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  • Articles et rapports : 12-001-X20020016421
    Description :

    Comme dans la plupart des autres enquêtes, il y a souvent un phénomène de non-réponse dans la Current Employment Survey effectuée tous les mois aux États-Unis par le Bureau of Labor Statistics (BLS). En général, les estimateurs pour un mois donné seront plus efficients si on procède à une imputation à l'aide des données déclarées des mois antérieurs que si on fait abstraction des non-répondants et qu'on modifie la pondération de l'enquête en conséquence. Il faut cependant dire que l'imputation influe aussi sur l'estimation de variance; si on traite les valeurs imputées comme des valeurs déclarées et qu'on applique une méthode type d'estimation de la variance, les estimateurs de variance seront entachés d'un biais négatif. Dans cet article, on propose un certain nombre de ces estimateurs par regroupement en demi-échantillons équilibrés et par réimputation afin de tenir compte de l'imputation. On présente certains résultats de simulation pour le rendement de l'échantillon de taille finie des estimateurs par données d'imputation et leurs estimateurs de variance.

    Date de diffusion : 2002-07-05
Stats en bref (0)

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Articles et rapports (1)

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  • Articles et rapports : 12-001-X20020016421
    Description :

    Comme dans la plupart des autres enquêtes, il y a souvent un phénomène de non-réponse dans la Current Employment Survey effectuée tous les mois aux États-Unis par le Bureau of Labor Statistics (BLS). En général, les estimateurs pour un mois donné seront plus efficients si on procède à une imputation à l'aide des données déclarées des mois antérieurs que si on fait abstraction des non-répondants et qu'on modifie la pondération de l'enquête en conséquence. Il faut cependant dire que l'imputation influe aussi sur l'estimation de variance; si on traite les valeurs imputées comme des valeurs déclarées et qu'on applique une méthode type d'estimation de la variance, les estimateurs de variance seront entachés d'un biais négatif. Dans cet article, on propose un certain nombre de ces estimateurs par regroupement en demi-échantillons équilibrés et par réimputation afin de tenir compte de l'imputation. On présente certains résultats de simulation pour le rendement de l'échantillon de taille finie des estimateurs par données d'imputation et leurs estimateurs de variance.

    Date de diffusion : 2002-07-05
Revues et périodiques (0)

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