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1. Corrections du biais pour des estimations d’enquête tirées de données comprenant des valeurs imputées par quotient par suite d’une non-réponse selon un mécanisme confondu Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199400214423
Description :
La plupart des enquêtes souffrent du problème de données manquantes attribuable à la non-réponse. Pour traiter ce problème, on a souvent recours à l’imputation afin de créer un « ensemble de données complet », c’est-à-dire, un ensemble de données composé d’observations réelles (pour les répondants) et d’imputations (pour les non-répondants). Habituellement, on effectue l’imputation en supposant un mécanisme de réponse non-confondu. Quand cette hypothèse se révèle fausse, un biais est introduit dans l’estimateur ordinaire de la moyenne de population calculé à partir de l’ensemble de données complet. Dans le présent article, nous étudions l’idée d’employer des facteurs de correction simples pour régler le problème du biais dans le cas où l’on a recours à l’imputation par quotient. Nous évaluons l’efficacité des facteurs de correction à l’aide d’une simulation de Monte Carlo dans laquelle nous utilisons des ensembles de données produits artificiellement qui représentent divers taux de non-réponse et mécanismes de non-réponse et diverses superpopulations et corrélations entre la variable étudiée et la variable auxiliaire. Nous constatons que ces facteurs de correction sont efficaces, particulièrement lorsque la population suit le modèle sous-jacent l’imputation par quotient. Nous traitons aussi d’une option pour estimer la variance des estimations ponctuelles corrigées.
Date de diffusion : 1994-12-15

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1. Corrections du biais pour des estimations d’enquête tirées de données comprenant des valeurs imputées par quotient par suite d’une non-réponse selon un mécanisme confondu Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199400214423
Description :
La plupart des enquêtes souffrent du problème de données manquantes attribuable à la non-réponse. Pour traiter ce problème, on a souvent recours à l’imputation afin de créer un « ensemble de données complet », c’est-à-dire, un ensemble de données composé d’observations réelles (pour les répondants) et d’imputations (pour les non-répondants). Habituellement, on effectue l’imputation en supposant un mécanisme de réponse non-confondu. Quand cette hypothèse se révèle fausse, un biais est introduit dans l’estimateur ordinaire de la moyenne de population calculé à partir de l’ensemble de données complet. Dans le présent article, nous étudions l’idée d’employer des facteurs de correction simples pour régler le problème du biais dans le cas où l’on a recours à l’imputation par quotient. Nous évaluons l’efficacité des facteurs de correction à l’aide d’une simulation de Monte Carlo dans laquelle nous utilisons des ensembles de données produits artificiellement qui représentent divers taux de non-réponse et mécanismes de non-réponse et diverses superpopulations et corrélations entre la variable étudiée et la variable auxiliaire. Nous constatons que ces facteurs de correction sont efficaces, particulièrement lorsque la population suit le modèle sous-jacent l’imputation par quotient. Nous traitons aussi d’une option pour estimer la variance des estimations ponctuelles corrigées.
Date de diffusion : 1994-12-15

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Date de modification :: 2024-09-08

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