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- Articles et rapports : 12-001-X201800154929Description :
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
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- Articles et rapports : 12-001-X201800154929Description :
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
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