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- Articles et rapports : 12-001-X202000100003Description :
Les plans de sondage probabilistes sont parfois utilisés en conjonction avec des prédicteurs fondés sur un modèle de quantités de population finie. Ces plans devraient réduire au minimum la variance anticipée (VA), qui est la variance du prédicteur d’intérêt sur la superpopulation et les processus d’échantillonnage. Le plan optimal pour la VA est bien connu pour les estimateurs assistés par un modèle qui atteignent la borne inférieure de Godambe et Joshi pour la VA des estimateurs sans biais sous le plan de sondage. Cependant, aucun plan de sondage probabiliste optimal n’a été trouvé pour la prédiction fondée sur un modèle, sauf dans des conditions telles que les estimateurs fondés sur un modèle et assistés par un modèle coïncident. Ces cas peuvent être limitatifs. Le présent article montre que la borne inférieure de Godambe et Joshi est une borne supérieure pour la VA du meilleur estimateur linéaire sans biais d’un total de population, où la limite supérieure est dans l’espace de tous les ensembles de covariables. C’est pourquoi les plans optimaux assistés par un modèle constituent un choix raisonnable pour la prédiction fondée sur un modèle en cas d’incertitude sur la forme du modèle final, comme cela se produit souvent avant la réalisation de l’enquête. Les simulations confirment le résultat dans différentes situations, y compris quand la relation entre les variables cibles et auxiliaires est non linéaire et modélisée au moyen de splines. La VA est la plus basse par rapport à la borne quand une variable importante du plan de sondage n’est pas associée à la variable cible.
Date de diffusion : 2020-06-30 - Articles et rapports : 12-001-X201500214230Description :
Le présent article décrit l’élaboration de méthodes de répartition pour des enquêtes par sondage avec stratification quand l’utilisation d’estimateurs sur petits domaines composites est une priorité et que les domaines servent de strates. Longford (2006) a proposé pour cette situation un critère objectif fondé sur une combinaison pondérée des erreurs quadratiques moyennes des moyennes de petit domaine et d’une moyenne globale. Ici, nous redéfinissons cette approche dans un cadre assisté par modèle, ce qui permet l’utilisation de variables explicatives et une interprétation plus naturelle des résultats en utilisant un paramètre de corrélation intraclasse. Nous considérons aussi plusieurs utilisations de la répartition exponentielle et permettons l’application d’autres contraintes, telle une valeur maximale de la racine carrée relative de l’erreur quadratique moyenne, aux estimateurs de strate. Nous constatons qu’une répartition exponentielle simple peut donner des résultats très près d’être aussi bons que le plan optimal, même quand l’objectif est de minimiser le critère de Longford (2006).
Date de diffusion : 2015-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201400214110Description :
Quand nous élaborons le plan de sondage d’une enquête, nous essayons de produire un bon plan compte tenu du budget disponible. L’information sur les coûts peut être utilisée pour établir des plans de sondage qui minimisent la variance d’échantillonnage d’un estimateur du total pour un coût fixe. Les progrès dans le domaine des systèmes de gestion d’enquête signifient qu’aujourd’hui, il est parfois possible d’estimer le coût d’inclusion de chaque unité dans l’échantillon. Le présent article décrit l’élaboration d’approches relativement simples pour déterminer si les avantages pouvant découler de l’utilisation de cette information sur les coûts au niveau de l’unité sont susceptibles d’avoir une utilité pratique. Nous montrons que le facteur important est le ratio du coefficient de variation du coût sur le coefficient de variation de l’erreur relative des coefficients de coût estimés.
Date de diffusion : 2014-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X200800210757Description :
Les poids d'échantillonnage peuvent être calés de manière à refléter les totaux connus de population d'un ensemble de variables auxiliaires. Le biais des prédicteurs des totaux de population finie calculés en utilisant ces poids est faible si ces variables sont reliées à la variable d'intérêt, mais leur variance peut être élevée si l'on utilise un trop grand nombre de variables auxiliaires. Dans le présent article, nous élaborons une approche de « calage adaptatif » où les variables auxiliaires qu'il convient d'utiliser dans la pondération sont sélectionnées en se servant de données d'échantillon. Nous montrons que, dans de nombreux cas, les estimateurs calés adaptativement ont une erreur quadratique moyenne plus faible et de meilleures propriétés de couverture que les estimateurs non adaptatifs.
Date de diffusion : 2008-12-23 - 5. Échantillonnage de la population maorie dans l'Enquête de 2006-2007 sur la santé en NouvelleZélande ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110436Description :
L'échantillonnage de la population maorie dans l'Enquête de 2006-2007 sur la santé en NouvelleZélande a été conçu en fonction d'un ensemble d'objectifs, le plus ambitieux étant l'obtention d'un degré de précision suffisant pour cerner des sous-populations particulières, notamment la population indigène maorie. Les Maoris représentent environ 14 % de la population de la Nouvelle-Zélande. Bien qu'elle soit assez regroupée sur le plan géographique, cette population vit en majorité dans des régions comptant des concentrations relativement faibles de Maoris, de sorte qu'il est difficile de l'échantillonner de façon efficace. On a fait appel à des méthodes d'échantillonnage non proportionnel et de présélection pour obtenir un échantillon de taille suffisante tout en limitant l'effet du plan de sondage.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 12-001-X20070019852Description :
Une classe courante de plans de sondage comprend la sélection de toutes les personnes dans les ménages échantillonnés. Des estimateurs par la régression généralisée peuvent être calculés au niveau de la personne ou du ménage. L'utilisation de l'estimateur au niveau du ménage est commode parce que la même pondération d'estimation est appliquée à tous les membres du ménage. Dans le présent article, nous comparons théoriquement et empiriquement les deux approches dans le cas de l'échantillonnage aléatoire simple de ménages et la sélection de toutes les personnes présentes dans chaque ménage échantillonné. Nous constatons que l'approche au niveau du ménage est théoriquement plus efficace dans le cas de grands échantillons et que toute inefficacité empirique dans les petits échantillons est limitée.
Date de diffusion : 2007-06-28
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Articles et rapports (6)
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- Articles et rapports : 12-001-X202000100003Description :
Les plans de sondage probabilistes sont parfois utilisés en conjonction avec des prédicteurs fondés sur un modèle de quantités de population finie. Ces plans devraient réduire au minimum la variance anticipée (VA), qui est la variance du prédicteur d’intérêt sur la superpopulation et les processus d’échantillonnage. Le plan optimal pour la VA est bien connu pour les estimateurs assistés par un modèle qui atteignent la borne inférieure de Godambe et Joshi pour la VA des estimateurs sans biais sous le plan de sondage. Cependant, aucun plan de sondage probabiliste optimal n’a été trouvé pour la prédiction fondée sur un modèle, sauf dans des conditions telles que les estimateurs fondés sur un modèle et assistés par un modèle coïncident. Ces cas peuvent être limitatifs. Le présent article montre que la borne inférieure de Godambe et Joshi est une borne supérieure pour la VA du meilleur estimateur linéaire sans biais d’un total de population, où la limite supérieure est dans l’espace de tous les ensembles de covariables. C’est pourquoi les plans optimaux assistés par un modèle constituent un choix raisonnable pour la prédiction fondée sur un modèle en cas d’incertitude sur la forme du modèle final, comme cela se produit souvent avant la réalisation de l’enquête. Les simulations confirment le résultat dans différentes situations, y compris quand la relation entre les variables cibles et auxiliaires est non linéaire et modélisée au moyen de splines. La VA est la plus basse par rapport à la borne quand une variable importante du plan de sondage n’est pas associée à la variable cible.
Date de diffusion : 2020-06-30 - Articles et rapports : 12-001-X201500214230Description :
Le présent article décrit l’élaboration de méthodes de répartition pour des enquêtes par sondage avec stratification quand l’utilisation d’estimateurs sur petits domaines composites est une priorité et que les domaines servent de strates. Longford (2006) a proposé pour cette situation un critère objectif fondé sur une combinaison pondérée des erreurs quadratiques moyennes des moyennes de petit domaine et d’une moyenne globale. Ici, nous redéfinissons cette approche dans un cadre assisté par modèle, ce qui permet l’utilisation de variables explicatives et une interprétation plus naturelle des résultats en utilisant un paramètre de corrélation intraclasse. Nous considérons aussi plusieurs utilisations de la répartition exponentielle et permettons l’application d’autres contraintes, telle une valeur maximale de la racine carrée relative de l’erreur quadratique moyenne, aux estimateurs de strate. Nous constatons qu’une répartition exponentielle simple peut donner des résultats très près d’être aussi bons que le plan optimal, même quand l’objectif est de minimiser le critère de Longford (2006).
Date de diffusion : 2015-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201400214110Description :
Quand nous élaborons le plan de sondage d’une enquête, nous essayons de produire un bon plan compte tenu du budget disponible. L’information sur les coûts peut être utilisée pour établir des plans de sondage qui minimisent la variance d’échantillonnage d’un estimateur du total pour un coût fixe. Les progrès dans le domaine des systèmes de gestion d’enquête signifient qu’aujourd’hui, il est parfois possible d’estimer le coût d’inclusion de chaque unité dans l’échantillon. Le présent article décrit l’élaboration d’approches relativement simples pour déterminer si les avantages pouvant découler de l’utilisation de cette information sur les coûts au niveau de l’unité sont susceptibles d’avoir une utilité pratique. Nous montrons que le facteur important est le ratio du coefficient de variation du coût sur le coefficient de variation de l’erreur relative des coefficients de coût estimés.
Date de diffusion : 2014-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X200800210757Description :
Les poids d'échantillonnage peuvent être calés de manière à refléter les totaux connus de population d'un ensemble de variables auxiliaires. Le biais des prédicteurs des totaux de population finie calculés en utilisant ces poids est faible si ces variables sont reliées à la variable d'intérêt, mais leur variance peut être élevée si l'on utilise un trop grand nombre de variables auxiliaires. Dans le présent article, nous élaborons une approche de « calage adaptatif » où les variables auxiliaires qu'il convient d'utiliser dans la pondération sont sélectionnées en se servant de données d'échantillon. Nous montrons que, dans de nombreux cas, les estimateurs calés adaptativement ont une erreur quadratique moyenne plus faible et de meilleures propriétés de couverture que les estimateurs non adaptatifs.
Date de diffusion : 2008-12-23 - 5. Échantillonnage de la population maorie dans l'Enquête de 2006-2007 sur la santé en NouvelleZélande ArchivéArticles et rapports : 11-522-X200600110436Description :
L'échantillonnage de la population maorie dans l'Enquête de 2006-2007 sur la santé en NouvelleZélande a été conçu en fonction d'un ensemble d'objectifs, le plus ambitieux étant l'obtention d'un degré de précision suffisant pour cerner des sous-populations particulières, notamment la population indigène maorie. Les Maoris représentent environ 14 % de la population de la Nouvelle-Zélande. Bien qu'elle soit assez regroupée sur le plan géographique, cette population vit en majorité dans des régions comptant des concentrations relativement faibles de Maoris, de sorte qu'il est difficile de l'échantillonner de façon efficace. On a fait appel à des méthodes d'échantillonnage non proportionnel et de présélection pour obtenir un échantillon de taille suffisante tout en limitant l'effet du plan de sondage.
Date de diffusion : 2008-03-17 - Articles et rapports : 12-001-X20070019852Description :
Une classe courante de plans de sondage comprend la sélection de toutes les personnes dans les ménages échantillonnés. Des estimateurs par la régression généralisée peuvent être calculés au niveau de la personne ou du ménage. L'utilisation de l'estimateur au niveau du ménage est commode parce que la même pondération d'estimation est appliquée à tous les membres du ménage. Dans le présent article, nous comparons théoriquement et empiriquement les deux approches dans le cas de l'échantillonnage aléatoire simple de ménages et la sélection de toutes les personnes présentes dans chaque ménage échantillonné. Nous constatons que l'approche au niveau du ménage est théoriquement plus efficace dans le cas de grands échantillons et que toute inefficacité empirique dans les petits échantillons est limitée.
Date de diffusion : 2007-06-28
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