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1. Commentaires de Sharon L. Lohr à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste »
Articles et rapports : 12-001-X202200200005
Description :
Des hypothèses solides sont nécessaires pour faire des inférences au sujet d’une population finie à partir d’un échantillon non probabiliste. Les statistiques d’un échantillon non probabiliste devraient être accompagnées de preuves que les hypothèses sont respectées et que les estimations ponctuelles et les intervalles de confiance sont propres à l’utilisation. Je décris certains diagnostics qui peuvent être utilisés pour évaluer les hypothèses du modèle, et je discute des questions à prendre en considération au moment de décider s’il convient d’utiliser les données d’un échantillon non probabiliste.

Date de diffusion : 2022-12-15
2. Les enquêtes à bases de sondage multiples pour un monde fait de sources de données multiples
Articles et rapports : 12-001-X202100200008
Description :
Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons probabilistes indépendants sont sélectionnés dans chacune des Q bases de sondage, servent depuis longtemps à améliorer la couverture, réduire les coûts ou augmenter la taille des échantillons de sous-populations d’intérêt. Une grande partie de la théorie a été développée en supposant que (1) l’union des bases de sondage couvre la population d’intérêt, (2) un échantillon probabiliste avec réponse complète est sélectionné dans chaque base de sondage, (3) les variables d’intérêt sont mesurées dans chaque échantillon sans erreur de mesure, et (4) il existe suffisamment d’information pour tenir compte du chevauchement des bases de sondage lors du calcul des estimations. Après avoir passé en revue la conception, l’estimation et le calage des enquêtes effectuées à partir de bases de sondage multiples traditionnelles, je considère des modifications aux hypothèses qui permettent à une structure de bases de sondage multiples de servir de principe d’organisation pour d’autres méthodes de combinaison de données telles que l’imputation massive, l’appariement d’échantillons, l’estimation sur petits domaines et l’estimation par techniques de saisie-ressaisie. Enfin, je discute la façon dont les résultats de la recherche sur les enquêtes à l’aide de bases de sondage multiples peuvent être utilisés lors de la conception et de l’évaluation des systèmes de collecte de données qui intègrent plusieurs sources de données.
Date de diffusion : 2022-01-06
3. Commentaires de Sharon L. Lohr à propos de l’article de Rao et Fuller (2017) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201700254896
Description :
Cette note de Sharon L. Lohr présente une discussion de l’article « Théorie et méthodologie des enquêtes par sondage : orientations passées, présentes et futures » où J.N.K. Rao et Wayne A. Fuller partagent leur vision quant à l’évolution de la théorie et de la méthodologie des enquêtes par sondage au cours des 100 dernières années.
Date de diffusion : 2017-12-21

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Articles et rapports (3)

Articles et rapports (3) ((3 résultats))

1. Commentaires de Sharon L. Lohr à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste »
Articles et rapports : 12-001-X202200200005
Description :
Des hypothèses solides sont nécessaires pour faire des inférences au sujet d’une population finie à partir d’un échantillon non probabiliste. Les statistiques d’un échantillon non probabiliste devraient être accompagnées de preuves que les hypothèses sont respectées et que les estimations ponctuelles et les intervalles de confiance sont propres à l’utilisation. Je décris certains diagnostics qui peuvent être utilisés pour évaluer les hypothèses du modèle, et je discute des questions à prendre en considération au moment de décider s’il convient d’utiliser les données d’un échantillon non probabiliste.

Date de diffusion : 2022-12-15
2. Les enquêtes à bases de sondage multiples pour un monde fait de sources de données multiples
Articles et rapports : 12-001-X202100200008
Description :
Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons probabilistes indépendants sont sélectionnés dans chacune des Q bases de sondage, servent depuis longtemps à améliorer la couverture, réduire les coûts ou augmenter la taille des échantillons de sous-populations d’intérêt. Une grande partie de la théorie a été développée en supposant que (1) l’union des bases de sondage couvre la population d’intérêt, (2) un échantillon probabiliste avec réponse complète est sélectionné dans chaque base de sondage, (3) les variables d’intérêt sont mesurées dans chaque échantillon sans erreur de mesure, et (4) il existe suffisamment d’information pour tenir compte du chevauchement des bases de sondage lors du calcul des estimations. Après avoir passé en revue la conception, l’estimation et le calage des enquêtes effectuées à partir de bases de sondage multiples traditionnelles, je considère des modifications aux hypothèses qui permettent à une structure de bases de sondage multiples de servir de principe d’organisation pour d’autres méthodes de combinaison de données telles que l’imputation massive, l’appariement d’échantillons, l’estimation sur petits domaines et l’estimation par techniques de saisie-ressaisie. Enfin, je discute la façon dont les résultats de la recherche sur les enquêtes à l’aide de bases de sondage multiples peuvent être utilisés lors de la conception et de l’évaluation des systèmes de collecte de données qui intègrent plusieurs sources de données.
Date de diffusion : 2022-01-06
3. Commentaires de Sharon L. Lohr à propos de l’article de Rao et Fuller (2017) Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201700254896
Description :
Cette note de Sharon L. Lohr présente une discussion de l’article « Théorie et méthodologie des enquêtes par sondage : orientations passées, présentes et futures » où J.N.K. Rao et Wayne A. Fuller partagent leur vision quant à l’évolution de la théorie et de la méthodologie des enquêtes par sondage au cours des 100 dernières années.
Date de diffusion : 2017-12-21

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Date de modification :: 2024-06-01

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