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  • 1. Réponse des auteurs aux commentaires sur l’article « Étude de l’hypothèse selon laquelle les répondants aux enquêtes non probabilistes en ligne menées à des fins commerciales répondent en toute bonne foi »
    Articles et rapports : 12-001-X202400100009
    Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.
    Date de diffusion : 2024-06-25
  • 2. Étude de l’hypothèse selon laquelle les répondants aux enquêtes non probabilistes en ligne menées à des fins commerciales répondent en toute bonne foi
    Articles et rapports : 12-001-X202400100013
    Description : Les méthodes statistiques élaborées pour les échantillons non probabilistes sont généralement axées sur la sélection non aléatoire comme principale raison pour laquelle les répondants à l’enquête peuvent différer systématiquement de la population cible. Selon une théorie bien établie, dans ces cas, si elle est conditionnée sur des variables auxiliaires nécessaires, la sélection peut devenir ignorable et les estimations d’enquête sont alors sans biais. Toutefois, cette logique repose sur l’hypothèse selon laquelle l’erreur de mesure est inexistante ou faible. Dans la présente étude, nous testons cette hypothèse de deux façons. Premièrement, nous utilisons une vaste étude d’étalonnage qui permet de déterminer les sous-groupes pour lesquels les erreurs dans les échantillons d’enquêtes non probabilistes menées en ligne à des fins commerciales sont particulièrement grandes d’une manière improbable en raison des effets de sélection. Nous présentons ensuite une étude de suivi qui porte sur une des causes des grandes erreurs : les fausses réponses (c’est-à-dire les réponses d’enquête qui sont frauduleuses, malveillantes ou non sincères d’une autre manière). Nous constatons que les fausses réponses, en particulier chez les répondants qui déclarent être jeunes ou d’origine hispanique, constituent un problème important et répandu dans les échantillons d’enquêtes non probabilistes menées en ligne à des fins commerciales, du moins aux États-Unis. La présente étude met en évidence la nécessité pour les statisticiens utilisant des échantillons non probabilistes établis à des fins commerciales de traiter les fausses réponses et les questions de représentativité, et pas uniquement ces dernières.
    Date de diffusion : 2024-06-25
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Articles et rapports (2)

Articles et rapports (2) ((2 résultats))

  • 1. Réponse des auteurs aux commentaires sur l’article « Étude de l’hypothèse selon laquelle les répondants aux enquêtes non probabilistes en ligne menées à des fins commerciales répondent en toute bonne foi »
    Articles et rapports : 12-001-X202400100009
    Description : Nos commentaires répondent aux points de discussion soulevés par Sen, Brick et Elliott. Nous évaluons les avantages et les inconvénients potentiels de la suggestion de Sen de recourir à l’apprentissage automatique pour repérer les faux répondants au moyen d’interactions et de combinaisons improbables de variables. Nous rejoignons la réflexion de Brick sur l’incidence des faux répondants sur les enquêtes non probabilistes menées à des fins commerciales. Enfin, nous examinons les solutions proposées par Elliott pour relever le défi exposé dans notre étude.
    Date de diffusion : 2024-06-25
  • 2. Étude de l’hypothèse selon laquelle les répondants aux enquêtes non probabilistes en ligne menées à des fins commerciales répondent en toute bonne foi
    Articles et rapports : 12-001-X202400100013
    Description : Les méthodes statistiques élaborées pour les échantillons non probabilistes sont généralement axées sur la sélection non aléatoire comme principale raison pour laquelle les répondants à l’enquête peuvent différer systématiquement de la population cible. Selon une théorie bien établie, dans ces cas, si elle est conditionnée sur des variables auxiliaires nécessaires, la sélection peut devenir ignorable et les estimations d’enquête sont alors sans biais. Toutefois, cette logique repose sur l’hypothèse selon laquelle l’erreur de mesure est inexistante ou faible. Dans la présente étude, nous testons cette hypothèse de deux façons. Premièrement, nous utilisons une vaste étude d’étalonnage qui permet de déterminer les sous-groupes pour lesquels les erreurs dans les échantillons d’enquêtes non probabilistes menées en ligne à des fins commerciales sont particulièrement grandes d’une manière improbable en raison des effets de sélection. Nous présentons ensuite une étude de suivi qui porte sur une des causes des grandes erreurs : les fausses réponses (c’est-à-dire les réponses d’enquête qui sont frauduleuses, malveillantes ou non sincères d’une autre manière). Nous constatons que les fausses réponses, en particulier chez les répondants qui déclarent être jeunes ou d’origine hispanique, constituent un problème important et répandu dans les échantillons d’enquêtes non probabilistes menées en ligne à des fins commerciales, du moins aux États-Unis. La présente étude met en évidence la nécessité pour les statisticiens utilisant des échantillons non probabilistes établis à des fins commerciales de traiter les fausses réponses et les questions de représentativité, et pas uniquement ces dernières.
    Date de diffusion : 2024-06-25
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