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- 1. Perte d’effectifs dans un panel obtenu par composition aléatoire dans deux enquêtes locales ArchivéArticles et rapports : 12-001-X199100214506Description :
Cet article compare, du point de vue de la nature et de l’importance numérique de la perte d’effectifs, deux enquêtes par panel par composition aléatoire (CA) menées séparément dans la ville de Chicago (c’est-à-dire que les enquêtes étaient des études indépendantes et n’étaient pas menées dans le cadre d’une même expérience) et ayant l’une et l’autre un décalage d’environ un an entre les cycles. Pour chaque enquête, l’échantillonnage au cycle 1 se faisait par composition aléatoire à un degré (échantillonnage aléatoire). Dans l’étude 1, on ne demandait pas son nom au répondant, de sorte qu’au moment des appels téléphoniques du cycle 2 les intervieweurs ne pouvaient pas demander le répondant par son nom. Ils utilisaient plutôt un descripteur, en l’occurrence l’âge et le sexe. Dans l’étude 2, on demandait à chaque répondant du cycle 1 un descripteur de nom, qu’on utilisait pour tenter d’entrer de nouveau en contact avec lui au moment du cycle 2. Dans l’étude 1, la perte d’effectifs (c’est-à-dire la proportion de répondants du cycle 1 non réinterviewés au cycle 2) a été de 47 %, alors que dans l’étude 2 elle a été de 43 % : l’écart entre les taux de perte d’effectifs a donc été relativement faible. Dans les deux enquêtes, la perte d’effectifs avait un rapport significatif avec l’âge, la race, le niveau de scolarité et le revenu. L’article examine l’alternative qui se pose en ces termes : réduire au minimum ou bien la perte d’effectifs ou bien la réaction de l’enquêté, c’est-à-dire l’effet que peut avoir sur ses réponses le fait qu’il sache qu’il sera réinterviewé, deux facteurs qui peuvent influer sur l’erreur totale de l’enquête. L’article contient aussi des suggestions sur les moyens de réduire la perte d’effectifs dans les enquêtes par panel par composition aléatoire.
Date de diffusion : 1991-12-16 - Articles et rapports : 12-001-X199100114522Description :
On présente les résultats de la recherche et des essais des méthodes d’enquêtes par téléphone et assistées par ordinateur pour les enquêtes-ménages, que suit une discussion de la façon dont ces conclusions vont influencer le remaniement des enquêtes-ménages à Statistique Canada pendant les années 90. On s’attache plus particulièrement dans la communication à l’Enquête sur la population active du Canada.
Date de diffusion : 1991-06-14 - 3. Le système Blaise ou comment élaborer un système de traitement intégré des données d’enquête ArchivéArticles et rapports : 12-001-X199100114523Description :
Grâce aux progrès récents de l’informatique, les organismes nationaux de statistique sont en mesure de produire efficacement des données de première qualité. Le Bureau central de la statistique des Pays-Bas (BCS) recourt de plus en plus au micro-ordinateur pour les diverses étapes de la production de données statistiques. Dans cet article, nous examinons le rôle que jouent les logiciels et les machines dans la collecte et le contrôle des données ainsi que dans la totalisation et l’analyse. Afin de sensibiliser le lecteur aux conséquences néfastes d’une gestion anarchique d’un système décentralisé de traitement de données, nous faisons ressortir toute l’importance de l’intégration. Celle-ci rend la production de données statistiques plus facile à gérer et plus efficace. Cet article est aussi une occasion de présenter le système Blaise, élaboré par le BCS, comme un outil informatique favorisant l’intégration du traitement des données d’enquête. À partir d’une description du questionnaire d’enquête, ce système peut générer automatiquement divers programmes destinés à la collecte des données (IPAO ou ITAO) ou à la saisie et au contrôle des données (IDAO). Il peut aussi être en liaison avec d’autres progiciels. À cet égard, nous décrivons le lien qui existe entre Blaise et les progiciels « maison » Bascula (pour la pondération) et Abacus (pour la totalisation). Ainsi, le système Blaise contrôle et coordonne, et par conséquent intègre, la majeure partie des opérations d’enquête.
Date de diffusion : 1991-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199100114524Description :
La technique de Mitofsky et Waksberg est une méthode efficace pour prélever par composition aléatoire un échantillon autopondéré de ménages. Il s’agit d’une méthode progressive qui exige le prélèvement d’un nombre constant de ménages dans chaque grappe. Dans le présent article, les auteurs décrivent une version modifiée de la méthode de Mitofsky et Waksberg qui n’est ni autopondérée, ni progressive. Après avoir analysé le biais et la variance des estimations obtenues à l’aide de la méthode modifiée, ils indiquent dans quelles circonstances il peut être avantageux d’utiliser la version modifiée plutôt que la version originale de la méthode de Mitofsky et Waksberg.
Date de diffusion : 1991-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199100114525Description :
Le Bureau of Labor Statistics a mis en œuvre, dans le cadre d’une enquête mensuelle auprès des entreprises, une méthode de collecte électronique des données utilisant la reconnaissance des données introduites au moyen d’un téléphone à clavier. Le système d’introduction des données au moyen d’un téléphone à clavier (IDTC) utilise des expressions numérisées pour demander aux participants à l’enquête de répondre aux questions en appuyant sur les boutons d’un poste téléphonique à clavier numérique. Le système IDTC permet de réduire de façon substantielle les coûts d’enquête par suite de l’élimination de nombreuses activités à prédominance de main-d’œuvre. On en sait toutefois très peu au sujet des erreurs de mesure découlant de l’utilisation de ce mode de collecte. Dans la présente étude, nous évaluons les erreurs inhérentes à l’emploi de la méthode IDTC à partir de trois sources de données : il est ainsi possible d’analyser les erreurs reliées à des aspects précis de l’interface homme-machine. De plus, nous faisons état de certaines caractéristiques de conception du système qui ont des répercussions sur les erreurs dues à ce mode de collecte. Nous terminons en traitant de l’incidence de nos constatations sur d’autres enquêtes.
Date de diffusion : 1991-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199100114526Description :
L’établissement d’estimations assujetties à des contraintes de temps pose un problème constant, qui est celui des limitations importantes qui se rattachent à la collecte des données par la poste. Pour surmonter cette difficulté, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, a effectué pendant 7 ans d’importants travaux de recherche sur l’utilisation de l’interview téléphonique assistée par ordinateur (ITAO) et de l’auto-interview assistée par ordinateur (AIAO), dans le cadre de cette dernière méthode les répondants introduisant eux-mêmes leurs données au moyen d’un téléphone à clavier ou par reconaissance de la parole. Le présent article donne un aperçu de certains des principaux résultats de ces travaux ayant trait au rendement et au coût de ces méthodes. L’exposé s’achève par des observations sur un programme d’application à grande échelle de ces techniques à un échantillon mensuel de 350,000 entreprises.
Date de diffusion : 1991-06-14
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Articles et rapports (6)
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- 1. Perte d’effectifs dans un panel obtenu par composition aléatoire dans deux enquêtes locales ArchivéArticles et rapports : 12-001-X199100214506Description :
Cet article compare, du point de vue de la nature et de l’importance numérique de la perte d’effectifs, deux enquêtes par panel par composition aléatoire (CA) menées séparément dans la ville de Chicago (c’est-à-dire que les enquêtes étaient des études indépendantes et n’étaient pas menées dans le cadre d’une même expérience) et ayant l’une et l’autre un décalage d’environ un an entre les cycles. Pour chaque enquête, l’échantillonnage au cycle 1 se faisait par composition aléatoire à un degré (échantillonnage aléatoire). Dans l’étude 1, on ne demandait pas son nom au répondant, de sorte qu’au moment des appels téléphoniques du cycle 2 les intervieweurs ne pouvaient pas demander le répondant par son nom. Ils utilisaient plutôt un descripteur, en l’occurrence l’âge et le sexe. Dans l’étude 2, on demandait à chaque répondant du cycle 1 un descripteur de nom, qu’on utilisait pour tenter d’entrer de nouveau en contact avec lui au moment du cycle 2. Dans l’étude 1, la perte d’effectifs (c’est-à-dire la proportion de répondants du cycle 1 non réinterviewés au cycle 2) a été de 47 %, alors que dans l’étude 2 elle a été de 43 % : l’écart entre les taux de perte d’effectifs a donc été relativement faible. Dans les deux enquêtes, la perte d’effectifs avait un rapport significatif avec l’âge, la race, le niveau de scolarité et le revenu. L’article examine l’alternative qui se pose en ces termes : réduire au minimum ou bien la perte d’effectifs ou bien la réaction de l’enquêté, c’est-à-dire l’effet que peut avoir sur ses réponses le fait qu’il sache qu’il sera réinterviewé, deux facteurs qui peuvent influer sur l’erreur totale de l’enquête. L’article contient aussi des suggestions sur les moyens de réduire la perte d’effectifs dans les enquêtes par panel par composition aléatoire.
Date de diffusion : 1991-12-16 - Articles et rapports : 12-001-X199100114522Description :
On présente les résultats de la recherche et des essais des méthodes d’enquêtes par téléphone et assistées par ordinateur pour les enquêtes-ménages, que suit une discussion de la façon dont ces conclusions vont influencer le remaniement des enquêtes-ménages à Statistique Canada pendant les années 90. On s’attache plus particulièrement dans la communication à l’Enquête sur la population active du Canada.
Date de diffusion : 1991-06-14 - 3. Le système Blaise ou comment élaborer un système de traitement intégré des données d’enquête ArchivéArticles et rapports : 12-001-X199100114523Description :
Grâce aux progrès récents de l’informatique, les organismes nationaux de statistique sont en mesure de produire efficacement des données de première qualité. Le Bureau central de la statistique des Pays-Bas (BCS) recourt de plus en plus au micro-ordinateur pour les diverses étapes de la production de données statistiques. Dans cet article, nous examinons le rôle que jouent les logiciels et les machines dans la collecte et le contrôle des données ainsi que dans la totalisation et l’analyse. Afin de sensibiliser le lecteur aux conséquences néfastes d’une gestion anarchique d’un système décentralisé de traitement de données, nous faisons ressortir toute l’importance de l’intégration. Celle-ci rend la production de données statistiques plus facile à gérer et plus efficace. Cet article est aussi une occasion de présenter le système Blaise, élaboré par le BCS, comme un outil informatique favorisant l’intégration du traitement des données d’enquête. À partir d’une description du questionnaire d’enquête, ce système peut générer automatiquement divers programmes destinés à la collecte des données (IPAO ou ITAO) ou à la saisie et au contrôle des données (IDAO). Il peut aussi être en liaison avec d’autres progiciels. À cet égard, nous décrivons le lien qui existe entre Blaise et les progiciels « maison » Bascula (pour la pondération) et Abacus (pour la totalisation). Ainsi, le système Blaise contrôle et coordonne, et par conséquent intègre, la majeure partie des opérations d’enquête.
Date de diffusion : 1991-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199100114524Description :
La technique de Mitofsky et Waksberg est une méthode efficace pour prélever par composition aléatoire un échantillon autopondéré de ménages. Il s’agit d’une méthode progressive qui exige le prélèvement d’un nombre constant de ménages dans chaque grappe. Dans le présent article, les auteurs décrivent une version modifiée de la méthode de Mitofsky et Waksberg qui n’est ni autopondérée, ni progressive. Après avoir analysé le biais et la variance des estimations obtenues à l’aide de la méthode modifiée, ils indiquent dans quelles circonstances il peut être avantageux d’utiliser la version modifiée plutôt que la version originale de la méthode de Mitofsky et Waksberg.
Date de diffusion : 1991-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199100114525Description :
Le Bureau of Labor Statistics a mis en œuvre, dans le cadre d’une enquête mensuelle auprès des entreprises, une méthode de collecte électronique des données utilisant la reconnaissance des données introduites au moyen d’un téléphone à clavier. Le système d’introduction des données au moyen d’un téléphone à clavier (IDTC) utilise des expressions numérisées pour demander aux participants à l’enquête de répondre aux questions en appuyant sur les boutons d’un poste téléphonique à clavier numérique. Le système IDTC permet de réduire de façon substantielle les coûts d’enquête par suite de l’élimination de nombreuses activités à prédominance de main-d’œuvre. On en sait toutefois très peu au sujet des erreurs de mesure découlant de l’utilisation de ce mode de collecte. Dans la présente étude, nous évaluons les erreurs inhérentes à l’emploi de la méthode IDTC à partir de trois sources de données : il est ainsi possible d’analyser les erreurs reliées à des aspects précis de l’interface homme-machine. De plus, nous faisons état de certaines caractéristiques de conception du système qui ont des répercussions sur les erreurs dues à ce mode de collecte. Nous terminons en traitant de l’incidence de nos constatations sur d’autres enquêtes.
Date de diffusion : 1991-06-14 - Articles et rapports : 12-001-X199100114526Description :
L’établissement d’estimations assujetties à des contraintes de temps pose un problème constant, qui est celui des limitations importantes qui se rattachent à la collecte des données par la poste. Pour surmonter cette difficulté, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, a effectué pendant 7 ans d’importants travaux de recherche sur l’utilisation de l’interview téléphonique assistée par ordinateur (ITAO) et de l’auto-interview assistée par ordinateur (AIAO), dans le cadre de cette dernière méthode les répondants introduisant eux-mêmes leurs données au moyen d’un téléphone à clavier ou par reconaissance de la parole. Le présent article donne un aperçu de certains des principaux résultats de ces travaux ayant trait au rendement et au coût de ces méthodes. L’exposé s’achève par des observations sur un programme d’application à grande échelle de ces techniques à un échantillon mensuel de 350,000 entreprises.
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