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41. 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
42. 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
43. 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
44. 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
45. 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
46. 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
47. Estimation de la variance en présence de non-répondants et de strates à tirage complet Archivé
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
48. Sélection de modèles pour l'évaluation des hypothèses qui soutiennent les méthodes permettant de compenser pour les valeurs manquantes dans les enquêtes par sondage Archivé
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
49. Incidences du suivi des cas de non-réponse dans une Enquête sur les conditions de vie des immigrants en Norvège Archivé
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
50. Analyse du biais de non-réponse en se servant des répondants réticents qui ont répondu après avoir reçu des incitations monétaires Archivé
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

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21. Comment décomposer la variance due à la non-réponse : une méthode fondée sur l’erreur d’enquête totale Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800254957
Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20
22. Stratégies de sous-échantillonnage des non-répondants pour les programmes économiques Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800154929
Description :
Le U.S. Census Bureau étudie des stratégies de sous-échantillonnage des non-répondants en prévision de l’Economic Census de 2017. Les contraintes imposées au plan de sondage comprennent une borne inférieure obligatoire pour le taux de réponse totale, ainsi que des taux de réponse cibles par industrie. Le présent article expose la recherche sur les procédures de répartition de l’échantillon pour le sous-échantillonnage des non-répondants conditionnellement à ce que ce sous-échantillonnage soit systématique. Nous considérons deux approches, à savoir 1) l’échantillonnage avec probabilités égales et 2) la répartition optimisée avec contraintes sur les taux de réponse totale et la taille d’échantillon, avec pour objectif la sélection de plus grands échantillons dans les industries qui, au départ, affichent des taux de réponse plus faibles. Nous présentons une étude en simulation qui examine le biais relatif et l’erreur quadratique moyenne pour les répartitions proposées, en évaluant la sensibilité de chaque procédure à la taille du sous-échantillon, aux propensions à répondre et à la procédure d’estimation
Date de diffusion : 2018-06-21
23. Une approche markovienne mixte à classes latentes pour estimer la mobilité sur le marché du travail au moyen d’indicateurs multiples et d’une interrogation rétrospective Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201700114820
Description :
Les erreurs de mesure peuvent provoquer un biais de l’estimation des transitions, donnant lieu à des conclusions erronées au sujet de la dynamique du marché du travail. La littérature traditionnelle sur l’estimation des mouvements bruts est basée sur la supposition que les erreurs de mesure ne sont pas corrélées au fil du temps. Cette supposition n’est pas réaliste dans bien des contextes, en raison du plan d’enquête et des stratégies de collecte de données. Dans le présent document, nous utilisons une approche basée sur un modèle pour corriger les mouvements bruts observés des erreurs de classification au moyen de modèles markoviens à classes latentes. Nous nous reportons aux données recueillies dans le cadre de l’enquête italienne continue sur la population active, qui est transversale et trimestrielle et qui comporte un plan de renouvellement de type 2-2-2. Le questionnaire nous permet d’utiliser plusieurs indicateurs des états de la population active pour chaque trimestre : deux recueillis au cours de la première interview, et un troisième recueilli un an plus tard. Notre approche fournit une méthode pour estimer la mobilité sur le marché du travail, en tenant compte des erreurs corrélées et du plan par renouvellement de l’enquête. Le modèle qui convient le mieux est un modèle markovien mixte à classes latentes, avec des covariables touchant les transitions latentes et des erreurs corrélées parmi les indicateurs; les composantes mixtes sont de type mobile-stable. Le caractère plus approprié de la spécification du modèle mixte est attribuable à des transitions latentes estimées avec une plus grande précision.
Date de diffusion : 2017-06-22
24. Quelques remarques sur un petit exemple de Jean-Claude Deville au sujet de la non-réponse non-ignorable Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600214661
Description :
Un exemple présenté par Jean-Claude Deville en 2005 est soumis à trois méthodes d’estimation : la méthode des moments, la méthode du maximum de vraisemblance et le calage généralisé. Les trois méthodes donnent exactement les mêmes résultats pour les deux modèles de non-réponse. On discute ensuite de la manière de choisir le modèle le plus adéquat
Date de diffusion : 2016-12-20
25. Tests pour évaluer le biais de non-réponse dans les enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600214677
Description :
Comment savoir si les ajustements de la pondération réduisent ou non le biais de non-réponse ? Si une variable est mesurée pour toutes les unités de l’échantillon sélectionné, on peut calculer une estimation approximativement sans biais de la moyenne ou du total de population pour cette variable en se servant des poids de sondage. Une seconde estimation de la moyenne ou du total de population peut être obtenue en se basant uniquement sur les répondants à l’enquête et en utilisant des poids ajustés pour tenir compte de la non-réponse. Si les deux estimations ne concordent pas, il y a des raisons de penser que les ajustements des poids n’ont peut-être pas éliminé le biais de non-réponse pour la variable en question. Dans le présent article, nous développons les propriétés théoriques des estimateurs de variance par linéarisation et par jackknife en vue d’évaluer le biais d’une estimation de la moyenne ou du total de population par comparaison des estimations obtenues pour des sous-ensembles chevauchants des mêmes données avec différents ensembles de poids, quand la poststratification ou la pondération par l’inverse de la propension à répondre servent à ajuster les poids pour tenir compte de la non-réponse. Nous donnons les conditions suffisantes sur la population, l’échantillon et le mécanisme de réponse pour que les estimateurs de variance soient convergents, et démontrons les propriétés de ces derniers pour un petit échantillon au moyen d’une étude par simulation.
Date de diffusion : 2016-12-20
26. 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
27. 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
28. 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
29. 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
30. 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

Références (1)

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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 :: 2024-11-10

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