Analyses

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• 1. Proposition pour le problème de l’estimation des probabilités d’appariement dans le couplage d’enregistrements Archivé

  Articles et rapports : 11-522-X202200100001

  Description : Le couplage d’enregistrements vise à mettre en évidence les paires d’enregistrements liées à la même unité et observées dans deux ensembles de données différents, disons A et B. Fellegi et Sunter (1969) proposent de mettre à l’essai chaque paire d’enregistrements, qu’elle soit générée à partir de l’ensemble de paires appariées ou non. La fonction de décision est le rapport entre m(y) et u(y), les probabilités d’observer une comparaison y d’un ensemble de k>3 variables d’identification clés dans une paire d’enregistrements, sous l’hypothèse que la paire constitue, respectivement, un appariement ou non. On estime habituellement ces paramètres au moyen de l’algorithme EM en utilisant comme données les comparaisons pour toutes les paires du produit cartésien ?=A×B. On émet l’hypothèse que ces observations (sur les comparaisons et sur l’état des paires comme appariement ou non) sont générées indépendamment des autres paires, hypothèse caractérisant la majeure partie de la littérature sur le couplage d’enregistrements et mise en œuvre dans les outils logiciels (p. ex., RELAIS, Cibella et coll. 2012). Au contraire, les comparaisons y et l’état d’appariement dans O sont dépendants de manière déterministe. Par conséquent, les estimations sur m(y) et u(y) fondées sur l’algorithme EM sont généralement mauvaises. Ce fait compromet l’efficacité de l’application de la méthode de Fellegi-Sunter, ainsi que le calcul automatique des mesures de la qualité et la possibilité d’appliquer des méthodes efficaces aux fins d’estimation du modèle sur des données couplées (p. ex. les fonctions de régression), comme dans Chambers et coll. (2015). Nous proposons d’examiner O au moyen d’un ensemble d’échantillons, chacun tiré de manière à préserver l’indépendance des comparaisons entre les paires d’enregistrements sélectionnées. Les simulations sont encourageantes.

  Date de diffusion : 2024-03-25

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• 2. Estimation de la variance des erreurs de mesure simples et corrélées lorsque la première et la seconde interviews utilisent des modes de collecte différents Archivé

  Articles et rapports : 11-522-X20010016309

  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.

  Le présent document propose une méthode servant à évaluer les composantes simple et corrélée de la variance des erreurs de mesure lorsqu'on procède à une réinterview auprès d'un sous-échantillon de répondants. Toutefois, on ne peut considérer les deux mesures comme si elles avaient été effectuées dans les mêmes conditions; elles sont donc sujettes à une variance différente des erreurs de mesure. Cette hypothèse semble plus réaliste lorsqu'il s'avère impossible d'assurer les mêmes conditions de mesure dans les deux interviews. Par exemple lorsqu'il s'agit de contraintes opérationnelles et budgétaires, on doit adopter un mode de collecte différent pour la deuxième interview.

  Date de diffusion : 2002-09-12

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

• 1. Proposition pour le problème de l’estimation des probabilités d’appariement dans le couplage d’enregistrements Archivé

  Articles et rapports : 11-522-X202200100001

  Description : Le couplage d’enregistrements vise à mettre en évidence les paires d’enregistrements liées à la même unité et observées dans deux ensembles de données différents, disons A et B. Fellegi et Sunter (1969) proposent de mettre à l’essai chaque paire d’enregistrements, qu’elle soit générée à partir de l’ensemble de paires appariées ou non. La fonction de décision est le rapport entre m(y) et u(y), les probabilités d’observer une comparaison y d’un ensemble de k>3 variables d’identification clés dans une paire d’enregistrements, sous l’hypothèse que la paire constitue, respectivement, un appariement ou non. On estime habituellement ces paramètres au moyen de l’algorithme EM en utilisant comme données les comparaisons pour toutes les paires du produit cartésien ?=A×B. On émet l’hypothèse que ces observations (sur les comparaisons et sur l’état des paires comme appariement ou non) sont générées indépendamment des autres paires, hypothèse caractérisant la majeure partie de la littérature sur le couplage d’enregistrements et mise en œuvre dans les outils logiciels (p. ex., RELAIS, Cibella et coll. 2012). Au contraire, les comparaisons y et l’état d’appariement dans O sont dépendants de manière déterministe. Par conséquent, les estimations sur m(y) et u(y) fondées sur l’algorithme EM sont généralement mauvaises. Ce fait compromet l’efficacité de l’application de la méthode de Fellegi-Sunter, ainsi que le calcul automatique des mesures de la qualité et la possibilité d’appliquer des méthodes efficaces aux fins d’estimation du modèle sur des données couplées (p. ex. les fonctions de régression), comme dans Chambers et coll. (2015). Nous proposons d’examiner O au moyen d’un ensemble d’échantillons, chacun tiré de manière à préserver l’indépendance des comparaisons entre les paires d’enregistrements sélectionnées. Les simulations sont encourageantes.

  Date de diffusion : 2024-03-25

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• 2. Estimation de la variance des erreurs de mesure simples et corrélées lorsque la première et la seconde interviews utilisent des modes de collecte différents Archivé

  Articles et rapports : 11-522-X20010016309

  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.

  Le présent document propose une méthode servant à évaluer les composantes simple et corrélée de la variance des erreurs de mesure lorsqu'on procède à une réinterview auprès d'un sous-échantillon de répondants. Toutefois, on ne peut considérer les deux mesures comme si elles avaient été effectuées dans les mêmes conditions; elles sont donc sujettes à une variance différente des erreurs de mesure. Cette hypothèse semble plus réaliste lorsqu'il s'avère impossible d'assurer les mêmes conditions de mesure dans les deux interviews. Par exemple lorsqu'il s'agit de contraintes opérationnelles et budgétaires, on doit adopter un mode de collecte différent pour la deuxième interview.

  Date de diffusion : 2002-09-12

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