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- Articles et rapports : 12-001-X20050029046Description :
La pondération pour la non réponse est une méthode courante de traitement de la non-réponse totale dans les sondages. Elle vise à réduire le biais dû à la non-réponse, mais produit souvent un accroissement de la variance. Par conséquent, son efficacité est souvent considérée comme un compromis entre le biais et la variance. Cette vision est cependant simpliste, car la pondération pour la non réponse peut, en fait, réduire le biais ainsi que la variance. Pour réduire le biais de non réponse, une covariable de repondération doit avoir deux caractéristiques : elle doit être corrélée à la probabilité de réponse, d'une part, et à la variable d'intérêt, d'autre part. Si cette deuxième caractéristique existe, la repondération peut réduire plutôt qu'augmenter la variance d'échantillonnage. Nous présentons une analyse détaillée du biais et de la variance dans le cas d'une pondération pour l'estimation d'une moyenne de sondage au moyen de cellules d'ajustement. L'analyse donne à penser que la caractéristique la plus importante des variables à inclure dans la repondération est qu'elles soient prédictives des variables d'intérêt; la prédiction de la propension à répondre est un objectif secondaire, quoiqu'utile. Nous proposons des estimations empiriques de la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne pour déterminer dans quelles circonstances la repondération est efficace et nous les évaluons au moyen d'une étude en simulation. Un estimateur composite simple fondé sur la racine de l'erreur quadratique moyenne empirique donne de meilleurs résultats que l'estimateur pondéré dans les simulations.
Date de diffusion : 2006-02-17
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- Articles et rapports : 12-001-X20050029046Description :
La pondération pour la non réponse est une méthode courante de traitement de la non-réponse totale dans les sondages. Elle vise à réduire le biais dû à la non-réponse, mais produit souvent un accroissement de la variance. Par conséquent, son efficacité est souvent considérée comme un compromis entre le biais et la variance. Cette vision est cependant simpliste, car la pondération pour la non réponse peut, en fait, réduire le biais ainsi que la variance. Pour réduire le biais de non réponse, une covariable de repondération doit avoir deux caractéristiques : elle doit être corrélée à la probabilité de réponse, d'une part, et à la variable d'intérêt, d'autre part. Si cette deuxième caractéristique existe, la repondération peut réduire plutôt qu'augmenter la variance d'échantillonnage. Nous présentons une analyse détaillée du biais et de la variance dans le cas d'une pondération pour l'estimation d'une moyenne de sondage au moyen de cellules d'ajustement. L'analyse donne à penser que la caractéristique la plus importante des variables à inclure dans la repondération est qu'elles soient prédictives des variables d'intérêt; la prédiction de la propension à répondre est un objectif secondaire, quoiqu'utile. Nous proposons des estimations empiriques de la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne pour déterminer dans quelles circonstances la repondération est efficace et nous les évaluons au moyen d'une étude en simulation. Un estimateur composite simple fondé sur la racine de l'erreur quadratique moyenne empirique donne de meilleurs résultats que l'estimateur pondéré dans les simulations.
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