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- Articles et rapports : 12-002-X201400111901Description :
Ce document est destiné aux analystes/chercheurs qui envisagent d'effectuer de la recherche avec des données issues d'une enquête pour lesquelles des poids d'enquête et des poids bootstrap sont fournis dans les fichiers de données. Ce document donne, pour certains progiciels choisis, des instructions sur la façon d'utiliser des poids d'enquête et des poids bootstrap pour effectuer une analyse de données d'enquête. Nous donnons de brèves instructions sur la façon d'obtenir des estimations fondées sur des enquêtes pondérées, des estimations de la variance bootstrap (ainsi que d'autres erreurs de quantités souhaitées) et quelques tests statistiques classiques pour chaque progiciel. Même si ces directives sont seulement fournies pour les exemples choisis, nous donnons des renseignements sur l'étendue des analyses pondérées utilisant les poids bootstrap qui peuvent être effectuées par chaque logiciel.
Date de diffusion : 2014-08-07 - Articles et rapports : 12-002-X201200111642Description :
En général, il est recommandé de recourir à l'estimation pondérée au moment d'analyser les données d'un fichier de microdonnées issues du questionnaire complet du recensement. Puisque de tels fichiers de données sont maintenant disponibles dans les CDR, il est nécessaire de donner aux chercheurs de ces centres plus d'information sur la façon de procéder à une estimation pondérée avec ces fichiers. Ce document a pour objectif de fournir cette information, plus particulièrement la façon avec laquelle les variables de pondération ont été dérivées pour les fichiers de microdonnées du recensement et la pondération qui devrait être utilisée pour différentes unités d'analyse. Dans le cas des recensements de 1996, 2001 et 2006, la même variable de pondération est appropriée peu importe si ce sont des personnes, des familles ou des ménages qui sont étudiés. Dans le cas du Recensement de 1991, les recommandations sont plus complexes : une variable de pondération différente de celle des personnes et des familles est requise pour les ménages, et d'autres restrictions s'appliquent pour obtenir la bonne valeur de pondération pour les familles.
Date de diffusion : 2012-10-25 - 3. Modélisation des durées de périodes multiples à partir de données d'enquête longitudinale ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20070019848Description :
Nous étudions certaines modifications du modèle de Cox à période unique classique afin de traiter les périodes multiples chez une même personne lorsque les données sont recueillies dans le cadre d'une enquête longitudinale à plan d'échantillonnage complexe. L'une des modifications est l'utilisation d'une approche fondée sur le plan de sondage pour l'estimation des coefficients du modèle et de leurs variances; dans l'estimation de la variance, chaque individu est traité comme une grappe de périodes, ce qui ajoute un degré supplémentaire de mise en grappes dans le plan de sondage. D'autres modifications du modèle ont pour but de rendre souple la spécification du risque de base afin de tenir compte de la dépendance différentielle éventuelle du risque à l'égard de l'ordre et de la durée des périodes successives, et de tenir compte aussi des effets différentiels des covariables sur les périodes de différents ordres. Ces approches sont illustrées en utilisant des données provenant de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) réalisée au Canada.
Date de diffusion : 2007-06-28 - Articles et rapports : 11-522-X20050019475Description :
Afin de déterminer et de mesurer l'impact de l'informativité, on comparera les variances des paramètres estimés, celles fondées sur le plan à celles fondées sur le modèle, de même que les paramètres estimés eux-mêmes, dans un modèle logistique sous l'hypothèse que le modèle formulé est vrai. Une approche pour évaluer l'impact de l'informativité est présentée. Afin d'étudier la complexité additionnelle de l'impact de l'informativité sur la puissance, nous proposons une nouvelle approximation pour une combinaison linéaire de distributions chi-deux décentrées, utilisant les effets de plan généralisés. Une étude par simulation d'envergure, basée sur la génération d'une population sous un modèle postulé, utilisant des paramètres estimés dérivés de l'ENSP, nous permet de détecter la présence et de mesurer l'informativité, et de comparer la robustesse des approches retenues.
Date de diffusion : 2007-03-02 - Articles et rapports : 12-002-X20050018030Description :
Il arrive souvent qu'on veuille utiliser des microdonnées d'enquête pour déterminer si le taux de fréquence d'une caractéristique donnée dans une sous-population est le même que celui dans l'ensemble de la population. Le présent document expose diverses façons de procéder pour faire des inférences au sujet d'une différence entre les taux et montre si et comment ces options peuvent être mises en oeuvre dans trois différents progiciels d'enquête. Tous les progiciels illustrés, soit SUDAAN, WesVar et Bootvar, peuvent utiliser les poids bootstrap fournis par l'analyste pour procéder à l'estimation de la variance.
Date de diffusion : 2005-06-23 - 6. Analyse de données d’enquête avec variables de réponse qualitatives : méthodes et logiciels ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214569Description :
Depuis une dizaine d’années environ, beaucoup de chemin a été parcouru dans l’élaboration de méthodes d’analyse statistique qui tiennent compte de la complexité du plan de sondage. Les progrès les plus notables ont été observés dans l’analyse de données quantitatives recoupées. Mentionnons à ce propos l’estimation par les moindres carrés pondérés de modèles linéaires généralisés et les tests de validité de l’ajustement et de sous-hypothèses de Wald correspondants, la correction de tests chi carré ordinaires ou de tests du rapport des vraisemblances selon des modèles log-linéaires ou des modèles de régression logistique avec variable de réponse binaire, et les tests chi carré avec estimateur jackknife. Cet article vise à décrire l’application de versions élargies de ces méthodes à des données d’enquêtes complexes. Ainsi, la méthode de Scott, Rao et Thomas (1989) pour régression pondérée avec matrices de covariances singulières est appliquée à des données de l’Enquête Santé Canada (1978-1979). Des méthodes pour modèles de régression logistique sont étendues à des modèles de Box-Cox comprenant des transformations de puissance de probabilités relatives par case et sont appliquées à des données de l’Enquête sur la population active du Canada. Par ailleurs, nous appliquons à des données de la même enquête des méthodes qui permettent de tester l’égalité des paramètres de deux modèles de régression logistique qui correspondent à deux périodes distinctes. Enfin, nous analysons une catégorie de modèles de réponse polytomique et appliquons des tests chi carré corrigés à des données de l’Enquête Santé Canada (1978-1979). Nous décrivons aussi brièvement le logiciel utilisé dans les circonstances (programmes SAS exécutés sur un gros ordinateur).
Date de diffusion : 1989-12-15
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Articles et rapports (6)
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- Articles et rapports : 12-002-X201400111901Description :
Ce document est destiné aux analystes/chercheurs qui envisagent d'effectuer de la recherche avec des données issues d'une enquête pour lesquelles des poids d'enquête et des poids bootstrap sont fournis dans les fichiers de données. Ce document donne, pour certains progiciels choisis, des instructions sur la façon d'utiliser des poids d'enquête et des poids bootstrap pour effectuer une analyse de données d'enquête. Nous donnons de brèves instructions sur la façon d'obtenir des estimations fondées sur des enquêtes pondérées, des estimations de la variance bootstrap (ainsi que d'autres erreurs de quantités souhaitées) et quelques tests statistiques classiques pour chaque progiciel. Même si ces directives sont seulement fournies pour les exemples choisis, nous donnons des renseignements sur l'étendue des analyses pondérées utilisant les poids bootstrap qui peuvent être effectuées par chaque logiciel.
Date de diffusion : 2014-08-07 - Articles et rapports : 12-002-X201200111642Description :
En général, il est recommandé de recourir à l'estimation pondérée au moment d'analyser les données d'un fichier de microdonnées issues du questionnaire complet du recensement. Puisque de tels fichiers de données sont maintenant disponibles dans les CDR, il est nécessaire de donner aux chercheurs de ces centres plus d'information sur la façon de procéder à une estimation pondérée avec ces fichiers. Ce document a pour objectif de fournir cette information, plus particulièrement la façon avec laquelle les variables de pondération ont été dérivées pour les fichiers de microdonnées du recensement et la pondération qui devrait être utilisée pour différentes unités d'analyse. Dans le cas des recensements de 1996, 2001 et 2006, la même variable de pondération est appropriée peu importe si ce sont des personnes, des familles ou des ménages qui sont étudiés. Dans le cas du Recensement de 1991, les recommandations sont plus complexes : une variable de pondération différente de celle des personnes et des familles est requise pour les ménages, et d'autres restrictions s'appliquent pour obtenir la bonne valeur de pondération pour les familles.
Date de diffusion : 2012-10-25 - 3. Modélisation des durées de périodes multiples à partir de données d'enquête longitudinale ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20070019848Description :
Nous étudions certaines modifications du modèle de Cox à période unique classique afin de traiter les périodes multiples chez une même personne lorsque les données sont recueillies dans le cadre d'une enquête longitudinale à plan d'échantillonnage complexe. L'une des modifications est l'utilisation d'une approche fondée sur le plan de sondage pour l'estimation des coefficients du modèle et de leurs variances; dans l'estimation de la variance, chaque individu est traité comme une grappe de périodes, ce qui ajoute un degré supplémentaire de mise en grappes dans le plan de sondage. D'autres modifications du modèle ont pour but de rendre souple la spécification du risque de base afin de tenir compte de la dépendance différentielle éventuelle du risque à l'égard de l'ordre et de la durée des périodes successives, et de tenir compte aussi des effets différentiels des covariables sur les périodes de différents ordres. Ces approches sont illustrées en utilisant des données provenant de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) réalisée au Canada.
Date de diffusion : 2007-06-28 - Articles et rapports : 11-522-X20050019475Description :
Afin de déterminer et de mesurer l'impact de l'informativité, on comparera les variances des paramètres estimés, celles fondées sur le plan à celles fondées sur le modèle, de même que les paramètres estimés eux-mêmes, dans un modèle logistique sous l'hypothèse que le modèle formulé est vrai. Une approche pour évaluer l'impact de l'informativité est présentée. Afin d'étudier la complexité additionnelle de l'impact de l'informativité sur la puissance, nous proposons une nouvelle approximation pour une combinaison linéaire de distributions chi-deux décentrées, utilisant les effets de plan généralisés. Une étude par simulation d'envergure, basée sur la génération d'une population sous un modèle postulé, utilisant des paramètres estimés dérivés de l'ENSP, nous permet de détecter la présence et de mesurer l'informativité, et de comparer la robustesse des approches retenues.
Date de diffusion : 2007-03-02 - Articles et rapports : 12-002-X20050018030Description :
Il arrive souvent qu'on veuille utiliser des microdonnées d'enquête pour déterminer si le taux de fréquence d'une caractéristique donnée dans une sous-population est le même que celui dans l'ensemble de la population. Le présent document expose diverses façons de procéder pour faire des inférences au sujet d'une différence entre les taux et montre si et comment ces options peuvent être mises en oeuvre dans trois différents progiciels d'enquête. Tous les progiciels illustrés, soit SUDAAN, WesVar et Bootvar, peuvent utiliser les poids bootstrap fournis par l'analyste pour procéder à l'estimation de la variance.
Date de diffusion : 2005-06-23 - 6. Analyse de données d’enquête avec variables de réponse qualitatives : méthodes et logiciels ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214569Description :
Depuis une dizaine d’années environ, beaucoup de chemin a été parcouru dans l’élaboration de méthodes d’analyse statistique qui tiennent compte de la complexité du plan de sondage. Les progrès les plus notables ont été observés dans l’analyse de données quantitatives recoupées. Mentionnons à ce propos l’estimation par les moindres carrés pondérés de modèles linéaires généralisés et les tests de validité de l’ajustement et de sous-hypothèses de Wald correspondants, la correction de tests chi carré ordinaires ou de tests du rapport des vraisemblances selon des modèles log-linéaires ou des modèles de régression logistique avec variable de réponse binaire, et les tests chi carré avec estimateur jackknife. Cet article vise à décrire l’application de versions élargies de ces méthodes à des données d’enquêtes complexes. Ainsi, la méthode de Scott, Rao et Thomas (1989) pour régression pondérée avec matrices de covariances singulières est appliquée à des données de l’Enquête Santé Canada (1978-1979). Des méthodes pour modèles de régression logistique sont étendues à des modèles de Box-Cox comprenant des transformations de puissance de probabilités relatives par case et sont appliquées à des données de l’Enquête sur la population active du Canada. Par ailleurs, nous appliquons à des données de la même enquête des méthodes qui permettent de tester l’égalité des paramètres de deux modèles de régression logistique qui correspondent à deux périodes distinctes. Enfin, nous analysons une catégorie de modèles de réponse polytomique et appliquons des tests chi carré corrigés à des données de l’Enquête Santé Canada (1978-1979). Nous décrivons aussi brièvement le logiciel utilisé dans les circonstances (programmes SAS exécutés sur un gros ordinateur).
Date de diffusion : 1989-12-15
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