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1. Discours d'ouverture du Symposium 2002 : modélisation des données d'enquête pour la recherche économique et sociale Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016752
Description :
Discours d'ouverture du Symposium 2002 : modélisation des données d'enquête pour la recherche économique et sociale, présenté par David Binder.
Date de diffusion : 2004-09-13
2. Les enquêtes longitudinales : pourquoi ces enquêtes diffèrent-elles de toutes les autres enquêtes? Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980024347
Description :
Nous examinons dans cet article divers aspects de la conception et de l'analyse des études dans le cadre desquelles les mêmes unités sont examinées à différents moments; au fil des ans. Ces études incluent les enquêtes longitudinales, ainsi que les analyses longitudinales d'études rétrospectives et de données administratives ou données du recensement. Nous nous intéressons ici tout particulièrement aux problèmes particuliers qui résultent du caractère longitudinal de l'étude, en examinant quatre des principales composantes de l'étude longitudinale, à savoir la conception, la mise en oeuvre, l'évaluation et l'analyse. Une attention particulière doit être portée à chacune de ces étapes durant la planification d'une étude longitudinale. Au nombre des questions qui sont liées à la nature longitudinale des études, mentionnons les suivantes: concepts et définitions, bases de sondage, méthodes d'échantillonnage, collecte des données, traitement de la non-réponse, imputation, estimation, validation des données ainsi que analyse et diffusion des données. En présumant que les exigences fondamentales liées à la conduite d'une enquête transversale sont connues, nous énonçons ci-après les questions et les problèmes que se dessinent pour bon nombre d'études longitudinales.
Date de diffusion : 1999-01-14
3. Méthode pour l’analyse des modèles ARMMI Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000214533
Description :
Le modèle ARMMI est souvent utilisé pour l’analyse des modèles de séries chronologiques. Toutefois, ce genre d’analyse fait souvent abstraction des erreurs contenues dans les données d’enquête. Par l’intermédiaire de modèles d’espace d’états comportant des conditions initiales partiellement diffuses, les auteurs montrent comment estimer les paramètres inconnus du modèle ARMMI à l’aide des méthodes du maximum de vraisemblance. En outre, ils montrent qu’il est possible de lisser les estimations d’enquête à l’aide d’un modèle empirique de Bayes et de faire une vérification du modèle ARMMI. Enfin, ils appliquent ces techniques à une série sur le chômage tirée de l’Enquête sur la population active.
Date de diffusion : 1990-12-14
4. Enquêtes répétées - Modélisation et estimation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198900114579
Description :
Les auteurs examinent brièvement l’estimation de la moyenne d’une caractéristique pour une population à différentes périodes à partir d’une série d’enquêtes successives. En définissant un modèle paramétrique stochastique pour ces moyennes, il est possible d’en estimer les paramètres et d’obtenir des estimateurs des moyennes proprement dites. Les auteurs exposent le cas où les moyennes de population suivent un processus autorégressif de moyennes mobiles (ARMA) et où les erreurs de sondage peuvent aussi être exprimées par un tel processus. Enfin, les auteurs ont recours à un exemple où ils utilisent des données de l’Enquête sur les voyages des Canadiens.
Date de diffusion : 1989-06-15
5. Analyse de données qualitatives d’enquêtes complexes : quelques expériences canadiennes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198400214354
Description :
Les tests de la qualité de l’ajustement, les tests d’indépendance dans un tableau de contingence à deux dimensions, les modèles log-linéaires et les modèles de régression logistique sont examinés par rapport aux échantillons d’enquêtes basées sur un plan de sondage complexe. On relève quelques approximations des lois sous l’hypothèse nulle et on présente des exemples à partir de données de l’Enquête Santé Canada et de l’Enquête sur la Population Active du Canada. Il est aussi brièvement question des possibilités de mise en œuvre d’un progiciel pour les méthodes étudiées.
Date de diffusion : 1984-12-14

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1. Discours d'ouverture du Symposium 2002 : modélisation des données d'enquête pour la recherche économique et sociale Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016752
Description :
Discours d'ouverture du Symposium 2002 : modélisation des données d'enquête pour la recherche économique et sociale, présenté par David Binder.
Date de diffusion : 2004-09-13
2. Les enquêtes longitudinales : pourquoi ces enquêtes diffèrent-elles de toutes les autres enquêtes? Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980024347
Description :
Nous examinons dans cet article divers aspects de la conception et de l'analyse des études dans le cadre desquelles les mêmes unités sont examinées à différents moments; au fil des ans. Ces études incluent les enquêtes longitudinales, ainsi que les analyses longitudinales d'études rétrospectives et de données administratives ou données du recensement. Nous nous intéressons ici tout particulièrement aux problèmes particuliers qui résultent du caractère longitudinal de l'étude, en examinant quatre des principales composantes de l'étude longitudinale, à savoir la conception, la mise en oeuvre, l'évaluation et l'analyse. Une attention particulière doit être portée à chacune de ces étapes durant la planification d'une étude longitudinale. Au nombre des questions qui sont liées à la nature longitudinale des études, mentionnons les suivantes: concepts et définitions, bases de sondage, méthodes d'échantillonnage, collecte des données, traitement de la non-réponse, imputation, estimation, validation des données ainsi que analyse et diffusion des données. En présumant que les exigences fondamentales liées à la conduite d'une enquête transversale sont connues, nous énonçons ci-après les questions et les problèmes que se dessinent pour bon nombre d'études longitudinales.
Date de diffusion : 1999-01-14
3. Méthode pour l’analyse des modèles ARMMI Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000214533
Description :
Le modèle ARMMI est souvent utilisé pour l’analyse des modèles de séries chronologiques. Toutefois, ce genre d’analyse fait souvent abstraction des erreurs contenues dans les données d’enquête. Par l’intermédiaire de modèles d’espace d’états comportant des conditions initiales partiellement diffuses, les auteurs montrent comment estimer les paramètres inconnus du modèle ARMMI à l’aide des méthodes du maximum de vraisemblance. En outre, ils montrent qu’il est possible de lisser les estimations d’enquête à l’aide d’un modèle empirique de Bayes et de faire une vérification du modèle ARMMI. Enfin, ils appliquent ces techniques à une série sur le chômage tirée de l’Enquête sur la population active.
Date de diffusion : 1990-12-14
4. Enquêtes répétées - Modélisation et estimation Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198900114579
Description :
Les auteurs examinent brièvement l’estimation de la moyenne d’une caractéristique pour une population à différentes périodes à partir d’une série d’enquêtes successives. En définissant un modèle paramétrique stochastique pour ces moyennes, il est possible d’en estimer les paramètres et d’obtenir des estimateurs des moyennes proprement dites. Les auteurs exposent le cas où les moyennes de population suivent un processus autorégressif de moyennes mobiles (ARMA) et où les erreurs de sondage peuvent aussi être exprimées par un tel processus. Enfin, les auteurs ont recours à un exemple où ils utilisent des données de l’Enquête sur les voyages des Canadiens.
Date de diffusion : 1989-06-15
5. Analyse de données qualitatives d’enquêtes complexes : quelques expériences canadiennes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198400214354
Description :
Les tests de la qualité de l’ajustement, les tests d’indépendance dans un tableau de contingence à deux dimensions, les modèles log-linéaires et les modèles de régression logistique sont examinés par rapport aux échantillons d’enquêtes basées sur un plan de sondage complexe. On relève quelques approximations des lois sous l’hypothèse nulle et on présente des exemples à partir de données de l’Enquête Santé Canada et de l’Enquête sur la Population Active du Canada. Il est aussi brièvement question des possibilités de mise en œuvre d’un progiciel pour les méthodes étudiées.
Date de diffusion : 1984-12-14

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Date de modification :: 2024-06-08

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