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1. Comment décomposer la variance due à la non-réponse : une méthode fondée sur l’erreur d’enquête totale Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800254957
Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20
2. Contourner une difference de concepts entre deux sources de données pour la production d'estimations Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20050019481
Description :
L'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures est une enquête mensuelle utilisant deux sources de données, soit un recensement de dossiers administratifs et une enquête auprès d'établissements. Les données d'enquête permettent de construire des modèles qui servent à imputer massivement un éventail de variables dérivées sur la source administrative. Ce plan de sondage repose sur le fait que les concepts d'emploi et de paye mensuelle brute sont les mêmes sur les deux sources. Dans cette présentation, nous décrirons différentes solutions apportées au plan de sondage et au modèle d'imputation massive pour permettre de contourner cette différence de concepts et ainsi produire des estimations plus stables dans le temps. Des résultats sur l'estimation des gains hebdomadaires moyens à l'aide des différents scénarios complèteront l'exposé.
Date de diffusion : 2007-03-02

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Articles et rapports (2)

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

1. Comment décomposer la variance due à la non-réponse : une méthode fondée sur l’erreur d’enquête totale Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800254957
Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20
2. Contourner une difference de concepts entre deux sources de données pour la production d'estimations Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20050019481
Description :
L'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures est une enquête mensuelle utilisant deux sources de données, soit un recensement de dossiers administratifs et une enquête auprès d'établissements. Les données d'enquête permettent de construire des modèles qui servent à imputer massivement un éventail de variables dérivées sur la source administrative. Ce plan de sondage repose sur le fait que les concepts d'emploi et de paye mensuelle brute sont les mêmes sur les deux sources. Dans cette présentation, nous décrirons différentes solutions apportées au plan de sondage et au modèle d'imputation massive pour permettre de contourner cette différence de concepts et ainsi produire des estimations plus stables dans le temps. Des résultats sur l'estimation des gains hebdomadaires moyens à l'aide des différents scénarios complèteront l'exposé.
Date de diffusion : 2007-03-02

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Date de modification :: 2024-05-13

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