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1. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100211605
Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21
2. Estimation de la variance par imputation composite au moyen d'un modèle d'imputation Archivé
Articles et rapports : 11-536-X200900110811
Description :
L'imputation composite est souvent utilisée dans le cadre des enquêtes-entreprises. Elle survient lorsque plusieurs méthodes d'imputation sont utilisées pour imputer une seule variable d'intérêt. Le choix d'une méthode plutôt qu'une autre dépend de la disponibilité de certaines variables auxiliaires. Par exemple, l'imputation par la méthode du quotient pourrait être utilisée pour imputer une valeur manquante lorsqu'une valeur auxiliaire existe, sinon l'imputation par la moyenne pourrait être utilisée.
Bien que l'imputation composite se rencontre fréquemment en pratique, l'estimation de la variance fondée sur l'imputation composite n'a pas été beaucoup documentée. Nous examinons la méthodologie générale proposée par Särndal et coll. (1992), qui nécessite la validité d'un modèle d'imputation, c.-à-d. un modèle pour la variable imputée. À première vue, l'application de cette méthodologie à l'imputation composite semble fort fastidieuse, jusqu'à ce que nous remarquions que la plupart des méthodes d'imputation utilisées en pratique donnent lieu à des estimateurs imputés qui sont linéaires dans les valeurs observées de la variable d'intérêt. Ainsi, il devient considérablement plus simple de dériver un estimateur de la variance, même lorsqu'une seule méthode d'imputation est utilisée. Pour estimer la partie échantillonnage de la variance totale, nous employons une méthodologie légèrement différente de celle que proposent Särndal et coll. (1992). Notre méthodologie s'apparente à l'estimateur de la variance de l'échantillonnage fondé sur l'imputation multiple avec un nombre infini d'imputations.
Cette méthodologie est l'essence même de la version 2.0 du Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), qui est en cours de développement à Statistique Canada. Au moyen du SEVANI, nous allons illustrer notre méthode par le biais d'un exemple fondé sur des données réelles.
Date de diffusion : 2009-08-11

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1. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100211605
Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21
2. Estimation de la variance par imputation composite au moyen d'un modèle d'imputation Archivé
Articles et rapports : 11-536-X200900110811
Description :
L'imputation composite est souvent utilisée dans le cadre des enquêtes-entreprises. Elle survient lorsque plusieurs méthodes d'imputation sont utilisées pour imputer une seule variable d'intérêt. Le choix d'une méthode plutôt qu'une autre dépend de la disponibilité de certaines variables auxiliaires. Par exemple, l'imputation par la méthode du quotient pourrait être utilisée pour imputer une valeur manquante lorsqu'une valeur auxiliaire existe, sinon l'imputation par la moyenne pourrait être utilisée.
Bien que l'imputation composite se rencontre fréquemment en pratique, l'estimation de la variance fondée sur l'imputation composite n'a pas été beaucoup documentée. Nous examinons la méthodologie générale proposée par Särndal et coll. (1992), qui nécessite la validité d'un modèle d'imputation, c.-à-d. un modèle pour la variable imputée. À première vue, l'application de cette méthodologie à l'imputation composite semble fort fastidieuse, jusqu'à ce que nous remarquions que la plupart des méthodes d'imputation utilisées en pratique donnent lieu à des estimateurs imputés qui sont linéaires dans les valeurs observées de la variable d'intérêt. Ainsi, il devient considérablement plus simple de dériver un estimateur de la variance, même lorsqu'une seule méthode d'imputation est utilisée. Pour estimer la partie échantillonnage de la variance totale, nous employons une méthodologie légèrement différente de celle que proposent Särndal et coll. (1992). Notre méthodologie s'apparente à l'estimateur de la variance de l'échantillonnage fondé sur l'imputation multiple avec un nombre infini d'imputations.
Cette méthodologie est l'essence même de la version 2.0 du Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), qui est en cours de développement à Statistique Canada. Au moyen du SEVANI, nous allons illustrer notre méthode par le biais d'un exemple fondé sur des données réelles.
Date de diffusion : 2009-08-11

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