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1. Analyse de régression pour des données d’enquête avec plan de sondage endogène Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600214446
Description :
Cette étude traite de l’influence du plan de sondage sur l’estimation d’un modèle de régression linéaire. L’auteur étudie plus particulièrement les plans de sondage qui dépendent des valeurs de la variable endogène dans la population, c’est-à-dire les plans endogènes (ou informatifs). L’auteur définit aussi un estimateur convergent des coefficients de régression. La variance de cet estimateur correspond à la somme d’un élément lié au plan de sondage et d’un autre lié à la perturbation. L’auteur examine aussi brièvement la régression sans modèle. L’estimateur utilisé dans une régression de ce genre équivaut à l’estimateur utilisé dans une régression avec modèle lorsqu’il y a un plan de sondage endogène.
Date de diffusion : 1986-12-15
2. Résultats optimaux en situation de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600114438
Description :
L’application de fonctions d’estimation optimales aux enquêtes par sondage (Godambe et Thompson 1986) produit des résultats optimaux en situation de non-réponse.
Date de diffusion : 1986-06-16
3. Critères pratiques pour la définition des classes de pondération Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600114443
Description :
Lorsque la technique d’ajustement par classes de pondération est mise en application pour compenser l’effet de la non-réponse, plusieurs questions méritent des réponses précises et quantifiées : Comment le choix des variables servant à la définition des classes affecte-t-il l’erreur quadratique moyenne totale, en particulier le biais de non-réponse et la variance échantillonnale ? Selon quelle règle et quelle procédure doit-on choisir les variables d’ajustement ? A partir de quel critère peut-on établir des tailles optimales pour les classes de pondération ? Enfin, lorsque cette procédure est mise en application pour compenser la non-réponse au niveau d’éléments spécifiques d’un questionnaire comment utiliser efficacement des variables auxiliaires fortement correlées lorsque celles-ci sont elles-mêmes affectées par la non-réponse ? Cet article s’adresse aux professionnels impliqués dans la pratique qui cherchent des lignes directrices.
Date de diffusion : 1986-06-16

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Articles et rapports (3)

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1. Analyse de régression pour des données d’enquête avec plan de sondage endogène Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600214446
Description :
Cette étude traite de l’influence du plan de sondage sur l’estimation d’un modèle de régression linéaire. L’auteur étudie plus particulièrement les plans de sondage qui dépendent des valeurs de la variable endogène dans la population, c’est-à-dire les plans endogènes (ou informatifs). L’auteur définit aussi un estimateur convergent des coefficients de régression. La variance de cet estimateur correspond à la somme d’un élément lié au plan de sondage et d’un autre lié à la perturbation. L’auteur examine aussi brièvement la régression sans modèle. L’estimateur utilisé dans une régression de ce genre équivaut à l’estimateur utilisé dans une régression avec modèle lorsqu’il y a un plan de sondage endogène.
Date de diffusion : 1986-12-15
2. Résultats optimaux en situation de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600114438
Description :
L’application de fonctions d’estimation optimales aux enquêtes par sondage (Godambe et Thompson 1986) produit des résultats optimaux en situation de non-réponse.
Date de diffusion : 1986-06-16
3. Critères pratiques pour la définition des classes de pondération Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600114443
Description :
Lorsque la technique d’ajustement par classes de pondération est mise en application pour compenser l’effet de la non-réponse, plusieurs questions méritent des réponses précises et quantifiées : Comment le choix des variables servant à la définition des classes affecte-t-il l’erreur quadratique moyenne totale, en particulier le biais de non-réponse et la variance échantillonnale ? Selon quelle règle et quelle procédure doit-on choisir les variables d’ajustement ? A partir de quel critère peut-on établir des tailles optimales pour les classes de pondération ? Enfin, lorsque cette procédure est mise en application pour compenser la non-réponse au niveau d’éléments spécifiques d’un questionnaire comment utiliser efficacement des variables auxiliaires fortement correlées lorsque celles-ci sont elles-mêmes affectées par la non-réponse ? Cet article s’adresse aux professionnels impliqués dans la pratique qui cherchent des lignes directrices.
Date de diffusion : 1986-06-16

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Date de modification :: 2024-06-19

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