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- Articles et rapports : 12-001-X20010015852Description :
Nous considérons l'estimation composite par régression introduite par Singh (1994, 1996), qui a été appelée au début estimation composite par régression modifiée et dont une version (proposée par Fuller 1999) est appliquée à l'Enquête sur la population active du Canada (EPAC) depuis janvier 2000. L'estimateur par régression composite (rc) comporte plusieurs améliorations comparativement à l'estimateur par régression généralisée (gr) et l'estimateur composite ak bien connu du Gurney-Daly.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015855Description :
Enquête sur la population active (EPA) du Canada est une enquête mensuelle réalisée selon un plan de sondage complexe avec renouvellement de panel. Après des études approfondies, y compris l'examen de diverses méthodes tirant parti du chevauchement de l'échantillon pour améliorer la qualité des estimations, l'équipe de l'EPA a choisi une méthode d'estimation composite qui permet d'atteindre cet objectif tout en respectant les contraintes d'ordre pratique. En outre, pour les variables pour lesquelles le gain d'efficacité est important, la nouvelle série chronologique a tendance à être plus compréhensible pour les spécialistes du domaine. Il est donc plus facile d'expliquer les estimations produites d'après l'EPA aux utilisateurs des données et aux membres des médias. Comme l'estimation composite réduit la variance, il est maintenant possible de publier des estimations mensuelles dans bien des cas où, jusqu'à présent, seules les moyennes mobiles de trois ans pouvaient être publiées. En outre, la méthode permet de désaisonnaliser correctement un grand nombre de séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015857Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015858Description :
L'objectif de cet article consiste à étudier et à mesurer le changement (du poids initial au poids final) qui est produit par la procédure de modification des poids. Une décomposition des poids finaux est proposée pour évaluer l'incidence relative de l'ajustement de non-réponse, la correction pour la poststratification et l'interaction entre ces deux ajustements. On utilise cette mesure de changement comme outil pour comparer l'efficacité de diverses méthodes d'ajustement pour la non-réponse, notamment les méthodes reposant sur la formation de groupes de réponse homogénes. La mesure de changement est étudiée par l'entremise d'une étude de simulation utilisant les données d'une enquête longitudinale de Statistique Canada, soit l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. La mesure de changement est également appliquée aux données d'une deuxième enquête longitudinale, c'est-à-dire à l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 5. Dans ce numéro (Vol. 27, no 1) ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010019618Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 6. Dans ce numéro (Vol. 26, no 2) ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200000210502Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025533Description :
On estime couramment l'effet de plan de sondage attribuable à la pondération pour 1 plus la variance relative des poids de l'échantillon. Cette formule a été justifiée en l'absence de corrélation entre les probabilités de sélection et la variable d'intérêt. Une approximation de l'effet de plan de sondage est présentée pour tenir compte de la présence d'une corrélation.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025535Description :
Le Bureau of the Census des États-Unis publie des estimations de la médiane pour plusieurs caractéristiques des maisons neuves, une estimation clé étant le prix de vente des maisons vendues. Ces estimations sont calculées à partir de données acquises par voie d'interview des constructeurs de maisons dans le cadre de l'enquête SOC (Survey of Construction). La SOC est une enquête probabiliste à plusieurs degrès dont le plan d'échantillonnage se prête bien à la méthode MHS (répétition modifiée avec demi-échantillon) d'estimation de la variance.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025536Description :
Dans les domaines social et économique, de nombreuses séries chronologiques sont fondées sur des enquêtes par sondage à plan d'échantillonnage complexe. Or, le plan d'échantillonnage influence les propriétés de la série chronologique. Plus précisément, le chevauchement de l'échantillon d'une période à l'autre influence la variabilité de la série chronologique d'estimations basées sur des données d'enquête, ainsi que les estimations désaisonnalisées et les estimations de la tendance produites d'après ces séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-02-28
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Articles et rapports (9)
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- Articles et rapports : 12-001-X20010015852Description :
Nous considérons l'estimation composite par régression introduite par Singh (1994, 1996), qui a été appelée au début estimation composite par régression modifiée et dont une version (proposée par Fuller 1999) est appliquée à l'Enquête sur la population active du Canada (EPAC) depuis janvier 2000. L'estimateur par régression composite (rc) comporte plusieurs améliorations comparativement à l'estimateur par régression généralisée (gr) et l'estimateur composite ak bien connu du Gurney-Daly.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015855Description :
Enquête sur la population active (EPA) du Canada est une enquête mensuelle réalisée selon un plan de sondage complexe avec renouvellement de panel. Après des études approfondies, y compris l'examen de diverses méthodes tirant parti du chevauchement de l'échantillon pour améliorer la qualité des estimations, l'équipe de l'EPA a choisi une méthode d'estimation composite qui permet d'atteindre cet objectif tout en respectant les contraintes d'ordre pratique. En outre, pour les variables pour lesquelles le gain d'efficacité est important, la nouvelle série chronologique a tendance à être plus compréhensible pour les spécialistes du domaine. Il est donc plus facile d'expliquer les estimations produites d'après l'EPA aux utilisateurs des données et aux membres des médias. Comme l'estimation composite réduit la variance, il est maintenant possible de publier des estimations mensuelles dans bien des cas où, jusqu'à présent, seules les moyennes mobiles de trois ans pouvaient être publiées. En outre, la méthode permet de désaisonnaliser correctement un grand nombre de séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015857Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22 - Articles et rapports : 12-001-X20010015858Description :
L'objectif de cet article consiste à étudier et à mesurer le changement (du poids initial au poids final) qui est produit par la procédure de modification des poids. Une décomposition des poids finaux est proposée pour évaluer l'incidence relative de l'ajustement de non-réponse, la correction pour la poststratification et l'interaction entre ces deux ajustements. On utilise cette mesure de changement comme outil pour comparer l'efficacité de diverses méthodes d'ajustement pour la non-réponse, notamment les méthodes reposant sur la formation de groupes de réponse homogénes. La mesure de changement est étudiée par l'entremise d'une étude de simulation utilisant les données d'une enquête longitudinale de Statistique Canada, soit l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu. La mesure de changement est également appliquée aux données d'une deuxième enquête longitudinale, c'est-à-dire à l'Enquête nationale longitudinale sur les enfants et les jeunes.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 5. Dans ce numéro (Vol. 27, no 1) ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20010019618Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2001-08-22 - 6. Dans ce numéro (Vol. 26, no 2) ArchivéArticles et rapports : 12-001-X200000210502Description :
La rubrique Dans ce numéro contient une brève présentation par le rédacteur en chef de chacun des articles contenus dans le présent numéro de Techniques d'enquête. Aussi, on y trouve parfois quelques commentaires sur des changements dans la structure ou la gestion de la revue.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025533Description :
On estime couramment l'effet de plan de sondage attribuable à la pondération pour 1 plus la variance relative des poids de l'échantillon. Cette formule a été justifiée en l'absence de corrélation entre les probabilités de sélection et la variable d'intérêt. Une approximation de l'effet de plan de sondage est présentée pour tenir compte de la présence d'une corrélation.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025535Description :
Le Bureau of the Census des États-Unis publie des estimations de la médiane pour plusieurs caractéristiques des maisons neuves, une estimation clé étant le prix de vente des maisons vendues. Ces estimations sont calculées à partir de données acquises par voie d'interview des constructeurs de maisons dans le cadre de l'enquête SOC (Survey of Construction). La SOC est une enquête probabiliste à plusieurs degrès dont le plan d'échantillonnage se prête bien à la méthode MHS (répétition modifiée avec demi-échantillon) d'estimation de la variance.
Date de diffusion : 2001-02-28 - Articles et rapports : 12-001-X20000025536Description :
Dans les domaines social et économique, de nombreuses séries chronologiques sont fondées sur des enquêtes par sondage à plan d'échantillonnage complexe. Or, le plan d'échantillonnage influence les propriétés de la série chronologique. Plus précisément, le chevauchement de l'échantillon d'une période à l'autre influence la variabilité de la série chronologique d'estimations basées sur des données d'enquête, ainsi que les estimations désaisonnalisées et les estimations de la tendance produites d'après ces séries chronologiques.
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