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- Articles et rapports : 11F0019M2001166Géographie : CanadaDescription :
La présente étude est consacrée à une évaluation de deux problèmes que peut poser la déclaration des prestations d'assurance-emploi (a.-e.) et d'aide sociale (a.s.) dans le cadre de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) : a) la sous-déclaration du nombre mensuel de prestataires et b) une tendance à déclarer incorrectement avoir reçu des prestations toute une année, tandis qu'en fait on peut n'en avoir touché que certains mois, ce qui mène à des pointes artificielles au niveau du nombre de débuts en janvier et de cessations en décembre des périodes de prestations (l'effet de troncature). Les résultats de notre analyse montrent que :
1) Le taux de sous-déclaration des prestations d'a.-e. dans le cadre de l'EDTR est d'environ 15 %. Même s'il varie suivant le mois (de 0 % à 30 %), ce taux est assez stable d'une année à une autre.
(2) Il y a des pointes importantes au niveau du nombre de débuts en janvier et de cessations en décembre des périodes de prestations d'a.-e. Les pointes au niveau du nombre de débuts en janvier des périodes de telles prestations semblent cependant représenter un phénomène réel, plutôt qu'un problème de troncature. Elles reflètent étroitement la courbe de répartition de l'établissement des nouvelles périodes de prestations d'a.-e. (dont le nombre augmente considérablement en janvier à la suite de la baisse de l'emploi après le sommet atteint pendant le congé de Noël par la demande de main-d'oeuvre). Il n'y a pas de statistiques correspondantes pour les cessations des périodes d'a.-e. qui permettraient d'évaluer la nature des pointes de décembre.
(3) Le taux de sous-déclaration des prestations d'a.s. dans le cadre de l'EDTR, énormément supérieur au taux de sous-déclaration des prestations d'a.-e., est d'environ 50 %. Il chute à 20 % à 30 % approximativement, si nous supposons que les gens qui ont reçu des prestations d'a.s., mais qui n'ont pas déclaré durant quels mois ils en ont touché, ont reçu de telles prestations toute l'année.
(4) Il y a des pointes importantes au niveau du nombre de débuts en janvier et de cessations en décembre des périodes de prestations d'a.s. Comme dans le cas de l'a.-e., ces pointes au niveau de l'a.s. pourraient refléter un phénomène réel. Après tout, les débuts et les cessations des périodes de prestations d'a.s. sont influencés par les conditions du marché du travail de la même façon que le sont les débuts et les cessations des périodes de prestations d'a.-e. Les pointes au niveau de l'a.s. sont cependant beaucoup plus importantes qu'au niveau de l'a.-e., ce qui accroît la probabilité qu'elles soient dues, tout au moins en partie, à un effet de troncature.
Date de diffusion : 2001-09-11 - 2. Méthodes de téléenquêtes applicables aux enquêtes-ménages : revue et réflexions sur l'avenir ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015851Description :
Nous appelons téléenquête les enquêtes pour lesquelles le mode principal ou unique de collecte des données repose sur un moyen électronique de télécommunications y compris le téléphone et d'autres dispositifs technologiques plus avancés, comme le courrier électronique, Internet, la vidéophone ou la télécopie. Nous examinons, brièvement, les débuts des enquêtes par téléphone et, plus en détail, les progrès récents dans les domaines du plan de sondage et de l'estimation, de la couverture et de la non-réponse, ainsi que de l'évaluation de la qualité des données. Ces progrès méthodologiques ont fait de l'enquête téléphonique le mode principal de collecte des données dans le domaine des enquêtes par sondage au cours du dernier quart de siècle. D'autres moyens de télécommunication de pointe deviennent rapidement des compléments importants, voire même des concurrents, du service téléphonique fixe et sont déjà utilisés de diverses façons pour réaliser les enquêtes par sondage. Nous examinons leur potentiel pour les opérations d'enquête et l'effet que pourraient avoir les progrès technologiques actuels et futurs dans le secteur des télécommunications sur les pratiques d'enquête et leurs conséquences méthodologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015852Description :
Nous considérons l'estimation composite par régression introduite par Singh (1994, 1996), qui a été appelée au début estimation composite par régression modifiée et dont une version (proposée par Fuller 1999) est appliquée à l'Enquête sur la population active du Canada (EPAC) depuis janvier 2000. L'estimateur par régression composite (rc) comporte plusieurs améliorations comparativement à l'estimateur par régression généralisée (gr) et l'estimateur composite ak bien connu du Gurney-Daly.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 4. Un estimateur composite de régression qui s'applique à l'Enquête sur la population active du Canada ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015853Description :
L'enquête sur la population active du Canada est une enquête mensuelle menée auprès de ménages sélectionnés en fonction d'un plan stratifié à plusieurs degrès. L'échantillon de ménages est divisé en six panels (groupes de renouvellement). Un panel reste dans l'échantillon pendant six mois consécutifs, pour être ensuite éliminé de l'échantillon. Par le passé, un estimateur de régression généralisée, fondé uniquement sur les données du mois courant, a été mis en oeuvre à l'aide d'un programme de poids de régression. Dans le présent exposé, les auteurs examinent des procédures d'estimation composite de régression faisant appel à des données d'échantillon tirées de périodes précédentes et pouvant être mises en oeuvre dans le cadre d'un programme de poids de régression.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015854Description :
L'auteur examine un choix d'estimateurs applicables à une enquête auprès des ménages périodique comportant un chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. L'auteur décrit la façon d'améliorer le MELSB (meilleur estimateur linéaire sans biais) fondé sur une fenêtre fixe de moments en appliquant la technique de la régression généralisée. Cet estimateur amélioré est comparé à l'estimateur AK de Gurney et Daly (1965) et à l'estimateur de régression modifiée de Singh, Kennedy, Wu et Brisebois (1997), à l'aide de données de l'enquête sur la population active de l'Australie.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015855Description :
Enquête sur la population active (EPA) du Canada est une enquête mensuelle réalisée selon un plan de sondage complexe avec renouvellement de panel. Après des études approfondies, y compris l'examen de diverses méthodes tirant parti du chevauchement de l'échantillon pour améliorer la qualité des estimations, l'équipe de l'EPA a choisi une méthode d'estimation composite qui permet d'atteindre cet objectif tout en respectant les contraintes d'ordre pratique. En outre, pour les variables pour lesquelles le gain d'efficacité est important, la nouvelle série chronologique a tendance à être plus compréhensible pour les spécialistes du domaine. Il est donc plus facile d'expliquer les estimations produites d'après l'EPA aux utilisateurs des données et aux membres des médias. Comme l'estimation composite réduit la variance, il est maintenant possible de publier des estimations mensuelles dans bien des cas où, jusqu'à présent, seules les moyennes mobiles de trois ans pouvaient être publiées. En outre, la méthode permet de désaisonnaliser correctement un grand nombre de séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 7. Estimation de la variance après imputation ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015856Description :
On recourt fréquemment à l'imputation pour compenser la non-réponse partielle. L'estimation de la variance après imputation a suscité de nombreux débats et plusieurs estimateurs ont été proposés. Nous proposons un estimateur de la variance fondé sur un ensemble de pseudo-données créé uniquement pour estimer la variance. L'application des estimateurs type de la variance de données complètes à l'ensemble de pseudo-données produit des estimateurs cohérents dans le cas des estimateurs linéaires pour diverses méthodes d'imputation, y compris l'imputation par la méthode hot deck sans remise et avec remise. Nous illustrons l'équivalence asymptotique de la méthode proposée et de la méthode corrigée du jackknife de Rao et Sitter (1995). La méthode proposée s'applique directement à l'estimation de la variance en cas d'échantillonnage à deux phases.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015857Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015858Description :
L'objectif de cet article consiste à étudier et à mesurer le changement (du poids initial au poids final) qui est produit par la procédure de modification des poids. Une décomposition des poids finaux est proposée pour évaluer l'incidence relative de l'ajustement de non-réponse, la correction pour la poststratification et l'interaction entre ces deux ajustements. On utilise cette mesure de changement comme outil pour comparer l'efficacité de diverses méthodes d'ajustement pour la non-réponse, notamment les méthodes reposant sur la formation de groupes de réponse homogénes. La mesure de changement est étudiée par l'entremise d'une étude de simulation utilisant les données d'une enquête longitudinale de Statistique Canada, soit l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. La mesure de changement est également appliquée aux données d'une deuxième enquête longitudinale, c'est-à-dire à l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 10. Échantillonnage et pondération d'une enquête auprès de personnes sans domicile : un exemple français ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015859Description :
L'INSEE a réalisé en 2001 une enquête destinée à mieux connaître la population sans domicile. En l'absence de base de sondage permettant d'atteindre directement les personnes sans domicile, le principe de l'enquête est d'échantillonner des prestations qui leur sont destinées et d'interroger les individus qui bénéficient de ces prestations. Lorsque l'on désire pondérer les observations individuelles issues de l'enquête, une difficulté surgit du fait qu'un individu peut bénéficier de plusieurs prestations pendant la période de référence considérée. Cet article montre comment il est possible d'appliquer la méthode du partage des poids pour résoudre ce problème. Dans ce type d'enquête, une même variable peut donner lieu à plusieurs paramètres d'intérêt, correspondant à des populations variant avec le temps. À chaque définition des paramètres correspond un jeu de poids. L'article insiste particulièrement sur le calcul de poids un jour moyen et une semaine moyenne. On donne également des éléments sur les données de fréquentation à collecter et la correction de la non-réponse.
Date de diffusion : 2001-08-22
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- Articles et rapports : 11F0019M2001166Géographie : CanadaDescription :
La présente étude est consacrée à une évaluation de deux problèmes que peut poser la déclaration des prestations d'assurance-emploi (a.-e.) et d'aide sociale (a.s.) dans le cadre de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) : a) la sous-déclaration du nombre mensuel de prestataires et b) une tendance à déclarer incorrectement avoir reçu des prestations toute une année, tandis qu'en fait on peut n'en avoir touché que certains mois, ce qui mène à des pointes artificielles au niveau du nombre de débuts en janvier et de cessations en décembre des périodes de prestations (l'effet de troncature). Les résultats de notre analyse montrent que :
1) Le taux de sous-déclaration des prestations d'a.-e. dans le cadre de l'EDTR est d'environ 15 %. Même s'il varie suivant le mois (de 0 % à 30 %), ce taux est assez stable d'une année à une autre.
(2) Il y a des pointes importantes au niveau du nombre de débuts en janvier et de cessations en décembre des périodes de prestations d'a.-e. Les pointes au niveau du nombre de débuts en janvier des périodes de telles prestations semblent cependant représenter un phénomène réel, plutôt qu'un problème de troncature. Elles reflètent étroitement la courbe de répartition de l'établissement des nouvelles périodes de prestations d'a.-e. (dont le nombre augmente considérablement en janvier à la suite de la baisse de l'emploi après le sommet atteint pendant le congé de Noël par la demande de main-d'oeuvre). Il n'y a pas de statistiques correspondantes pour les cessations des périodes d'a.-e. qui permettraient d'évaluer la nature des pointes de décembre.
(3) Le taux de sous-déclaration des prestations d'a.s. dans le cadre de l'EDTR, énormément supérieur au taux de sous-déclaration des prestations d'a.-e., est d'environ 50 %. Il chute à 20 % à 30 % approximativement, si nous supposons que les gens qui ont reçu des prestations d'a.s., mais qui n'ont pas déclaré durant quels mois ils en ont touché, ont reçu de telles prestations toute l'année.
(4) Il y a des pointes importantes au niveau du nombre de débuts en janvier et de cessations en décembre des périodes de prestations d'a.s. Comme dans le cas de l'a.-e., ces pointes au niveau de l'a.s. pourraient refléter un phénomène réel. Après tout, les débuts et les cessations des périodes de prestations d'a.s. sont influencés par les conditions du marché du travail de la même façon que le sont les débuts et les cessations des périodes de prestations d'a.-e. Les pointes au niveau de l'a.s. sont cependant beaucoup plus importantes qu'au niveau de l'a.-e., ce qui accroît la probabilité qu'elles soient dues, tout au moins en partie, à un effet de troncature.
Date de diffusion : 2001-09-11 - 2. Méthodes de téléenquêtes applicables aux enquêtes-ménages : revue et réflexions sur l'avenir ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015851Description :
Nous appelons téléenquête les enquêtes pour lesquelles le mode principal ou unique de collecte des données repose sur un moyen électronique de télécommunications y compris le téléphone et d'autres dispositifs technologiques plus avancés, comme le courrier électronique, Internet, la vidéophone ou la télécopie. Nous examinons, brièvement, les débuts des enquêtes par téléphone et, plus en détail, les progrès récents dans les domaines du plan de sondage et de l'estimation, de la couverture et de la non-réponse, ainsi que de l'évaluation de la qualité des données. Ces progrès méthodologiques ont fait de l'enquête téléphonique le mode principal de collecte des données dans le domaine des enquêtes par sondage au cours du dernier quart de siècle. D'autres moyens de télécommunication de pointe deviennent rapidement des compléments importants, voire même des concurrents, du service téléphonique fixe et sont déjà utilisés de diverses façons pour réaliser les enquêtes par sondage. Nous examinons leur potentiel pour les opérations d'enquête et l'effet que pourraient avoir les progrès technologiques actuels et futurs dans le secteur des télécommunications sur les pratiques d'enquête et leurs conséquences méthodologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015852Description :
Nous considérons l'estimation composite par régression introduite par Singh (1994, 1996), qui a été appelée au début estimation composite par régression modifiée et dont une version (proposée par Fuller 1999) est appliquée à l'Enquête sur la population active du Canada (EPAC) depuis janvier 2000. L'estimateur par régression composite (rc) comporte plusieurs améliorations comparativement à l'estimateur par régression généralisée (gr) et l'estimateur composite ak bien connu du Gurney-Daly.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 4. Un estimateur composite de régression qui s'applique à l'Enquête sur la population active du Canada ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015853Description :
L'enquête sur la population active du Canada est une enquête mensuelle menée auprès de ménages sélectionnés en fonction d'un plan stratifié à plusieurs degrès. L'échantillon de ménages est divisé en six panels (groupes de renouvellement). Un panel reste dans l'échantillon pendant six mois consécutifs, pour être ensuite éliminé de l'échantillon. Par le passé, un estimateur de régression généralisée, fondé uniquement sur les données du mois courant, a été mis en oeuvre à l'aide d'un programme de poids de régression. Dans le présent exposé, les auteurs examinent des procédures d'estimation composite de régression faisant appel à des données d'échantillon tirées de périodes précédentes et pouvant être mises en oeuvre dans le cadre d'un programme de poids de régression.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015854Description :
L'auteur examine un choix d'estimateurs applicables à une enquête auprès des ménages périodique comportant un chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. L'auteur décrit la façon d'améliorer le MELSB (meilleur estimateur linéaire sans biais) fondé sur une fenêtre fixe de moments en appliquant la technique de la régression généralisée. Cet estimateur amélioré est comparé à l'estimateur AK de Gurney et Daly (1965) et à l'estimateur de régression modifiée de Singh, Kennedy, Wu et Brisebois (1997), à l'aide de données de l'enquête sur la population active de l'Australie.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015855Description :
Enquête sur la population active (EPA) du Canada est une enquête mensuelle réalisée selon un plan de sondage complexe avec renouvellement de panel. Après des études approfondies, y compris l'examen de diverses méthodes tirant parti du chevauchement de l'échantillon pour améliorer la qualité des estimations, l'équipe de l'EPA a choisi une méthode d'estimation composite qui permet d'atteindre cet objectif tout en respectant les contraintes d'ordre pratique. En outre, pour les variables pour lesquelles le gain d'efficacité est important, la nouvelle série chronologique a tendance à être plus compréhensible pour les spécialistes du domaine. Il est donc plus facile d'expliquer les estimations produites d'après l'EPA aux utilisateurs des données et aux membres des médias. Comme l'estimation composite réduit la variance, il est maintenant possible de publier des estimations mensuelles dans bien des cas où, jusqu'à présent, seules les moyennes mobiles de trois ans pouvaient être publiées. En outre, la méthode permet de désaisonnaliser correctement un grand nombre de séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 7. Estimation de la variance après imputation ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015856Description :
On recourt fréquemment à l'imputation pour compenser la non-réponse partielle. L'estimation de la variance après imputation a suscité de nombreux débats et plusieurs estimateurs ont été proposés. Nous proposons un estimateur de la variance fondé sur un ensemble de pseudo-données créé uniquement pour estimer la variance. L'application des estimateurs type de la variance de données complètes à l'ensemble de pseudo-données produit des estimateurs cohérents dans le cas des estimateurs linéaires pour diverses méthodes d'imputation, y compris l'imputation par la méthode hot deck sans remise et avec remise. Nous illustrons l'équivalence asymptotique de la méthode proposée et de la méthode corrigée du jackknife de Rao et Sitter (1995). La méthode proposée s'applique directement à l'estimation de la variance en cas d'échantillonnage à deux phases.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015857Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015858Description :
L'objectif de cet article consiste à étudier et à mesurer le changement (du poids initial au poids final) qui est produit par la procédure de modification des poids. Une décomposition des poids finaux est proposée pour évaluer l'incidence relative de l'ajustement de non-réponse, la correction pour la poststratification et l'interaction entre ces deux ajustements. On utilise cette mesure de changement comme outil pour comparer l'efficacité de diverses méthodes d'ajustement pour la non-réponse, notamment les méthodes reposant sur la formation de groupes de réponse homogénes. La mesure de changement est étudiée par l'entremise d'une étude de simulation utilisant les données d'une enquête longitudinale de Statistique Canada, soit l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. La mesure de changement est également appliquée aux données d'une deuxième enquête longitudinale, c'est-à-dire à l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 10. Échantillonnage et pondération d'une enquête auprès de personnes sans domicile : un exemple français ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010015859Description :
L'INSEE a réalisé en 2001 une enquête destinée à mieux connaître la population sans domicile. En l'absence de base de sondage permettant d'atteindre directement les personnes sans domicile, le principe de l'enquête est d'échantillonner des prestations qui leur sont destinées et d'interroger les individus qui bénéficient de ces prestations. Lorsque l'on désire pondérer les observations individuelles issues de l'enquête, une difficulté surgit du fait qu'un individu peut bénéficier de plusieurs prestations pendant la période de référence considérée. Cet article montre comment il est possible d'appliquer la méthode du partage des poids pour résoudre ce problème. Dans ce type d'enquête, une même variable peut donner lieu à plusieurs paramètres d'intérêt, correspondant à des populations variant avec le temps. À chaque définition des paramètres correspond un jeu de poids. L'article insiste particulièrement sur le calcul de poids un jour moyen et une semaine moyenne. On donne également des éléments sur les données de fréquentation à collecter et la correction de la non-réponse.
Date de diffusion : 2001-08-22
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