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- Articles et rapports : 12-001-X202200100002Description :
Nous considérons un modèle linéaire à effets aléatoires avec ordonnée à l’origine seulement pour l’analyse de données à partir d’un plan d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Au premier degré, un échantillon aléatoire simple de grappes est tiré et au deuxième degré, un échantillon aléatoire simple d’unités élémentaires est prélevé dans chaque grappe sélectionnée. La variable de réponse est censée se composer d’un effet aléatoire au niveau de la grappe en plus d’un terme d’erreurs indépendant dont la variance est connue. Les objets de l’inférence sont la moyenne de la variable de résultat et la variance des effets aléatoires. Dans le cas d’un plan d’échantillonnage à deux degrés plus complexe, l’utilisation d’une approche fondée sur une fonction de vraisemblance composite par paire estimée présente des propriétés attrayantes. Notre objectif est d’utiliser notre cas plus simple pour comparer les résultats de l’inférence fondée sur la vraisemblance à ceux de l’inférence fondée sur une fonction de vraisemblance composite par paire qui est considérée comme une vraisemblance approximative, et en particulier comme une composante de la vraisemblance dans l’inférence bayésienne. Afin de fournir des intervalles de crédibilité ayant une couverture fréquentiste se rapprochant des valeurs nominales, la fonction de vraisemblance composite par paire et la densité a posteriori correspondante nécessitent une modification, comme un ajustement de la courbure. Au moyen d’études par simulations, nous étudions le rendement d’un ajustement proposé dans la littérature et concluons que ce dernier fonctionne bien pour la moyenne, mais fournit des intervalles de crédibilité pour la variance des effets aléatoires présentant un sous-couverture. Nous proposons des orientations futures possibles, y compris des prolongements du cas d’un plan d’échantillonnage complexe.
Date de diffusion : 2022-06-21 - Articles et rapports : 11-522-X201700014759Description :
Nombre des possibilités et des défis de la science des données moderne découlent d’éléments dynamiques, dont l’évolution des populations, la croissance du volume de données administratives et commerciales sur les particuliers et les établissements, les flux continus de données et la capacité de les analyser et de les résumer en temps réel, ainsi que la détérioration des données faute de ressources pour les tenir à jour. Le domaine de la statistique officielle, qui met l’accent sur la qualité des données et l’obtention de résultats défendables, se prête parfaitement à la mise en relief des questions statistiques et liées à la science des données dans divers contextes. L’exposé souligne l’importance des bases de sondage de population et de leur tenue à jour, la possibilité d’utiliser des méthodes à bases de sondage multiples et des couplages d’enregistrements, la façon dont l’utilisation de données à grande échelle non issues d’enquêtes comme information auxiliaire façonne les objets de l’inférence, la complexité des modèles pour les grands ensembles de données, l’importance des méthodes récursives et de la régularisation, et les avantages des outils évolués de visualisation des données en ce qui concerne la détection des changements.
Date de diffusion : 2016-03-24 - Articles et rapports : 11-522-X200800010937Description :
Le contexte de la discussion est la fréquence croissante des enquêtes internationales, dont fait partie l'International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Project, qui a débuté en 2002. Les enquêtes ITC nationales, qui sont longitudinales, ont pour but d'évaluer les effets des mesures stratégiques adoptées dans divers pays en vertu de la Convention-cadre pour la lutte antitabac de l'OMS. Nous examinons et illustrons les défis que posent l'organisation, la collecte des données et l'analyse des enquêtes internationales. L'analyse est une raison qui motive de plus en plus la réalisation d'enquêtes transculturelles à grande échelle. La difficulté fondamentale de l'analyse est de discerner la réponse réelle (ou le manque de réponse) aux changements de politiques et de la séparer des effets du mode de collecte des données, de la non-réponse différentielle, des événements extérieurs, de la durée de la présence dans l'échantillon, de la culture et de la langue. Deux problèmes ayant trait à l'analyse statistique sont examinés. Le premier est celui de savoir quand et comment analyser des données regroupées provenant de plusieurs pays, afin de renforcer des conclusions qui pourraient être généralement valides. Bien que cela paraisse simple, dans certains cas les avis sont partagés quant à la mesure dans laquelle ce regroupement est possible et raisonnable. Selon certains, les modèles à effets aléatoires sont conceptuellement utiles pour les comparaisons formelles. Le deuxième problème consiste à trouver des modèles de mesure applicables à diverses cultures et à divers modes de collecte de données qui permettent l'étalonnage des réponses continues, binaires et ordinales, ainsi que la production de comparaisons dont ont été éliminés les effets extérieurs. Nous constatons que les modèles hiérarchiques offrent un moyen naturel de relâcher les exigences d'invariance du modèle entre les groupes.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200800210754Description :
Le contexte de la discussion est la fréquence croissante des enquêtes internationales, dont fait partie l'International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Project, qui a débuté en 2002. Les enquêtes ITC nationales, qui sont longitudinales, ont pour but d'évaluer les effets des mesures stratégiques adoptées dans divers pays en vertu de la Convention-cadre pour la lutte antitabac de l'OMS. Nous examinons et illustrons les défis que posent l'organisation, la collecte des données et l'analyse des enquêtes internationales. L'analyse est une raison qui motive de plus en plus la réalisation d'enquêtes transculturelles à grande échelle. La difficulté fondamentale de l'analyse est de discerner la réponse réelle (ou le manque de réponse) aux changements de politiques et de la séparer des effets du mode de collecte des données, de la nonréponse différentielle, des événements extérieurs, de la durée de la présence dans l'échantillon, de la culture et de la langue. Deux problèmes ayant trait à l'analyse statistique sont examinés. Le premier est celui de savoir quand et comment analyser des données regroupées provenant de plusieurs pays, afin de renforcer des conclusions qui pourraient être généralement valides. Bien que cela paraisse simple, dans certains cas les avis sont partagés quant à la mesure dans laquelle ce regroupement est possible et raisonnable. Selon certains, les modèles à effets aléatoires sont conceptuellement utiles pour les comparaisons formelles. Le deuxième problème consiste à trouver des modèles de mesure applicables à diverses cultures et à divers modes de collecte de données qui permettent l'étalonnage des réponses continues, binaires et ordinales, ainsi que la production de comparaisons dont ont été éliminés les effets extérieurs. Nous constatons que les modèles hiérarchiques offrent un moyen naturel de relâcher les exigences d'invariance du modèle entre les groupes.
Date de diffusion : 2008-12-23 - 5. Échantillonnage PPT systématique randomisé basé sur la simulation en cas de substitution d'unités ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200800110613Description :
L'enquête réalisée par la Chine dans le cadre du projet International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Survey comprend un plan d'échantillonnage à plusieurs degrés avec probabilités inégales où les grappes du niveau supérieur sont sélectionnées par la méthode d'échantillonnage PPT systématique randomisé. Durant l'exécution de l'enquête, il faut résoudre le problème suivant : plusieurs grappes de niveau supérieur échantillonnées refusent de participer à l'enquête et doivent être remplacées par des unités de substitution sélectionnées parmi les unités non incluses dans l'échantillon initial, de nouveau par la méthode d'échantillonnage PPT systématique randomisé. Dans de telles conditions, les probabilités d'inclusion de premier ordre des unités finales sélectionnées sont très difficiles à calculer et la détermination des probabilités d'inclusion de deuxième ordre devient pratiquement impossible. Dans le présent article, nous élaborons une méthode fondée sur la simulation pour calculer les probabilités d'inclusion de premier et de deuxième ordre lorsque le calcul direct est prohibitif ou impossible. Nous démontrons l'efficacité et la faisabilité de la méthode que nous proposons en nous appuyant sur des considérations théoriques et des exemples numériques. Nous incluons plusieurs fonctions et codes R/S PLUS pour la procédure proposée. La méthode peut être étendue à des situations de refus/substitution plus complexes susceptibles de survenir en pratique.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 11-522-X20050019468Description :
Au moment de leur recrutement, les participants à une enquête longitudinale sont choisis de façon à ce qu'ils soient représentatifs d'une population. À mesure que le temps passe, certains participants cessent généralement de participer à l'enquête et les abandons peuvent être informatifs en ce sens qu'ils dépendent des variables de réponse étudiées. Cependant, même si le taux d'abandon est minime, les participants qui vont jusqu'au deuxième et au troisième cycles d'une enquête longitudinale pourraient différer de façon subtile de la population qu'ils sont supposés représenter. Il est manifestement important de tenir compte de ce genre d'éventualité lors de la conception des enquêtes longitudinales et de l'analyse des données recueillies avant et après une intervention.
Date de diffusion : 2007-03-02
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Articles et rapports (6)
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- Articles et rapports : 12-001-X202200100002Description :
Nous considérons un modèle linéaire à effets aléatoires avec ordonnée à l’origine seulement pour l’analyse de données à partir d’un plan d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Au premier degré, un échantillon aléatoire simple de grappes est tiré et au deuxième degré, un échantillon aléatoire simple d’unités élémentaires est prélevé dans chaque grappe sélectionnée. La variable de réponse est censée se composer d’un effet aléatoire au niveau de la grappe en plus d’un terme d’erreurs indépendant dont la variance est connue. Les objets de l’inférence sont la moyenne de la variable de résultat et la variance des effets aléatoires. Dans le cas d’un plan d’échantillonnage à deux degrés plus complexe, l’utilisation d’une approche fondée sur une fonction de vraisemblance composite par paire estimée présente des propriétés attrayantes. Notre objectif est d’utiliser notre cas plus simple pour comparer les résultats de l’inférence fondée sur la vraisemblance à ceux de l’inférence fondée sur une fonction de vraisemblance composite par paire qui est considérée comme une vraisemblance approximative, et en particulier comme une composante de la vraisemblance dans l’inférence bayésienne. Afin de fournir des intervalles de crédibilité ayant une couverture fréquentiste se rapprochant des valeurs nominales, la fonction de vraisemblance composite par paire et la densité a posteriori correspondante nécessitent une modification, comme un ajustement de la courbure. Au moyen d’études par simulations, nous étudions le rendement d’un ajustement proposé dans la littérature et concluons que ce dernier fonctionne bien pour la moyenne, mais fournit des intervalles de crédibilité pour la variance des effets aléatoires présentant un sous-couverture. Nous proposons des orientations futures possibles, y compris des prolongements du cas d’un plan d’échantillonnage complexe.
Date de diffusion : 2022-06-21 - Articles et rapports : 11-522-X201700014759Description :
Nombre des possibilités et des défis de la science des données moderne découlent d’éléments dynamiques, dont l’évolution des populations, la croissance du volume de données administratives et commerciales sur les particuliers et les établissements, les flux continus de données et la capacité de les analyser et de les résumer en temps réel, ainsi que la détérioration des données faute de ressources pour les tenir à jour. Le domaine de la statistique officielle, qui met l’accent sur la qualité des données et l’obtention de résultats défendables, se prête parfaitement à la mise en relief des questions statistiques et liées à la science des données dans divers contextes. L’exposé souligne l’importance des bases de sondage de population et de leur tenue à jour, la possibilité d’utiliser des méthodes à bases de sondage multiples et des couplages d’enregistrements, la façon dont l’utilisation de données à grande échelle non issues d’enquêtes comme information auxiliaire façonne les objets de l’inférence, la complexité des modèles pour les grands ensembles de données, l’importance des méthodes récursives et de la régularisation, et les avantages des outils évolués de visualisation des données en ce qui concerne la détection des changements.
Date de diffusion : 2016-03-24 - Articles et rapports : 11-522-X200800010937Description :
Le contexte de la discussion est la fréquence croissante des enquêtes internationales, dont fait partie l'International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Project, qui a débuté en 2002. Les enquêtes ITC nationales, qui sont longitudinales, ont pour but d'évaluer les effets des mesures stratégiques adoptées dans divers pays en vertu de la Convention-cadre pour la lutte antitabac de l'OMS. Nous examinons et illustrons les défis que posent l'organisation, la collecte des données et l'analyse des enquêtes internationales. L'analyse est une raison qui motive de plus en plus la réalisation d'enquêtes transculturelles à grande échelle. La difficulté fondamentale de l'analyse est de discerner la réponse réelle (ou le manque de réponse) aux changements de politiques et de la séparer des effets du mode de collecte des données, de la non-réponse différentielle, des événements extérieurs, de la durée de la présence dans l'échantillon, de la culture et de la langue. Deux problèmes ayant trait à l'analyse statistique sont examinés. Le premier est celui de savoir quand et comment analyser des données regroupées provenant de plusieurs pays, afin de renforcer des conclusions qui pourraient être généralement valides. Bien que cela paraisse simple, dans certains cas les avis sont partagés quant à la mesure dans laquelle ce regroupement est possible et raisonnable. Selon certains, les modèles à effets aléatoires sont conceptuellement utiles pour les comparaisons formelles. Le deuxième problème consiste à trouver des modèles de mesure applicables à diverses cultures et à divers modes de collecte de données qui permettent l'étalonnage des réponses continues, binaires et ordinales, ainsi que la production de comparaisons dont ont été éliminés les effets extérieurs. Nous constatons que les modèles hiérarchiques offrent un moyen naturel de relâcher les exigences d'invariance du modèle entre les groupes.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200800210754Description :
Le contexte de la discussion est la fréquence croissante des enquêtes internationales, dont fait partie l'International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Project, qui a débuté en 2002. Les enquêtes ITC nationales, qui sont longitudinales, ont pour but d'évaluer les effets des mesures stratégiques adoptées dans divers pays en vertu de la Convention-cadre pour la lutte antitabac de l'OMS. Nous examinons et illustrons les défis que posent l'organisation, la collecte des données et l'analyse des enquêtes internationales. L'analyse est une raison qui motive de plus en plus la réalisation d'enquêtes transculturelles à grande échelle. La difficulté fondamentale de l'analyse est de discerner la réponse réelle (ou le manque de réponse) aux changements de politiques et de la séparer des effets du mode de collecte des données, de la nonréponse différentielle, des événements extérieurs, de la durée de la présence dans l'échantillon, de la culture et de la langue. Deux problèmes ayant trait à l'analyse statistique sont examinés. Le premier est celui de savoir quand et comment analyser des données regroupées provenant de plusieurs pays, afin de renforcer des conclusions qui pourraient être généralement valides. Bien que cela paraisse simple, dans certains cas les avis sont partagés quant à la mesure dans laquelle ce regroupement est possible et raisonnable. Selon certains, les modèles à effets aléatoires sont conceptuellement utiles pour les comparaisons formelles. Le deuxième problème consiste à trouver des modèles de mesure applicables à diverses cultures et à divers modes de collecte de données qui permettent l'étalonnage des réponses continues, binaires et ordinales, ainsi que la production de comparaisons dont ont été éliminés les effets extérieurs. Nous constatons que les modèles hiérarchiques offrent un moyen naturel de relâcher les exigences d'invariance du modèle entre les groupes.
Date de diffusion : 2008-12-23 - 5. Échantillonnage PPT systématique randomisé basé sur la simulation en cas de substitution d'unités ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200800110613Description :
L'enquête réalisée par la Chine dans le cadre du projet International Tobacco Control (ITC) Policy Evaluation Survey comprend un plan d'échantillonnage à plusieurs degrés avec probabilités inégales où les grappes du niveau supérieur sont sélectionnées par la méthode d'échantillonnage PPT systématique randomisé. Durant l'exécution de l'enquête, il faut résoudre le problème suivant : plusieurs grappes de niveau supérieur échantillonnées refusent de participer à l'enquête et doivent être remplacées par des unités de substitution sélectionnées parmi les unités non incluses dans l'échantillon initial, de nouveau par la méthode d'échantillonnage PPT systématique randomisé. Dans de telles conditions, les probabilités d'inclusion de premier ordre des unités finales sélectionnées sont très difficiles à calculer et la détermination des probabilités d'inclusion de deuxième ordre devient pratiquement impossible. Dans le présent article, nous élaborons une méthode fondée sur la simulation pour calculer les probabilités d'inclusion de premier et de deuxième ordre lorsque le calcul direct est prohibitif ou impossible. Nous démontrons l'efficacité et la faisabilité de la méthode que nous proposons en nous appuyant sur des considérations théoriques et des exemples numériques. Nous incluons plusieurs fonctions et codes R/S PLUS pour la procédure proposée. La méthode peut être étendue à des situations de refus/substitution plus complexes susceptibles de survenir en pratique.
Date de diffusion : 2008-06-26 - Articles et rapports : 11-522-X20050019468Description :
Au moment de leur recrutement, les participants à une enquête longitudinale sont choisis de façon à ce qu'ils soient représentatifs d'une population. À mesure que le temps passe, certains participants cessent généralement de participer à l'enquête et les abandons peuvent être informatifs en ce sens qu'ils dépendent des variables de réponse étudiées. Cependant, même si le taux d'abandon est minime, les participants qui vont jusqu'au deuxième et au troisième cycles d'une enquête longitudinale pourraient différer de façon subtile de la population qu'ils sont supposés représenter. Il est manifestement important de tenir compte de ce genre d'éventualité lors de la conception des enquêtes longitudinales et de l'analyse des données recueillies avant et après une intervention.
Date de diffusion : 2007-03-02
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