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1. Commentaires de Guillaume Chauvet à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle »
Articles et rapports : 12-001-X202300200016
Description : Dans cette discussion, je présenterai quelques aspects complémentaires de trois grands domaines de la théorie des sondages développés ou étudiés par Jean-Claude Deville : le calage, l’échantillonnage équilibré et la méthode généralisée de partage des poids.
Date de diffusion : 2024-01-03
2. Extension de la méthode de partage des poids lors de l’utilisation d’une base de sondage continue
Articles et rapports : 12-001-X202300100011
Description : La définition des unités statistiques est une question récurrente dans le domaine des enquêtes-échantillons. En effet, les populations sondées ne comportent pas toutes une base de sondage déjà disponible. Dans certaines populations, les unités échantillonnées sont différentes des unités d’observation, et la production d’estimations concernant la population d’intérêt soulève des questions complexes qu’il est possible de traiter en utilisant la méthode de partage des poids (Deville et Lavallée, 2006). Les deux populations prises en considération dans cette méthode sont toutefois discrètes. Dans certains champs d’études, la population échantillonnée est continue : c’est, par exemple, le cas des inventaires forestiers dans lesquels, souvent, les arbres sondés sont ceux situés sur des parcelles de terrain dont les centres sont des points tirés aléatoirement dans un secteur donné. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres sondés présente des difficultés d’ordre méthodologique, tout comme les calculs de variance qui y sont associés. Le présent article a pour but d’étendre la méthode de partage des poids au cas de populations continues (population échantillonnée) et de populations discrètes (population sondée), à partir de l’extension proposée par Cordy (1993) de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour procéder à un tirage de points dans un univers continu.
Date de diffusion : 2023-06-30
3. Estimation de la variance par le bootstrap avec remise pour les enquêtes auprès des ménages Principes, exemples et mise en œuvre
Articles et rapports : 12-001-X202100200005
Description :
L’estimation de la variance est un problème difficile dans les enquêtes, car plusieurs facteurs non négligeables contribuent à l’erreur d’enquête totale, notamment l’échantillonnage et la non-réponse totale. Initialement conçue pour saisir la variance des statistiques non triviales à partir de données indépendantes et identiquement distribuées, la méthode bootstrap a depuis été adaptée de diverses façons pour tenir compte des éléments ou facteurs propres à l’enquête. Dans l’article, nous examinons l’une de ces variantes, le bootstrap avec remise. Nous considérons les enquêtes auprès des ménages, avec ou sans sous-échantillonnage de personnes. Nous rendons explicites les estimateurs de la variance que le bootstrap avec remise vise à reproduire. Nous expliquons comment le bootstrap peut servir à tenir compte de l’effet de l’échantillonnage, du traitement de la non-réponse et du calage sur l’erreur d’enquête totale. Par souci de clarté, les méthodes proposées sont illustrées au moyen d’un exemple traité en fil rouge. Elles sont évaluées dans le cadre d’une étude par simulations et appliquées au Panel Politique de la Ville (PPV) français. Deux macros SAS pour exécuter les méthodes bootstrap sont également élaborées.
Date de diffusion : 2022-01-06

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1. Commentaires de Guillaume Chauvet à propos de l’article « Les contributions de Jean-Claude Deville à la théorie des sondages et à la statistique officielle »
Articles et rapports : 12-001-X202300200016
Description : Dans cette discussion, je présenterai quelques aspects complémentaires de trois grands domaines de la théorie des sondages développés ou étudiés par Jean-Claude Deville : le calage, l’échantillonnage équilibré et la méthode généralisée de partage des poids.
Date de diffusion : 2024-01-03
2. Extension de la méthode de partage des poids lors de l’utilisation d’une base de sondage continue
Articles et rapports : 12-001-X202300100011
Description : La définition des unités statistiques est une question récurrente dans le domaine des enquêtes-échantillons. En effet, les populations sondées ne comportent pas toutes une base de sondage déjà disponible. Dans certaines populations, les unités échantillonnées sont différentes des unités d’observation, et la production d’estimations concernant la population d’intérêt soulève des questions complexes qu’il est possible de traiter en utilisant la méthode de partage des poids (Deville et Lavallée, 2006). Les deux populations prises en considération dans cette méthode sont toutefois discrètes. Dans certains champs d’études, la population échantillonnée est continue : c’est, par exemple, le cas des inventaires forestiers dans lesquels, souvent, les arbres sondés sont ceux situés sur des parcelles de terrain dont les centres sont des points tirés aléatoirement dans un secteur donné. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres sondés présente des difficultés d’ordre méthodologique, tout comme les calculs de variance qui y sont associés. Le présent article a pour but d’étendre la méthode de partage des poids au cas de populations continues (population échantillonnée) et de populations discrètes (population sondée), à partir de l’extension proposée par Cordy (1993) de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour procéder à un tirage de points dans un univers continu.
Date de diffusion : 2023-06-30
3. Estimation de la variance par le bootstrap avec remise pour les enquêtes auprès des ménages Principes, exemples et mise en œuvre
Articles et rapports : 12-001-X202100200005
Description :
L’estimation de la variance est un problème difficile dans les enquêtes, car plusieurs facteurs non négligeables contribuent à l’erreur d’enquête totale, notamment l’échantillonnage et la non-réponse totale. Initialement conçue pour saisir la variance des statistiques non triviales à partir de données indépendantes et identiquement distribuées, la méthode bootstrap a depuis été adaptée de diverses façons pour tenir compte des éléments ou facteurs propres à l’enquête. Dans l’article, nous examinons l’une de ces variantes, le bootstrap avec remise. Nous considérons les enquêtes auprès des ménages, avec ou sans sous-échantillonnage de personnes. Nous rendons explicites les estimateurs de la variance que le bootstrap avec remise vise à reproduire. Nous expliquons comment le bootstrap peut servir à tenir compte de l’effet de l’échantillonnage, du traitement de la non-réponse et du calage sur l’erreur d’enquête totale. Par souci de clarté, les méthodes proposées sont illustrées au moyen d’un exemple traité en fil rouge. Elles sont évaluées dans le cadre d’une étude par simulations et appliquées au Panel Politique de la Ville (PPV) français. Deux macros SAS pour exécuter les méthodes bootstrap sont également élaborées.
Date de diffusion : 2022-01-06

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Date de modification :: 2024-09-11

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