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  • 1. La confiance en la taille d'échantillonnage optimale fondée sur des données antérieures Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X20010016273
    Description :

    Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.

    Dans le cas d'une enquête à plusieurs variables fondée sur un échantillonnage aléatoire simple, le calcul de la taille optimale d'échantillon revient à résoudre un problème de programmation stochastique où chaque contrainte correspond à une estimation bornée de la variance d'une estimation donnée. Le problème est stochastique parce que l'ensemble de données recueillies lors d'une enquête antérieure fait que les composantes de chaque contrainte sont des variables aléatoires. Par conséquent, la taille calculée de l'échantillon est elle-même une variable aléatoire qui dépend de la qualité de l'ensemble de données. Le recours à une méthode de Monte Carlo permet de produire une loi de distribution empirique de la taille optimale d'échantillon en vue de déterminer la probabilité d'obtenir la précision voulue. À chaque ensemble de données recueillies antérieurement correspondent une taille d'échantillon et une répartition entre strates optimales. L'examen de ces caractéristiques sur plusieurs périodes consécutives permet de repérer les strates problématiques et de déceler une tendance quant à la stabilité des données. Cet examen pourrait révéler une courbe de la taille d'échantillon en fonction du temps de nature oscillatoire attribuable à la dépendance d'une répartition à l'égard d'une autre.

    Date de diffusion : 2002-09-12
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  • 1. La confiance en la taille d'échantillonnage optimale fondée sur des données antérieures Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X20010016273
    Description :

    Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.

    Dans le cas d'une enquête à plusieurs variables fondée sur un échantillonnage aléatoire simple, le calcul de la taille optimale d'échantillon revient à résoudre un problème de programmation stochastique où chaque contrainte correspond à une estimation bornée de la variance d'une estimation donnée. Le problème est stochastique parce que l'ensemble de données recueillies lors d'une enquête antérieure fait que les composantes de chaque contrainte sont des variables aléatoires. Par conséquent, la taille calculée de l'échantillon est elle-même une variable aléatoire qui dépend de la qualité de l'ensemble de données. Le recours à une méthode de Monte Carlo permet de produire une loi de distribution empirique de la taille optimale d'échantillon en vue de déterminer la probabilité d'obtenir la précision voulue. À chaque ensemble de données recueillies antérieurement correspondent une taille d'échantillon et une répartition entre strates optimales. L'examen de ces caractéristiques sur plusieurs périodes consécutives permet de repérer les strates problématiques et de déceler une tendance quant à la stabilité des données. Cet examen pourrait révéler une courbe de la taille d'échantillon en fonction du temps de nature oscillatoire attribuable à la dépendance d'une répartition à l'égard d'une autre.

    Date de diffusion : 2002-09-12
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