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- Articles et rapports : 11-522-X201700014745Description :
Au moment de la conception des enquêtes, un certain nombre de paramètres, comme la propension à la prise de contact, la propension à la participation et les coûts par unité d’échantillonnage, jouent un rôle décisif. Dans le cas des enquêtes permanentes, ces paramètres de conception d’enquête sont habituellement estimés à partir de l’expérience antérieure et mis à jour graduellement, au fur et à mesure des nouvelles expériences. Dans les nouvelles enquêtes, ces paramètres sont estimés à partir de l’opinion des experts et de l’expérience acquise dans des enquêtes similaires. Même si les instituts de sondage ont une expertise et une expérience relativement bonnes, l’énoncé, l’estimation et la mise à jour des paramètres de conception d’enquête se font rarement de façon systématique. Dans la présentation, nous proposons un cadre bayésien qui permet de prendre en compte et de mettre à jour les connaissances acquises et les opinions des experts concernant les paramètres. Ce cadre est établi dans le contexte de plans de collecte adaptatifs, dans lesquels les différentes unités de population peuvent être traitées différemment compte tenu des objectifs de qualité et de coût. Pour ce type d’enquête, l’exactitude des paramètres de conception devient encore plus cruciale pour prendre des décisions efficaces. Le cadre permet une analyse bayésienne du rendement d’une enquête pendant la collecte des données et entre les vagues. Nous démontrons l’analyse bayésienne au moyen d’une étude de simulation réaliste.
Date de diffusion : 2016-03-24
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- Articles et rapports : 11-522-X201700014745Description :
Au moment de la conception des enquêtes, un certain nombre de paramètres, comme la propension à la prise de contact, la propension à la participation et les coûts par unité d’échantillonnage, jouent un rôle décisif. Dans le cas des enquêtes permanentes, ces paramètres de conception d’enquête sont habituellement estimés à partir de l’expérience antérieure et mis à jour graduellement, au fur et à mesure des nouvelles expériences. Dans les nouvelles enquêtes, ces paramètres sont estimés à partir de l’opinion des experts et de l’expérience acquise dans des enquêtes similaires. Même si les instituts de sondage ont une expertise et une expérience relativement bonnes, l’énoncé, l’estimation et la mise à jour des paramètres de conception d’enquête se font rarement de façon systématique. Dans la présentation, nous proposons un cadre bayésien qui permet de prendre en compte et de mettre à jour les connaissances acquises et les opinions des experts concernant les paramètres. Ce cadre est établi dans le contexte de plans de collecte adaptatifs, dans lesquels les différentes unités de population peuvent être traitées différemment compte tenu des objectifs de qualité et de coût. Pour ce type d’enquête, l’exactitude des paramètres de conception devient encore plus cruciale pour prendre des décisions efficaces. Le cadre permet une analyse bayésienne du rendement d’une enquête pendant la collecte des données et entre les vagues. Nous démontrons l’analyse bayésienne au moyen d’une étude de simulation réaliste.
Date de diffusion : 2016-03-24
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