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• 1. Estimation de l’erreur systématique de mesure par la prédiction modéliste Archivé

  Articles et rapports : 12-001-X199300214460

  Description :

  Les méthodes qui servent à estimer le biais de réponse dans les enquêtes requièrent des mesures répétées « non biaisées » pour à tout le moins un sous-échantillon d’observations. L’estimateur habituel du biais de réponse est la différence entre la moyenne des observations originales et la moyenne des observations non biaisées. Dans cet article, nous étudions divers estimateurs du biais de réponse tirés de la prédiction modéliste. Nous supposons comme plan de sondage un échantillonnage à deux phases stratifié, avec échantillonnage aléatoire simple dans chaque phase. Nous supposons que la caractéristique y est observée pour chaque unité échantillonnée dans la phase 1, tandis que la valeur vraie de la caractéristique, \mu, est observée pour chaque unité du sous-échantillon prélevée dans la phase 2. Nous supposons en outre qu’une variable auxiliaire x est connue pour chaque unité de l’échantillon de la phase 1 et que le chiffre de population de x est connu. On suppose un certain nombre de modèles qui mettent en relation y, \mu et x; de ces modèles découlent divers estimateurs de E (y - \mu), le biais de réponse. Les estimateurs sont calculés à l’aide d’une méthode d’auto-amorçage destinée à l’estimation de la variance, du biais et de l’erreur quadratique moyenne. La méthode que nous utilisons est en fait la méthode de Bickel-Freedman à une phase, étendue à un plan à deux phases stratifié. À des fins d’illustration, nous appliquons la méthode étudiée à des données du programme de réinterview du National Agricultural Statistics Service. Nous montrons par ces données que l’estimateur fondé sur un modèle de Särndal, Swensson et Wretman (1991) est supérieur à l’estimateur de différence habituel, ce qui prouve qu’il est possible d’améliorer les estimateurs classiques au moyen de la prédiction modéliste.

  Date de diffusion : 1993-12-15

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• 1. Estimation de l’erreur systématique de mesure par la prédiction modéliste Archivé

  Articles et rapports : 12-001-X199300214460

  Description :

  Les méthodes qui servent à estimer le biais de réponse dans les enquêtes requièrent des mesures répétées « non biaisées » pour à tout le moins un sous-échantillon d’observations. L’estimateur habituel du biais de réponse est la différence entre la moyenne des observations originales et la moyenne des observations non biaisées. Dans cet article, nous étudions divers estimateurs du biais de réponse tirés de la prédiction modéliste. Nous supposons comme plan de sondage un échantillonnage à deux phases stratifié, avec échantillonnage aléatoire simple dans chaque phase. Nous supposons que la caractéristique y est observée pour chaque unité échantillonnée dans la phase 1, tandis que la valeur vraie de la caractéristique, \mu, est observée pour chaque unité du sous-échantillon prélevée dans la phase 2. Nous supposons en outre qu’une variable auxiliaire x est connue pour chaque unité de l’échantillon de la phase 1 et que le chiffre de population de x est connu. On suppose un certain nombre de modèles qui mettent en relation y, \mu et x; de ces modèles découlent divers estimateurs de E (y - \mu), le biais de réponse. Les estimateurs sont calculés à l’aide d’une méthode d’auto-amorçage destinée à l’estimation de la variance, du biais et de l’erreur quadratique moyenne. La méthode que nous utilisons est en fait la méthode de Bickel-Freedman à une phase, étendue à un plan à deux phases stratifié. À des fins d’illustration, nous appliquons la méthode étudiée à des données du programme de réinterview du National Agricultural Statistics Service. Nous montrons par ces données que l’estimateur fondé sur un modèle de Särndal, Swensson et Wretman (1991) est supérieur à l’estimateur de différence habituel, ce qui prouve qu’il est possible d’améliorer les estimateurs classiques au moyen de la prédiction modéliste.

  Date de diffusion : 1993-12-15

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