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- 1. Estimation de la variance avec imputation hot deck : une étude par simulation de trois méthodes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20050029044Description :
Les méthodes d'estimation de la variance des estimations par sondage applicables à des données complètes sont biaisées lorsque certaines données sont imputées. Nous recourons à la simulation pour comparer l'efficacité de la méthode assistée par modèle, de la méthode du jackknife ajusté et de la méthode d'imputation multiple pour estimer la variance d'un total quand les réponses à certaines questions ont été imputées par la méthode hot deck. La simulation vise à étudier les propriétés des estimations de la variance des estimations imputées de totaux pour la population dans son ensemble et pour certains domaines provenant d'un plan d'échantillonnage stratifié non proportionnel à un degré quand les hypothèses sous jacentes, comme l'absence de biais dans l'estimation ponctuelle et l'hypothèse des réponses manquantes au hasard dans les cellules hot deck, ne sont pas vérifiées. Les estimateurs de la variance des estimations pour l'ensemble de la population produisent des intervalles de confiance dont le taux de couverture s'approche du taux nominal, même en cas d'écarts modestes par rapport aux hypothèses, mais il n'en est pas ainsi des estimations par domaine. La couverture est surtout sensible au biais dans les estimations ponctuelles. Comme le démontre la simulation, même si une méthode d'imputation donne des estimations presque sans biais pour la population dans son ensemble, les estimations par domaine peuvent être fort biaisées.
Date de diffusion : 2006-02-17 - Articles et rapports : 12-001-X20040016994Description :
Dans une imputation où on attribue des valeurs à des réponses manquantes d'enquête par sondage, de simples méthodes d'estimation de variance des estimations d'enquête où on traite les valeurs d'imputation comme s'il s'agissait de valeurs observées donnent des estimations entachées d'un biais. Nous traiterons de ce problème dans le cas d'un estimateur linéaire où les valeurs manquantes sont attribuées par simple imputation par donneur (c'est une forme d'imputation qui est répandue dans la pratique). Nous proposerons des estimateurs de variance pour un estimateur linéaire à imputation par donneur (imputation « hot-deck ») en procédant à une décomposition de la variance totale proposée par Särndal (1992). Nous concevrons un traitement conditionnel d'estimation de variance qui est applicable à une imputation par donneur avec et sans pondération. Nous examinerons enfin l'estimation de variance pour un estimateur par domaine.
Date de diffusion : 2004-07-14
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- 1. Estimation de la variance avec imputation hot deck : une étude par simulation de trois méthodes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20050029044Description :
Les méthodes d'estimation de la variance des estimations par sondage applicables à des données complètes sont biaisées lorsque certaines données sont imputées. Nous recourons à la simulation pour comparer l'efficacité de la méthode assistée par modèle, de la méthode du jackknife ajusté et de la méthode d'imputation multiple pour estimer la variance d'un total quand les réponses à certaines questions ont été imputées par la méthode hot deck. La simulation vise à étudier les propriétés des estimations de la variance des estimations imputées de totaux pour la population dans son ensemble et pour certains domaines provenant d'un plan d'échantillonnage stratifié non proportionnel à un degré quand les hypothèses sous jacentes, comme l'absence de biais dans l'estimation ponctuelle et l'hypothèse des réponses manquantes au hasard dans les cellules hot deck, ne sont pas vérifiées. Les estimateurs de la variance des estimations pour l'ensemble de la population produisent des intervalles de confiance dont le taux de couverture s'approche du taux nominal, même en cas d'écarts modestes par rapport aux hypothèses, mais il n'en est pas ainsi des estimations par domaine. La couverture est surtout sensible au biais dans les estimations ponctuelles. Comme le démontre la simulation, même si une méthode d'imputation donne des estimations presque sans biais pour la population dans son ensemble, les estimations par domaine peuvent être fort biaisées.
Date de diffusion : 2006-02-17 - Articles et rapports : 12-001-X20040016994Description :
Dans une imputation où on attribue des valeurs à des réponses manquantes d'enquête par sondage, de simples méthodes d'estimation de variance des estimations d'enquête où on traite les valeurs d'imputation comme s'il s'agissait de valeurs observées donnent des estimations entachées d'un biais. Nous traiterons de ce problème dans le cas d'un estimateur linéaire où les valeurs manquantes sont attribuées par simple imputation par donneur (c'est une forme d'imputation qui est répandue dans la pratique). Nous proposerons des estimateurs de variance pour un estimateur linéaire à imputation par donneur (imputation « hot-deck ») en procédant à une décomposition de la variance totale proposée par Särndal (1992). Nous concevrons un traitement conditionnel d'estimation de variance qui est applicable à une imputation par donneur avec et sans pondération. Nous examinerons enfin l'estimation de variance pour un estimateur par domaine.
Date de diffusion : 2004-07-14
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