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- Articles et rapports : 11-522-X201300014288Description :
Les enquêtes probabilistes, c’est-à-dire celles réalisées à partir d’échantillons sélectionnés selon un mécanisme aléatoire connu, sont considérées par plusieurs comme étant la norme par excellence comparativement aux enquêtes réalisées à partir d’échantillons non probabilistes. La théorie de l’échantillonnage probabiliste a vu le jour au début des années 1930 et sert encore aujourd’hui à prouver le bien-fondé d’estimer les valeurs d’une quelconque population à partir des données de ces enquêtes. Les études sur les échantillons non probabilistes, quant à elles, ont retenu davantage l’attention ces dernières années, mais elles ne sont pas nouvelles. Vantées comme étant moins coûteuses, plus rapides (voire meilleures) que les études avec plan probabiliste, ces enquêtes s’appuient, pour recruter les participants, sur diverses méthodes « de terrain » (p. ex., enquête en ligne à participation volontaire). Mais, quel type d’enquêtes est le meilleur? Le présent article est le premier d’une série portant sur la recherche d’un cadre de la qualité permettant de mesurer toutes les enquêtes, probabilistes ou non, en les plaçant davantage sur un pied d’égalité. D’abord, nous donnons un aperçu de quelques cadres utilisés à l’heure actuelle, en notant que le terme « meilleur » se rapporte presque toujours à la notion « d’adaptation de l’enquête à son but poursuivi » (fit for purpose). Ensuite, nous nous concentrons sur la question de la validité, surtout la validité externe, lorsque des estimations pour la population sont souhaitées. Nous passons en revue les techniques d’estimation appliquées jusqu’à présent aux enquêtes non probabilistes, ainsi que quelques études comparant ces estimations à celles obtenues avec un échantillon probabiliste. Enfin, nous décrivons les prochaines étapes de recherche et concluons par quelques remarques.
Date de diffusion : 2014-10-31 - Articles et rapports : 85-002-X201400114093Description :
À l’aide des données du Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire (version 2.2) de 2012, le présent article du Juristat traite des cybercrimes déclarés par la police au Canada. L’analyse porte sur le nombre de cybercrimes déclarés par les services de police desservant 80 % de la population du Canada ainsi que sur les caractéristiques des affaires, des victimes et des auteurs présumés d’infractions cybernétiques. Ces constatations s’accompagnent des données autodéclarées sur la cyberintimidation, à partir des résultats de l’Enquête sociale générale de 2009 sur la victimisation.
Date de diffusion : 2014-09-25 - Articles et rapports : 75-006-X201400111904Géographie : CanadaDescription :
Cette étude utilise les données du Recensement de la population ainsi que celles de l'Enquête sociale générale de 2011 afin d'examiner l'historique de la conjugalité et le mode de vie des personnes âgées d'aujourd'hui, que l'on définit comme les individus âgés d'au moins 65 ans, et les personnes âgées de demain, que l'on définit comme les individus âgés de 55 à 64 ans.
Date de diffusion : 2014-02-24 - Articles et rapports : 12-001-X201300211870Description :
Les instituts nationaux de statistique intègrent fréquemment des expériences dans les enquêtes par sondage courantes, par exemple pour déterminer si des modifications du processus d'enquête ont un effet sur les estimations des principaux paramètres de cette dernière, pour quantifier l'effet de diverses mises en oeuvre de l'enquête sur ces estimations, ou pour mieux comprendre les diverses sources d'erreur non due à l'échantillonnage. Le présent article propose une procédure d'analyse fondée sur le plan de sondage pour des plans factoriels complètement randomisés et des plans factoriels en blocs randomisés intégrés dans des échantillons probabilistes. Une statistique de Wald fondée sur le plan de sondage est élaborée pour vérifier si les paramètres de population, comme les moyennes, les totaux et les ratios de deux totaux de population, estimés sous les différentes combinaisons de traitements de l'expérience diffèrent de manière significative. Les méthodes sont illustrées au moyen d'une application réelle d'une expérience intégrée dans l'Enquête sur la population active des Pays-Bas.
Date de diffusion : 2014-01-15 - Articles et rapports : 12-001-X201300211887Description :
Les modèles multiniveaux sont d'usage très répandu pour analyser les données d'enquête en faisant concorder la hiérarchie du plan de sondage avec la hiérarchie du modèle. Nous proposons une approche unifiée, basée sur une log-vraisemblance composite pondérée par les poids de sondage pour des modèles à deux niveaux, qui mène à des estimateurs des paramètres du modèle convergents sous le plan et sous le modèle, même si les tailles d'échantillon dans les grappes sont petites, à condition que le nombre de grappes échantillonnées soit grand. Cette méthode permet de traiter les modèles à deux niveaux linéaires ainsi que linéaires généralisés et requiert les probabilités d'inclusion de niveau 2 et de niveau 1, ainsi que les probabilités d'inclusion conjointe de niveau 1, où le niveau 2 représente une grappe et le niveau 1, un élément dans une grappe. Nous présentons aussi les résultats d'une étude en simulation qui donnent la preuve que la méthode proposée est supérieure aux méthodes existantes sous échantillonnage informatif.
Date de diffusion : 2014-01-15
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Articles et rapports (5)
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- Articles et rapports : 11-522-X201300014288Description :
Les enquêtes probabilistes, c’est-à-dire celles réalisées à partir d’échantillons sélectionnés selon un mécanisme aléatoire connu, sont considérées par plusieurs comme étant la norme par excellence comparativement aux enquêtes réalisées à partir d’échantillons non probabilistes. La théorie de l’échantillonnage probabiliste a vu le jour au début des années 1930 et sert encore aujourd’hui à prouver le bien-fondé d’estimer les valeurs d’une quelconque population à partir des données de ces enquêtes. Les études sur les échantillons non probabilistes, quant à elles, ont retenu davantage l’attention ces dernières années, mais elles ne sont pas nouvelles. Vantées comme étant moins coûteuses, plus rapides (voire meilleures) que les études avec plan probabiliste, ces enquêtes s’appuient, pour recruter les participants, sur diverses méthodes « de terrain » (p. ex., enquête en ligne à participation volontaire). Mais, quel type d’enquêtes est le meilleur? Le présent article est le premier d’une série portant sur la recherche d’un cadre de la qualité permettant de mesurer toutes les enquêtes, probabilistes ou non, en les plaçant davantage sur un pied d’égalité. D’abord, nous donnons un aperçu de quelques cadres utilisés à l’heure actuelle, en notant que le terme « meilleur » se rapporte presque toujours à la notion « d’adaptation de l’enquête à son but poursuivi » (fit for purpose). Ensuite, nous nous concentrons sur la question de la validité, surtout la validité externe, lorsque des estimations pour la population sont souhaitées. Nous passons en revue les techniques d’estimation appliquées jusqu’à présent aux enquêtes non probabilistes, ainsi que quelques études comparant ces estimations à celles obtenues avec un échantillon probabiliste. Enfin, nous décrivons les prochaines étapes de recherche et concluons par quelques remarques.
Date de diffusion : 2014-10-31 - Articles et rapports : 85-002-X201400114093Description :
À l’aide des données du Programme de déclaration uniforme de la criminalité fondé sur l’affaire (version 2.2) de 2012, le présent article du Juristat traite des cybercrimes déclarés par la police au Canada. L’analyse porte sur le nombre de cybercrimes déclarés par les services de police desservant 80 % de la population du Canada ainsi que sur les caractéristiques des affaires, des victimes et des auteurs présumés d’infractions cybernétiques. Ces constatations s’accompagnent des données autodéclarées sur la cyberintimidation, à partir des résultats de l’Enquête sociale générale de 2009 sur la victimisation.
Date de diffusion : 2014-09-25 - Articles et rapports : 75-006-X201400111904Géographie : CanadaDescription :
Cette étude utilise les données du Recensement de la population ainsi que celles de l'Enquête sociale générale de 2011 afin d'examiner l'historique de la conjugalité et le mode de vie des personnes âgées d'aujourd'hui, que l'on définit comme les individus âgés d'au moins 65 ans, et les personnes âgées de demain, que l'on définit comme les individus âgés de 55 à 64 ans.
Date de diffusion : 2014-02-24 - Articles et rapports : 12-001-X201300211870Description :
Les instituts nationaux de statistique intègrent fréquemment des expériences dans les enquêtes par sondage courantes, par exemple pour déterminer si des modifications du processus d'enquête ont un effet sur les estimations des principaux paramètres de cette dernière, pour quantifier l'effet de diverses mises en oeuvre de l'enquête sur ces estimations, ou pour mieux comprendre les diverses sources d'erreur non due à l'échantillonnage. Le présent article propose une procédure d'analyse fondée sur le plan de sondage pour des plans factoriels complètement randomisés et des plans factoriels en blocs randomisés intégrés dans des échantillons probabilistes. Une statistique de Wald fondée sur le plan de sondage est élaborée pour vérifier si les paramètres de population, comme les moyennes, les totaux et les ratios de deux totaux de population, estimés sous les différentes combinaisons de traitements de l'expérience diffèrent de manière significative. Les méthodes sont illustrées au moyen d'une application réelle d'une expérience intégrée dans l'Enquête sur la population active des Pays-Bas.
Date de diffusion : 2014-01-15 - Articles et rapports : 12-001-X201300211887Description :
Les modèles multiniveaux sont d'usage très répandu pour analyser les données d'enquête en faisant concorder la hiérarchie du plan de sondage avec la hiérarchie du modèle. Nous proposons une approche unifiée, basée sur une log-vraisemblance composite pondérée par les poids de sondage pour des modèles à deux niveaux, qui mène à des estimateurs des paramètres du modèle convergents sous le plan et sous le modèle, même si les tailles d'échantillon dans les grappes sont petites, à condition que le nombre de grappes échantillonnées soit grand. Cette méthode permet de traiter les modèles à deux niveaux linéaires ainsi que linéaires généralisés et requiert les probabilités d'inclusion de niveau 2 et de niveau 1, ainsi que les probabilités d'inclusion conjointe de niveau 1, où le niveau 2 représente une grappe et le niveau 1, un élément dans une grappe. Nous présentons aussi les résultats d'une étude en simulation qui donnent la preuve que la méthode proposée est supérieure aux méthodes existantes sous échantillonnage informatif.
Date de diffusion : 2014-01-15
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