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Tout (2) ((2 résultats))

1. Risque de divulgation et estimation de la variance Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110434
Description :
La protection contre la divulgation de l'identité des répondants dans les données d'enquête publiées constitue un enjeu d'ordre pratique pour de nombreux organismes gouvernementaux. Parmi les méthodes de protection figurent la suppression des identificateurs de grappe et de strate, de même que la modification des données ou la permutation des valeurs entre les enregistrements des répondants. Malheureusement, les identificateurs de grappe et de strate sont généralement nécessaires à l'estimation de la variance axée sur la linéarisation ainsi qu'aux méthodes de répétition, dans la mesure où le rééchantillonnage porte habituellement sur les unités de sondage du premier degré dans les strates. On pourrait penser que la diffusion d'un ensemble de poids de rééchantillonnage duquel les identificateurs de strate et de grappe auraient été supprimés permettrait de régler une partie du problème, particulièrement si l'on fait appel à une méthode de rééchantillonnage aléatoire, comme celle du bootstrap. Dans le présent article, nous démontrons dans un premier temps que, en considérant les poids de rééchantillonnage comme des observations dans un espace dimensionnel de haut niveau, on peut facilement utiliser un algorithme de mise en grappes pour reconstruire les identificateurs de grappe, peu importe la méthode de rééchantillonnage, même si les poids de rééchantillonnage ont été modifiés aléatoirement. Nous proposons ensuite un algorithme rapide qui permet de permuter les identificateurs de grappe et de strate des unités finales avant la création des poids de rééchantillonnage, sans influer de façon significative sur les estimations de la variance des caractéristiques visées qui en résultent. Ces méthodes sont illustrées par leur application aux données publiées issues des National Health and Nutrition Examination Surveys, enquêtes pour lesquelles les questions de divulgation sont extrêmement importantes.
Date de diffusion : 2008-03-17
2. Méthode pratique de stratification multiple par programmation linéaire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20020026433
Description :
Sitter et Skinner (1994) présentent une méthode qui consiste à appliquer la programmation linéaire à la conception d'enquêtes de stratification multiple, principalement dans des situations où la taille souhaitée de l'échantillon est inférieure ou à peine supérieure au nombre total de cellules de stratification. Leur méthode repose sur une idée simple, facile à comprendre et à appliquer. Cependant, en pratique, elle a le désavantage de devenir rapidement coûteuse en raison de l'importance des calculs, à mesure qu'augmente le nombre de cellules de la stratification multiple, au point de ne pouvoir être utilisée dans la plupart des situations réelles. Dans cet article, on développe davantage cette approche de programmation linéaire et élabore des méthodes en vue de réduire le nombre de calculs, de sorte qu'il soit possible de résoudre des problèmes de grande taille.
Date de diffusion : 2003-01-29

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Articles et rapports (2)

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1. Risque de divulgation et estimation de la variance Archivé
Articles et rapports : 11-522-X200600110434
Description :
La protection contre la divulgation de l'identité des répondants dans les données d'enquête publiées constitue un enjeu d'ordre pratique pour de nombreux organismes gouvernementaux. Parmi les méthodes de protection figurent la suppression des identificateurs de grappe et de strate, de même que la modification des données ou la permutation des valeurs entre les enregistrements des répondants. Malheureusement, les identificateurs de grappe et de strate sont généralement nécessaires à l'estimation de la variance axée sur la linéarisation ainsi qu'aux méthodes de répétition, dans la mesure où le rééchantillonnage porte habituellement sur les unités de sondage du premier degré dans les strates. On pourrait penser que la diffusion d'un ensemble de poids de rééchantillonnage duquel les identificateurs de strate et de grappe auraient été supprimés permettrait de régler une partie du problème, particulièrement si l'on fait appel à une méthode de rééchantillonnage aléatoire, comme celle du bootstrap. Dans le présent article, nous démontrons dans un premier temps que, en considérant les poids de rééchantillonnage comme des observations dans un espace dimensionnel de haut niveau, on peut facilement utiliser un algorithme de mise en grappes pour reconstruire les identificateurs de grappe, peu importe la méthode de rééchantillonnage, même si les poids de rééchantillonnage ont été modifiés aléatoirement. Nous proposons ensuite un algorithme rapide qui permet de permuter les identificateurs de grappe et de strate des unités finales avant la création des poids de rééchantillonnage, sans influer de façon significative sur les estimations de la variance des caractéristiques visées qui en résultent. Ces méthodes sont illustrées par leur application aux données publiées issues des National Health and Nutrition Examination Surveys, enquêtes pour lesquelles les questions de divulgation sont extrêmement importantes.
Date de diffusion : 2008-03-17
2. Méthode pratique de stratification multiple par programmation linéaire Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20020026433
Description :
Sitter et Skinner (1994) présentent une méthode qui consiste à appliquer la programmation linéaire à la conception d'enquêtes de stratification multiple, principalement dans des situations où la taille souhaitée de l'échantillon est inférieure ou à peine supérieure au nombre total de cellules de stratification. Leur méthode repose sur une idée simple, facile à comprendre et à appliquer. Cependant, en pratique, elle a le désavantage de devenir rapidement coûteuse en raison de l'importance des calculs, à mesure qu'augmente le nombre de cellules de la stratification multiple, au point de ne pouvoir être utilisée dans la plupart des situations réelles. Dans cet article, on développe davantage cette approche de programmation linéaire et élabore des méthodes en vue de réduire le nombre de calculs, de sorte qu'il soit possible de résoudre des problèmes de grande taille.
Date de diffusion : 2003-01-29

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Date de modification :: 2024-06-15

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