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1. Stratification a posteriori en un grand nombre de catégories par régression logistique hiérarchique Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19970023616
Description :
La stratification a posteriori est une méthode appliquée couramment pour tenir compte de l'inégalité des probabilités d'échantillonnage et de la non-réponse lors des enquêtes par sondage. Cette méthode consiste à subdiviser la population en plusieurs catégories, à estimer la répartition des réponses dans chaque catégorie, puis, à donner à chaque catégorie un poids proportionnel à sa taille dans la population. Nous considérons la stratification a posteriori comme un cadre de référence général englobant de nombreux scénarios de pondération utilisés dans le domaine de l'analyse d'enquête (consulter Little 1993). Nous construisons un modèle de régression logistique hiérarchique pour déterminer la moyenne conditionnelle d'une variable de réponse binaire subordonnée à des cellules, ou catégories, de stratification a posteriori. Le modèle hiérarchique permet d'inclure un nombre beaucoup plus grand de cellules que les méthodes classiques, donc, d'introduire beaucoup plus de renseignements sur la population, tout en incluant tous les renseignements qui sous-tendent l'inférence lors de l'échantillonnage d'enquête. Donc, nous combinons la méthode de modélisation appliquée fréquemment à l'estimation des petites régions aux renseignements sur la population utilisés à l'étape de la stratification a posteriori. Nous appliquons la méthode à un ensemble de sondages d'opinion préélectoraux effectués aux États-Unis, dont les données sont stratifiées a posteriori selon l'État et selon les variables démographiques habituelles. Nous évaluons les modèles graphiquement en comparant les résultats qu'ils produisent à ceux des élections au niveau de l'État.
Date de diffusion : 1998-03-12

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1. Stratification a posteriori en un grand nombre de catégories par régression logistique hiérarchique Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19970023616
Description :
La stratification a posteriori est une méthode appliquée couramment pour tenir compte de l'inégalité des probabilités d'échantillonnage et de la non-réponse lors des enquêtes par sondage. Cette méthode consiste à subdiviser la population en plusieurs catégories, à estimer la répartition des réponses dans chaque catégorie, puis, à donner à chaque catégorie un poids proportionnel à sa taille dans la population. Nous considérons la stratification a posteriori comme un cadre de référence général englobant de nombreux scénarios de pondération utilisés dans le domaine de l'analyse d'enquête (consulter Little 1993). Nous construisons un modèle de régression logistique hiérarchique pour déterminer la moyenne conditionnelle d'une variable de réponse binaire subordonnée à des cellules, ou catégories, de stratification a posteriori. Le modèle hiérarchique permet d'inclure un nombre beaucoup plus grand de cellules que les méthodes classiques, donc, d'introduire beaucoup plus de renseignements sur la population, tout en incluant tous les renseignements qui sous-tendent l'inférence lors de l'échantillonnage d'enquête. Donc, nous combinons la méthode de modélisation appliquée fréquemment à l'estimation des petites régions aux renseignements sur la population utilisés à l'étape de la stratification a posteriori. Nous appliquons la méthode à un ensemble de sondages d'opinion préélectoraux effectués aux États-Unis, dont les données sont stratifiées a posteriori selon l'État et selon les variables démographiques habituelles. Nous évaluons les modèles graphiquement en comparant les résultats qu'ils produisent à ceux des élections au niveau de l'État.
Date de diffusion : 1998-03-12

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Date de modification :: 2024-06-15

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