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1. Plan d'estimation : détermination de vecteurs auxiliaires en vue de réduire le biais de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211376
Description :
Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.
Date de diffusion : 2010-12-21
2. Évaluation des vecteurs auxiliaires pour le contrôle du biais de la non-réponse dans l'estimateur de calage : exemples empiriques d'un indicateur Archivé
Articles et rapports : 11-536-X200900110804
Description :
Ce document porte sur l'estimation par calage pour les enquêtes ayant des cas de non-réponse. La correction efficace de la pondération pour les cas de non-réponse nécessite de l'information auxiliaire puissante. Les poids de l'estimateur par calage sont déterminés à partir de l'information au sujet d'un vecteur auxiliaire précisé. Même avec le « meilleur » vecteur auxiliaire possible, un certain biais demeure dans l'estimateur. Un indicateur du biais résiduel est présenté et analysé.
Les nombreuses variables auxiliaires potentielles permettent au statisticien de constituer un large éventail de vecteurs auxiliaires éventuels. On ressent le besoin de comparer ces vecteurs afin d'évaluer leur efficacité en matière de réduction du biais. Pour ce faire, nous examinons un indicateur utile pour classer les vecteurs auxiliaires de rechange en fonction de leur capacité de réduire le biais. L'indicateur est calculé à partir des valeurs du vecteur auxiliaire pour les unités échantillonnées, qu'elles aient répondu ou non. L'un des avantages réside dans l'indépendance des variables de l'étude, qui sont nombreuses dans une grande enquête.
Les propriétés de l'indicateur sont examinées dans les études empiriques. Une population synthétique est construite, et les vecteurs auxiliaires potentiels sont cotés à l'aide de l'indicateur. Un autre exemple empirique illustre comment l'indicateur est utilisé pour sélectionner des variables auxiliaires dans une grande enquête à Statistique Suède.
Date de diffusion : 2009-08-11

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Articles et rapports (2)

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1. Plan d'estimation : détermination de vecteurs auxiliaires en vue de réduire le biais de non-réponse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211376
Description :
Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.
Date de diffusion : 2010-12-21
2. Évaluation des vecteurs auxiliaires pour le contrôle du biais de la non-réponse dans l'estimateur de calage : exemples empiriques d'un indicateur Archivé
Articles et rapports : 11-536-X200900110804
Description :
Ce document porte sur l'estimation par calage pour les enquêtes ayant des cas de non-réponse. La correction efficace de la pondération pour les cas de non-réponse nécessite de l'information auxiliaire puissante. Les poids de l'estimateur par calage sont déterminés à partir de l'information au sujet d'un vecteur auxiliaire précisé. Même avec le « meilleur » vecteur auxiliaire possible, un certain biais demeure dans l'estimateur. Un indicateur du biais résiduel est présenté et analysé.
Les nombreuses variables auxiliaires potentielles permettent au statisticien de constituer un large éventail de vecteurs auxiliaires éventuels. On ressent le besoin de comparer ces vecteurs afin d'évaluer leur efficacité en matière de réduction du biais. Pour ce faire, nous examinons un indicateur utile pour classer les vecteurs auxiliaires de rechange en fonction de leur capacité de réduire le biais. L'indicateur est calculé à partir des valeurs du vecteur auxiliaire pour les unités échantillonnées, qu'elles aient répondu ou non. L'un des avantages réside dans l'indépendance des variables de l'étude, qui sont nombreuses dans une grande enquête.
Les propriétés de l'indicateur sont examinées dans les études empiriques. Une population synthétique est construite, et les vecteurs auxiliaires potentiels sont cotés à l'aide de l'indicateur. Un autre exemple empirique illustre comment l'indicateur est utilisé pour sélectionner des variables auxiliaires dans une grande enquête à Statistique Suède.
Date de diffusion : 2009-08-11

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Date de modification :: 2024-06-15

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