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- Articles et rapports : 12-001-X202300200006Description : 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
- Articles et rapports : 12-001-X201600114546Description :
L’ajustement des poids de base au moyen de classes de pondération est une méthode communément employée pour composer avec la non-réponse totale. Une approche courante consiste en l’application d’ajustements pour la non-réponse pondérés selon l’inverse de la propension à répondre supposée des répondants dans les classes de pondération en vertu d’une méthode de quasi-randomisation. Little et Vartivarian (2003) ont remis en question l’utilité de la pondération du facteur d’ajustement. Dans la pratique, les modèles utilisés sont mal spécifiés; il est donc essentiel de comprendre l’incidence que peut avoir la pondération dans un tel cas. Le présent article décrit les effets, sur les estimations corrigées pour la non-réponse de moyennes et de totaux pour l’ensemble de la population et pour certains domaines qui ont été calculés selon l’inverse pondéré et non pondéré de la propension à répondre en vertu de plans d’échantillonnage aléatoires simples stratifiés. Le rendement de ces estimateurs est évalué dans différentes conditions, par exemple selon des répartitions différentes de l’échantillon, le mécanisme de réponse et la structure de population. Les résultats montrent que pour les scénarios étudiés, l’ajustement pondéré présente des avantages considérables pour l’estimation des totaux, et que le recours à un ajustement non pondéré peut donner lieu à des biais importants, sauf dans des cas très limités. En outre, contrairement aux estimations non pondérées, les estimations pondérées ne sont pas sensibles à la façon dont la répartition de l’échantillon est faite.
Date de diffusion : 2016-06-22 - Articles et rapports : 11-522-X201300014252Description :
Même si l’estimation de caractéristiques de populations finies à partir d’échantillons probabilistes a obtenu beaucoup de succès pour les grands échantillons, des inférences à partir d’échantillons non probabilistes sont également possibles. Les échantillons non probabilistes ont été critiqués en raison du biais d’auto-sélection et de l’absence de méthodes pour estimer la précision des estimations. L’accès plus vaste à Internet et la capacité de procéder à des collectes de données très peu coûteuses en ligne ont ravivé l’intérêt pour ce sujet. Nous passons en revue des stratégies d’échantillonnage non probabiliste et nous résumons certains des enjeux clés. Nous proposons ensuite des conditions à respecter pour que l’échantillonnage non probabiliste puisse constituer une approche raisonnable. Nous concluons par des idées de recherches futures.
Date de diffusion : 2014-10-31 - 4. Erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100111443Description :
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 - 5. Estimation de la variance avec imputation hot deck : une étude par simulation de trois méthodes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20050029044Description :
Les méthodes d'estimation de la variance des estimations par sondage applicables à des données complètes sont biaisées lorsque certaines données sont imputées. Nous recourons à la simulation pour comparer l'efficacité de la méthode assistée par modèle, de la méthode du jackknife ajusté et de la méthode d'imputation multiple pour estimer la variance d'un total quand les réponses à certaines questions ont été imputées par la méthode hot deck. La simulation vise à étudier les propriétés des estimations de la variance des estimations imputées de totaux pour la population dans son ensemble et pour certains domaines provenant d'un plan d'échantillonnage stratifié non proportionnel à un degré quand les hypothèses sous jacentes, comme l'absence de biais dans l'estimation ponctuelle et l'hypothèse des réponses manquantes au hasard dans les cellules hot deck, ne sont pas vérifiées. Les estimateurs de la variance des estimations pour l'ensemble de la population produisent des intervalles de confiance dont le taux de couverture s'approche du taux nominal, même en cas d'écarts modestes par rapport aux hypothèses, mais il n'en est pas ainsi des estimations par domaine. La couverture est surtout sensible au biais dans les estimations ponctuelles. Comme le démontre la simulation, même si une méthode d'imputation donne des estimations presque sans biais pour la population dans son ensemble, les estimations par domaine peuvent être fort biaisées.
Date de diffusion : 2006-02-17 - Articles et rapports : 11-522-X20030017522Description :
Dans ce document, on décrit les méthodes de conception et d'ajustement pour tenir compte des enfants qui changent d'école dans le cadre de la Early Childhood Longitudinal Study, Kindergarten Class (ECLS-K) de 1998-1999 menée aux États-Unis. On discute aussi des effets du sous-échantillonnage des enfants qui changent d'école et de la correction pour la non-réponse attribuable au changement d'école sur l'objectif de l'enquête consistant à caractériser avec précision la croissance et les expériences scolaires des enfants.
Date de diffusion : 2005-01-26 - Articles et rapports : 12-001-X20040016994Description :
Dans une imputation où on attribue des valeurs à des réponses manquantes d'enquête par sondage, de simples méthodes d'estimation de variance des estimations d'enquête où on traite les valeurs d'imputation comme s'il s'agissait de valeurs observées donnent des estimations entachées d'un biais. Nous traiterons de ce problème dans le cas d'un estimateur linéaire où les valeurs manquantes sont attribuées par simple imputation par donneur (c'est une forme d'imputation qui est répandue dans la pratique). Nous proposerons des estimateurs de variance pour un estimateur linéaire à imputation par donneur (imputation « hot-deck ») en procédant à une décomposition de la variance totale proposée par Särndal (1992). Nous concevrons un traitement conditionnel d'estimation de variance qui est applicable à une imputation par donneur avec et sans pondération. Nous examinerons enfin l'estimation de variance pour un estimateur par domaine.
Date de diffusion : 2004-07-14 - 8. Utilisation des données sur les interruptions du service téléphonique pour ajuster la couverture ArchivéArticles et rapports : 12-001-X19960022985Description :
La couverture des sondages téléphoniques effectués aux États-Unis est biaisée, car environ 6% des ménages sont privés de téléphone à un moment ou à un autre dans le temps. Le biais attribuable au sous-dénombrement peut être important. En effet, les ménages sans téléphone sont généralement plus démunis que les autres et leurs caractéristiques différent de celles de la population d'abonnés. La stratification a posteriori et les autres méthodes d'ajustement habituelles permettent rarement de compenser pareil biais en totalité. La présente recherche porte sur une méthode servant à ajuster les estimations de l'enquête. Cette méthode repose sur l'observation que certains ménages n'ont le téléphone qu'une partie de l'année, souvent à cause de difficultés économiques. En recueillant des données sur les interruptions du service téléphonique durant l'année antérieure, on peut procéder à un ajustement statistique des estimations et réduire le biais, mais parallèlement la variance augmente en raison de la plus grande variabilité des poids. Nous examinerons ici une méthode d'ajustement articulée sur les données recueillies lors d'une sondage téléphonique mené à l'échelle nationale. La réduction du biais et l'effet sur l'erreur quadratique moyenne des estimations ont été évalués pour diverses statistiques. Les résultats indiquent que lorsque les estimations tirées de l'enquête sont étroitement liées à la situation économique, la méthode d'ajustement fondée sur les interruptions du service téléphonique peut améliorer l'erreur quadratique moyenne des résultats.
Date de diffusion : 1997-01-30 - Articles et rapports : 12-001-X199600114386Description :
Dans certaines enquêtes, on peut utiliser, pour la correction de la non-réponse, de nombreuses variables auxiliaires relatives aux répondants et aux non-répondants. On peut s’interroger sur le choix des variables auxiliaires à retenir aux fins de cette correction et sur la façon de les utiliser. Dans la présente recherche, nous examinons diverses méthodes de correction de la non-réponse fondées sur des modèles de régression logistique, sur des algorithmes de recherche par catégories et sur la méthode du quotient généralisée. Ces méthodes servent à la pondération de la non-réponse pour l’Enquête Survey of Income and Program Participation (SIPP). Les estimations issues des diverses méthodes de correction sont comparées entre elles et également à des estimations de référence provenant d’autres sources.
Date de diffusion : 1996-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199500114412Description :
Il est fréquent, dans les enquêtes par panel menées auprès des ménages, de prélever d’abord un échantillon de ménages et de tenter par la suite de suivre tous les membres de ces ménages pendant la durée du panel. Aux vagues subséquentes, les données sont recueillies pour les membres de l’échantillon initial et pour toutes les personnes qui vivent avec les membres de l’échantillon à ce moment. Il est souhaitable, en effet, d’inclure les données recueillies aussi bien auprès des membres de l’échantillon initial que des personnes qui vivent avec elles lorsqu’on fait des estimations transversales au niveau des personnes pour une vague particulière. De même, il est souhaitable d’inclure les données de tous les ménages pour lesquels des données sont recueillies à une vague particulière lorsqu’on fait des estimations transversales au niveau des ménages pour cette vague. Le présent article examine des méthodes de pondération qui peuvent être utilisées à cette fin. Ces méthodes de pondération peuvent aussi servir dans d’autres contextes, lorsqu’il existe plusieurs voies par lesquelles les unités peuvent être prélevées dans l’échantillon.
Date de diffusion : 1995-06-15
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- Articles et rapports : 12-001-X202300200006Description : 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
- Articles et rapports : 12-001-X201600114546Description :
L’ajustement des poids de base au moyen de classes de pondération est une méthode communément employée pour composer avec la non-réponse totale. Une approche courante consiste en l’application d’ajustements pour la non-réponse pondérés selon l’inverse de la propension à répondre supposée des répondants dans les classes de pondération en vertu d’une méthode de quasi-randomisation. Little et Vartivarian (2003) ont remis en question l’utilité de la pondération du facteur d’ajustement. Dans la pratique, les modèles utilisés sont mal spécifiés; il est donc essentiel de comprendre l’incidence que peut avoir la pondération dans un tel cas. Le présent article décrit les effets, sur les estimations corrigées pour la non-réponse de moyennes et de totaux pour l’ensemble de la population et pour certains domaines qui ont été calculés selon l’inverse pondéré et non pondéré de la propension à répondre en vertu de plans d’échantillonnage aléatoires simples stratifiés. Le rendement de ces estimateurs est évalué dans différentes conditions, par exemple selon des répartitions différentes de l’échantillon, le mécanisme de réponse et la structure de population. Les résultats montrent que pour les scénarios étudiés, l’ajustement pondéré présente des avantages considérables pour l’estimation des totaux, et que le recours à un ajustement non pondéré peut donner lieu à des biais importants, sauf dans des cas très limités. En outre, contrairement aux estimations non pondérées, les estimations pondérées ne sont pas sensibles à la façon dont la répartition de l’échantillon est faite.
Date de diffusion : 2016-06-22 - Articles et rapports : 11-522-X201300014252Description :
Même si l’estimation de caractéristiques de populations finies à partir d’échantillons probabilistes a obtenu beaucoup de succès pour les grands échantillons, des inférences à partir d’échantillons non probabilistes sont également possibles. Les échantillons non probabilistes ont été critiqués en raison du biais d’auto-sélection et de l’absence de méthodes pour estimer la précision des estimations. L’accès plus vaste à Internet et la capacité de procéder à des collectes de données très peu coûteuses en ligne ont ravivé l’intérêt pour ce sujet. Nous passons en revue des stratégies d’échantillonnage non probabiliste et nous résumons certains des enjeux clés. Nous proposons ensuite des conditions à respecter pour que l’échantillonnage non probabiliste puisse constituer une approche raisonnable. Nous concluons par des idées de recherches futures.
Date de diffusion : 2014-10-31 - 4. Erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100111443Description :
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 - 5. Estimation de la variance avec imputation hot deck : une étude par simulation de trois méthodes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20050029044Description :
Les méthodes d'estimation de la variance des estimations par sondage applicables à des données complètes sont biaisées lorsque certaines données sont imputées. Nous recourons à la simulation pour comparer l'efficacité de la méthode assistée par modèle, de la méthode du jackknife ajusté et de la méthode d'imputation multiple pour estimer la variance d'un total quand les réponses à certaines questions ont été imputées par la méthode hot deck. La simulation vise à étudier les propriétés des estimations de la variance des estimations imputées de totaux pour la population dans son ensemble et pour certains domaines provenant d'un plan d'échantillonnage stratifié non proportionnel à un degré quand les hypothèses sous jacentes, comme l'absence de biais dans l'estimation ponctuelle et l'hypothèse des réponses manquantes au hasard dans les cellules hot deck, ne sont pas vérifiées. Les estimateurs de la variance des estimations pour l'ensemble de la population produisent des intervalles de confiance dont le taux de couverture s'approche du taux nominal, même en cas d'écarts modestes par rapport aux hypothèses, mais il n'en est pas ainsi des estimations par domaine. La couverture est surtout sensible au biais dans les estimations ponctuelles. Comme le démontre la simulation, même si une méthode d'imputation donne des estimations presque sans biais pour la population dans son ensemble, les estimations par domaine peuvent être fort biaisées.
Date de diffusion : 2006-02-17 - Articles et rapports : 11-522-X20030017522Description :
Dans ce document, on décrit les méthodes de conception et d'ajustement pour tenir compte des enfants qui changent d'école dans le cadre de la Early Childhood Longitudinal Study, Kindergarten Class (ECLS-K) de 1998-1999 menée aux États-Unis. On discute aussi des effets du sous-échantillonnage des enfants qui changent d'école et de la correction pour la non-réponse attribuable au changement d'école sur l'objectif de l'enquête consistant à caractériser avec précision la croissance et les expériences scolaires des enfants.
Date de diffusion : 2005-01-26 - Articles et rapports : 12-001-X20040016994Description :
Dans une imputation où on attribue des valeurs à des réponses manquantes d'enquête par sondage, de simples méthodes d'estimation de variance des estimations d'enquête où on traite les valeurs d'imputation comme s'il s'agissait de valeurs observées donnent des estimations entachées d'un biais. Nous traiterons de ce problème dans le cas d'un estimateur linéaire où les valeurs manquantes sont attribuées par simple imputation par donneur (c'est une forme d'imputation qui est répandue dans la pratique). Nous proposerons des estimateurs de variance pour un estimateur linéaire à imputation par donneur (imputation « hot-deck ») en procédant à une décomposition de la variance totale proposée par Särndal (1992). Nous concevrons un traitement conditionnel d'estimation de variance qui est applicable à une imputation par donneur avec et sans pondération. Nous examinerons enfin l'estimation de variance pour un estimateur par domaine.
Date de diffusion : 2004-07-14 - 8. Utilisation des données sur les interruptions du service téléphonique pour ajuster la couverture ArchivéArticles et rapports : 12-001-X19960022985Description :
La couverture des sondages téléphoniques effectués aux États-Unis est biaisée, car environ 6% des ménages sont privés de téléphone à un moment ou à un autre dans le temps. Le biais attribuable au sous-dénombrement peut être important. En effet, les ménages sans téléphone sont généralement plus démunis que les autres et leurs caractéristiques différent de celles de la population d'abonnés. La stratification a posteriori et les autres méthodes d'ajustement habituelles permettent rarement de compenser pareil biais en totalité. La présente recherche porte sur une méthode servant à ajuster les estimations de l'enquête. Cette méthode repose sur l'observation que certains ménages n'ont le téléphone qu'une partie de l'année, souvent à cause de difficultés économiques. En recueillant des données sur les interruptions du service téléphonique durant l'année antérieure, on peut procéder à un ajustement statistique des estimations et réduire le biais, mais parallèlement la variance augmente en raison de la plus grande variabilité des poids. Nous examinerons ici une méthode d'ajustement articulée sur les données recueillies lors d'une sondage téléphonique mené à l'échelle nationale. La réduction du biais et l'effet sur l'erreur quadratique moyenne des estimations ont été évalués pour diverses statistiques. Les résultats indiquent que lorsque les estimations tirées de l'enquête sont étroitement liées à la situation économique, la méthode d'ajustement fondée sur les interruptions du service téléphonique peut améliorer l'erreur quadratique moyenne des résultats.
Date de diffusion : 1997-01-30 - Articles et rapports : 12-001-X199600114386Description :
Dans certaines enquêtes, on peut utiliser, pour la correction de la non-réponse, de nombreuses variables auxiliaires relatives aux répondants et aux non-répondants. On peut s’interroger sur le choix des variables auxiliaires à retenir aux fins de cette correction et sur la façon de les utiliser. Dans la présente recherche, nous examinons diverses méthodes de correction de la non-réponse fondées sur des modèles de régression logistique, sur des algorithmes de recherche par catégories et sur la méthode du quotient généralisée. Ces méthodes servent à la pondération de la non-réponse pour l’Enquête Survey of Income and Program Participation (SIPP). Les estimations issues des diverses méthodes de correction sont comparées entre elles et également à des estimations de référence provenant d’autres sources.
Date de diffusion : 1996-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199500114412Description :
Il est fréquent, dans les enquêtes par panel menées auprès des ménages, de prélever d’abord un échantillon de ménages et de tenter par la suite de suivre tous les membres de ces ménages pendant la durée du panel. Aux vagues subséquentes, les données sont recueillies pour les membres de l’échantillon initial et pour toutes les personnes qui vivent avec les membres de l’échantillon à ce moment. Il est souhaitable, en effet, d’inclure les données recueillies aussi bien auprès des membres de l’échantillon initial que des personnes qui vivent avec elles lorsqu’on fait des estimations transversales au niveau des personnes pour une vague particulière. De même, il est souhaitable d’inclure les données de tous les ménages pour lesquels des données sont recueillies à une vague particulière lorsqu’on fait des estimations transversales au niveau des ménages pour cette vague. Le présent article examine des méthodes de pondération qui peuvent être utilisées à cette fin. Ces méthodes de pondération peuvent aussi servir dans d’autres contextes, lorsqu’il existe plusieurs voies par lesquelles les unités peuvent être prélevées dans l’échantillon.
Date de diffusion : 1995-06-15
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