au hasard?

    Comme les valeurs manquantes ne sont pas observées, les hypothèses sur les valeurs manquantes entièrement au hasard et les valeurs manquantes au hasard formulées dans les analyses ne sont pas souvent examinées. La communication décrit un modèle de sélection à partir duquel des tests d'hypothèse concernant les valeurs manquantes entièrement au hasard et les valeurs manquantes au hasard peuvent être réalisés même si les valeurs manquantes ne sont pas observées. Les données de la National Immunization Survey menée par le Department of Health and Human Services des États-Unis sont utilisées pour illustrer ces méthodes.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010952
    Description :

    Dans une enquête où les résultats ont été estimés par des moyennes simples, nous comparons les incidences qu'ont sur les résultats un suivi des cas de non-réponse et une pondération fondée sur les derniers dix pour cent de répondants. Les données utilisées proviennent de l'Enquête sur les conditions de vie des immigrants en Norvège qui a été réalisée en 2006.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010953
    Description :

    Alors que les spécialistes de la recherche sur les enquêtes s'efforcent de maintenir les taux de réponse à leur niveau habituellement élevé, les répondants réticents font croître les coûts de collecte des données. Cette réticence à répondre peut être liée au temps qu'il faut pour achever l'interview dans les enquêtes omnibus à grande échelle, telles que la National Survey of Recent College Graduates (NSRCG). Reconnaissant que le fardeau de réponse ou la longueur du questionnaire peut contribuer à la baisse des taux de réponse, en 2003, après plusieurs mois de collecte des données conformément au protocole de collecte standard, l'équipe de la NSRCG a offert des incitations monétaires à ses répondants environ deux mois avant la fin de la période de collecte des données. Parallèlement à l'offre d'incitation, elle a également donné aux non-répondants persistants l'occasion de répondre à un questionnaire considérablement abrégé ne comportant que quelques questions essentielles. Les répondants tardifs qui ont achevé l'interview en raison de l'incitation monétaire et du questionnaire ne contenant que les questions essentielles peuvent fournir certains éclaircissements en ce qui concerne le biais de non-réponse et la probabilité qu'ils soient demeurés des non-répondants à l'enquête si les efforts susmentionnés de conversion des refus n'avaient pas été faits.

    Dans le présent article, nous entendons par « répondants réticents » ceux qui n'ont répondu à l'enquête qu'après le déploiement d'efforts allant au-delà de ceux planifiés au départ dans le protocole standard de collecte des données. Plus précisément, les répondants réticents à la NSRCG de 2003 sont ceux qui ont répondu au questionnaire ordinaire ou abrégé après l'offre d'une incitation. Notre hypothèse était que le comportement des répondants réticents serait plus semblable à celui des non-répondants qu'à celui des répondants aux enquêtes. Le présent article décrit une étude des répondants réticents et de la mesure dans laquelle ils diffèrent des répondants ordinaires. Nous comparons différents groupes de réponse en ce qui concerne les estimations pour plusieurs variables clés de l'enquête. Cette comparaison nous permettra de mieux comprendre le biais dû à la non-réponse à la NSRCG et les caractéristiques des non-répondants proprement dits, ce qui servira de fondement à la modification du système de pondération ou aux procédures d'estimation de la NSRCG dans l'avenir.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010957
    Description :

    Les enquêtes menées auprès d'entreprises diffèrent des enquêtes menées auprès de la population ou des ménages à bien des égards. Deux des plus importantes différences sont : (a) les répondants aux enquêtes-entreprises ne répondent pas à des questions sur des caractéristiques les concernant (leurs expériences, leurs comportements, leurs attitudes et leurs sentiments), mais sur des caractéristiques de leur organisation (taille, revenu, politiques, stratégies, etc.) et (b) les répondants aux questions parlent au nom d'une organisation. Les enquêtes-entreprises théoriques diffèrent pour leur part des autres enquêtes-entreprises, comme celles des bureaux nationaux de la statistique, à bien des égards aussi. Le fait que les enquêtes-entreprises théoriques ne visent habituellement pas la production de statistiques descriptives mais plutôt la réalisation de tests d'hypothèses (relations entre variables) constitue la plus importante différence. Les taux de réponse aux enquêtes-entreprises théoriques sont très faibles, ce qui suppose un risque énorme de biais de non-réponse. Aucune tentative n'est habituellement faite pour évaluer l'importance du biais attribuable à la non-réponse, et les résultats publiés peuvent par conséquent ne pas refléter fidèlement les vraies relations au sein de la population, ce qui augmente par ricochet la probabilité que les résultats des tests soient incorrects.

    Les auteurs de la communication analysent la façon dont le risque de biais dû à la non-réponse est étudié dans les documents de recherche publiés dans les grandes revues de gestion. Ils montrent que ce biais n'est pas suffisamment évalué et que la correction du biais est difficile ou très coûteux dans la pratique, si tant est que des tentatives sont faites en ce sens. Trois façons de traiter ce problème sont examinées :(a) réunir des données par d'autres moyens que des questionnaires;(b) mener des enquêtes auprès de très petites populations;(c) mener des enquêtes avec de très petits échantillons.

    Les auteurs examinent les raisons pour lesquelles ces méthodes constituent des moyens appropriés de mise à l'essai d'hypothèses dans les populations. Les compromis concernant le choix d'une méthode sont aussi examinés.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010960
    Description :

    La non-réponse est inévitable dans toute enquête, malgré tous les efforts mis en oeuvre pour la réduire aux différentes étapes de l'enquête. Cette non-réponse peut notamment être responsable de biais dans l'estimation. La non-réponse est par ailleurs une problématique d'autant plus importante dans une étude longitudinale que l'échantillon se réduit au fil du temps. L'Étude Longitudinale Française depuis l'Enfance (Elfe) est un projet de suivi de 20 000 enfants de la naissance à l'âge adulte dans une approche pluridisciplinaire. Cet article est basé sur les résultats des premières études pilotes menées en 2007 qui ont permis de tester la faisabilité et l'acceptation de l'étude. Les résultats de participation sont présentés (taux de réponse, facteurs liés à la non-réponse) ainsi qu'une première ébauche des méthodes de traitement de la non-réponse envisagées.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010975
    Description :

    Un problème important dans le domaine de la statistique officielle est l'accès à des mesures objectives permettant de prendre des décisions fondées sur des données factuelles. Istat a mis en place un système d'information en vue d'évaluer la qualité des enquêtes. Entre autres indicateurs standard de la qualité, les taux de non-réponse sont calculés et sauvegardés systématiquement pour toutes les enquêtes. Cette riche base d'information permet d'effecteur des analyses au cours du temps et des comparaisons entre enquêtes. Le présent article porte sur l'analyse des interdépendances entre le mode de collecte des données, ainsi que d'autres caractéristiques des enquêtes et la non-réponse totale. Une attention particulière est accordée à la mesure dans laquelle la collecte de données multimode améliore les taux de réponse.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010976
    Description :

    Bon nombre d’organismes statistiques considèrent le taux de réponse comme un indicateur de la qualité des données d’enquête. Ils mettent donc en oeuvre diverses mesures pour réduire la non-réponse ou pour maintenir un niveau de réponse acceptable. Toutefois, le taux de réponse ne constitue pas nécessairement un bon indicateur du biais de non-réponse. Un taux de réponse élevé ne suppose pas un faible biais de non-réponse. Ce qui compte, c’est l’écart entre la composition de la réponse et celle de l’ensemble de l’échantillon. Dans le présent exposé, nous décrivons le concept des indicateurs R pour évaluer les écarts possibles entre l’échantillon et la réponse. Ces indicateurs peuvent faciliter l’analyse de la réponse aux enquêtes au fil du temps, quels que soient les stratégies d’enquête sur le terrain ou les modes de collecte des données. Nous présentons des exemples tirés de la pratique.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010983
    Description :

    Le U.S. Census Bureau mène des enquêtes mensuelles, trimestrielles et annuelles sur l'économie américaine, ainsi qu'un recensement quinquennal. Ces programmes imposent un effort considérable aux entreprises. Les nouvelles technologies, les nouvelles formes d'organisation et l'amenuisement des ressources influent sur la capacité des entreprises de répondre aux enquêtes. Ces changements influencent également les attentes des entreprises à l'égard du Census Bureau, les systèmes internes de l'organisme et ses relations bilatérales avec les entreprises.

    Depuis plusieurs années, le Census Bureau prend des mesures spéciales pour aider les grandes entreprises à se préparer au recensement. Dans tous nos programmes, nous avons également instauré une communication centrée sur les entreprises. Nous avons ainsi établi un modèle de relation qui met l'accent sur l'infrastructure et les pratiques opérationnelles et qui permet au Census Bureau d'être plus réceptif.

    Le présent exposé porte sur les communications et les systèmes du Census Bureau, centrés sur les entreprises. Nous décrivons des initiatives et des difficultés importantes ainsi que leur incidence sur les pratiques du Census Bureau et sur le comportement des répondants.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010984
    Description :

    Le Programme de gestion de portefeuille d'entreprises (PGPE) de Statistique Canada (StatCan) a donné la preuve du bien-fondé d'une approche « holistique » de la gestion des relations que nous entretenons avec les entreprises répondantes les plus grandes et les plus complexes.

    Comprenant que le niveau d'intervention devrait varier selon le type de répondants et ayant pris conscience de la valeur de l'approche « centrée sur l'entreprise » de gestion des relations avec les fournisseurs de données complexes importantes, StatCan a adopté une stratégie de gestion de la réponse consistant à subdiviser la population d'entreprises en quatre niveaux, en fonction de leur taille, de leur complexité et de l'importance des données pour la production des estimations de l'enquête. La population étant ainsi segmentée, diverses approches de gestion de la réponse ont été élaborées en tenant compte de la contribution relative du segment. Cette stratégie permet à StatCan de diriger ses ressources vers les domaines où il est probable que le rendement de l'investissement sera le plus important. Les groupes I et II ont été définis comme essentiels à la production des estimations de l'enquête.

    Le groupe I comprend les entreprises les plus grandes et les plus complexes au Canada et est géré par l'entremise du Programme de gestion de portefeuille d'entreprises.

    Le groupe II comprend des entreprises plus petites et moins complexes que celles du groupe I, mais quand même importantes pour l'élaboration de mesures exactes des activités des industries individuelles.

    Le groupe III comprend des entreprises de taille plus moyenne, qui représentent la majeure partie des échantillons d'enquête.

    Le groupe IV comprend les entreprises les plus petites, qui sont exclues du processus de collecte des données; pour ces entreprises, StatCan s'appuie entièrement sur des données fiscales.

    Le plan de la communication sera le suivant :Ça marche! Résultats et mesures provenant des programmes qui ont mis en oeuvre la stratégie globale de gestion des réponses.Élaboration d'une approche méthodologique moins subjective pour segmenter la population des enquêtes-entreprises en vue de la gestion globale des réponses. Travaux de l'équipe de projet en vue de cerner les facteurs de complexité intrinsèquement utilisés par les employés expérimentés pour classer les répondants.Ce que les répondants « à problèmes » nous ont dit au sujet des problèmes sous-jacents à la non-réponse.

    Date de diffusion : 2009-12-03
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  • 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
Date de modification :