Réponse et non-réponse

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  • 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

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010994
    Description :

    La difficulté grandissante à joindre les répondants affecte, de façon générale, la non-réponse des enquêtes téléphoniques, et particulièrement les enquêtes qui utilisent les techniques de composition aléatoire (CA) comme l'Enquête sociale générale (ESG). L'ESG est une enquête annuelle à sujets multiples effectuée auprès de 25 000 répondants. Ses objectifs sont de surveiller les caractéristiques et les modifications importantes de la structure sociale canadienne. Le cycle 21 (2007) de l'ESG porte sur la famille, le soutien social et la retraite et vise la population âgée de 45 ans et plus vivant dans les 10 provinces canadiennes. Pour cibler plus efficacement cette population, une partie de l'échantillon provient d'un suivi auprès des répondants du cycle 20 (2006) de l'ESG qui portait sur les transitions familiales. Il est complété par un nouvel échantillon obtenu par CA. Dans cet article, nous présentons d'abord le plan de sondage de l'enquête et la méthode de composition aléatoire utilisée. Nous décrivons ensuite les défis reliés au calcul du taux de non-réponse dans une enquête à composition aléatoire qui cible un sous-ensemble d'une population, pour lequel la population dans le champ de l'enquête doit être estimée ou modélisée. Ceci est fait notamment avec l'utilisation de paradonnées. La méthodologie utilisée au cycle 21 de l'ESG est présentée en détail.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010996
    Description :

    Au cours des dernières années, l'utilisation des paradonnées a pris de plus en plus d'importance dans le cadre de la gestion des activités de collecte à Statistique Canada. Une attention particulière a été accordée aux enquêtes sociales menées par téléphone, comme l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR). Lors des dernières activités de collecte de l'EDTR, une limite de 40 tentatives d'appel a été instaurée. Des examens des fichiers de l'historique des transactions Blaise de l'EDTR ont été entrepris afin d'évaluer l'incidence de la limite des tentatives d'appel. Tandis que l'objectif de la première étude était de réunir les renseignements nécessaires à l'établissement de la limite des tentatives d'appel, la seconde étude portait sur la nature de la non-réponse dans le contexte de la limite de 40 tentatives.

    L'utilisation des paradonnées comme information auxiliaire pour étudier et expliquer la non-réponse a aussi été examinée. Des modèles d'ajustement pour la non-réponse utilisant différentes variables de paradonnées recueillies à l'étape de la collecte ont été comparés aux modèles actuels basés sur de l'information auxiliaire tirée de l'Enquête sur la population active.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010999
    Description :

    Dans une enquête téléphonique, le choix du nombre de tentatives d'appel représente une décision importante. Un grand nombre de tentatives rend la collecte des données longue et dispendieuse, tandis qu'un petit nombre réduit l'ensemble de réponses sur lequel sont fondées les conclusions et accroît la variance. La décision peut aussi avoir une incidence sur le biais de non-réponse. Dans le présent article, nous examinons les effets du nombre de tentatives d'appel sur le taux de non-réponse et sur le biais dû à la non-réponse dans deux enquêtes réalisées par Statistics Sweden, à savoir la Labour Force Survey (LFS) et la Household Finances (HF).

    Au moyen de paradonnées, nous calculons le taux de réponse en fonction du nombre de tentatives d'appel. Pour estimer le biais de non-réponse, nous utilisons les estimations de certaines variables de registre, pour lesquelles des observations sont disponibles pour les répondants ainsi que les non-répondants. Nous calculons aussi les estimations de certains paramètres d'enquête réels en fonction d'un nombre variable de tentatives d'appel. Les résultats indiquent qu'il est possible de réduire le nombre courant de tentatives d'appel sans accroître le biais de non-réponse.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800011000
    Description :

    Le présent rapport décrit les résultats d'une expérience d'envoi par la poste qui a eu lieu dans le cadre d'un projet de démonstration à grande échelle. Une carte postale et des autocollants ont été envoyés à un groupe aléatoire de participants au projet durant la période entre un appel de prise de contact et une enquête. Les chercheurs ont émis l'hypothèse qu'à cause de l'envoi par la poste supplémentaire (le traitement), les taux de réponse à l'enquête à venir augmenteraient. Toutefois, aucune différence n'a été observée entre les taux de réponse du groupe de traitement ayant reçu l'envoi par la poste supplémentaire et ceux du groupe témoin. Dans les conditions particulières de l'expérience d'envoi par la poste, expédier une carte postale et des autocollants aux participants au projet pour leur rappeler l'enquête à venir et leur participation au projet pilote n'a pas été un moyen efficace d'accroître les taux de réponse.

    Date de diffusion : 2009-12-03
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Analyses (140)

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  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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
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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 :