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1. Tests pour évaluer le biais de non-réponse dans les enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600214677
Description :
Comment savoir si les ajustements de la pondération réduisent ou non le biais de non-réponse ? Si une variable est mesurée pour toutes les unités de l’échantillon sélectionné, on peut calculer une estimation approximativement sans biais de la moyenne ou du total de population pour cette variable en se servant des poids de sondage. Une seconde estimation de la moyenne ou du total de population peut être obtenue en se basant uniquement sur les répondants à l’enquête et en utilisant des poids ajustés pour tenir compte de la non-réponse. Si les deux estimations ne concordent pas, il y a des raisons de penser que les ajustements des poids n’ont peut-être pas éliminé le biais de non-réponse pour la variable en question. Dans le présent article, nous développons les propriétés théoriques des estimateurs de variance par linéarisation et par jackknife en vue d’évaluer le biais d’une estimation de la moyenne ou du total de population par comparaison des estimations obtenues pour des sous-ensembles chevauchants des mêmes données avec différents ensembles de poids, quand la poststratification ou la pondération par l’inverse de la propension à répondre servent à ajuster les poids pour tenir compte de la non-réponse. Nous donnons les conditions suffisantes sur la population, l’échantillon et le mécanisme de réponse pour que les estimateurs de variance soient convergents, et démontrons les propriétés de ces derniers pour un petit échantillon au moyen d’une étude par simulation.
Date de diffusion : 2016-12-20
2. Autres plans de sondage : échantillonnage avec bases de sondage multiples chevauchantes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100211608
Description :
Les plans de sondage et les estimateurs des enquêtes à base de sondage unique utilisés à l'heure actuelle par les organismes gouvernementaux américains ont été élaborés en réponse à des problèmes pratiques. Les programmes d'enquêtes-ménages fédéraux doivent faire face aujourd'hui à la diminution des taux de réponse et de la couverture des bases de sondage, à la hausse des coûts de collecte des données et à l'accroissement de la demande de statistiques pour des petits domaines. Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de bases de sondage distinctes, peuvent être utilisées en vue de relever certains de ces défis. La combinaison d'une liste et d'une base de sondage aréolaire ou l'utilisation de deux bases de sondage pour échantillonner les ménages ayant une ligne de téléphone fixe et ceux ayant une ligne de téléphone mobile en sont des exemples. Nous passons en revue les estimateurs ponctuels et les ajustements de la pondération qui peuvent être utilisés pour analyser les données d'enquête à bases de sondage multiples au moyen de logiciels standard et nous résumons la construction des poids de rééchantillonnage pour l'estimation de la variance. Étant donné leur complexité croissante, les enquêtes à bases de sondage multiples obligent à résoudre des difficultés qui ne se posent pas dans le cas des enquêtes à base de sondage simple. Nous étudions le biais dû à l'erreur de classification dans les enquêtes à bases de sondage multiples et proposons une méthode pour corriger ce biais quand les probabilités d'erreur de classification sont connues. Enfin, nous discutons des travaux de recherche nécessaires en ce qui concerne les erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes à bases de sondage multiples.
Date de diffusion : 2011-12-21
3. L'estimation des flux bruts dans les enquêtes à base de sondage double Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111248
Description :
Les flux bruts sont souvent utilisés pour étudier les transitions concernant la situation d'emploi ou d'autres variables catégoriques chez les individus formant une population. Dans les enquêtes longitudinales à base de sondage double, pour lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de deux bases de sondage afin de réduire les coûts d'enquête ou d'améliorer la couverture, l'estimation efficace et cohérente des flux bruts peut poser des défis, à cause des plans de sondage complexes et des données manquantes dans l'un ou l'autre échantillon, ou les deux. Nous proposons des estimateurs des flux bruts dans les enquêtes à base de sondage double et examinons leurs propriétés asymptotiques. Puis, nous estimons les transitions entre les situations d'emploi en utilisant des données provenant de la Current Population Survey et de la Survey of Income and Program Participation.
Date de diffusion : 2010-06-29
4. Méthodes de rééchantillonnage pour l'estimation EQM avec des modèles régionaux non linéaires Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017720
Description :
Dans ce document, on décrit une méthode jackknife proposée par Rao (2003) pour évaluer l'erreur quadratique moyenne (EQM) lorsque des modèles linéaires généralisés ou d'autres modèles non linéaires visent la réponse d'intérêt. On démontre aussi le rendement de cette méthode dans une étude de simulation.
Date de diffusion : 2005-01-26
5. Modèles régionaux fondés sur des données provenant d'enquêtes multiples Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016717
Description :
Aux États-Unis, la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) est couplée à la National Health Interview Survey (NHIS) au niveau de l'unité primaire d'échantillonnage (les mêmes comtés, mais pas nécessairement les mêmes personnes, participent aux deux enquêtes). La NHANES est réalisée auprès d'environ 5 000 personnes par année, tandis que la NHIS l'est auprès d'environ 100 000 personnes par année. Dans cet article, on expose les propriétés de modèles qui permettent d'utiliser les données de la NHIS et des données administratives comme information auxiliaire pour estimer les valeurs des variables étudiées dans le cadre de la NHANES. La méthode, qui est apparentée aux modèles régionaux de Fay Herriot (1979) et aux estimateurs par calage de Deville et Sarndal (1992), tient compte des plans de sondage dans la structure de l'erreur.
Date de diffusion : 2004-09-13

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1. Tests pour évaluer le biais de non-réponse dans les enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201600214677
Description :
Comment savoir si les ajustements de la pondération réduisent ou non le biais de non-réponse ? Si une variable est mesurée pour toutes les unités de l’échantillon sélectionné, on peut calculer une estimation approximativement sans biais de la moyenne ou du total de population pour cette variable en se servant des poids de sondage. Une seconde estimation de la moyenne ou du total de population peut être obtenue en se basant uniquement sur les répondants à l’enquête et en utilisant des poids ajustés pour tenir compte de la non-réponse. Si les deux estimations ne concordent pas, il y a des raisons de penser que les ajustements des poids n’ont peut-être pas éliminé le biais de non-réponse pour la variable en question. Dans le présent article, nous développons les propriétés théoriques des estimateurs de variance par linéarisation et par jackknife en vue d’évaluer le biais d’une estimation de la moyenne ou du total de population par comparaison des estimations obtenues pour des sous-ensembles chevauchants des mêmes données avec différents ensembles de poids, quand la poststratification ou la pondération par l’inverse de la propension à répondre servent à ajuster les poids pour tenir compte de la non-réponse. Nous donnons les conditions suffisantes sur la population, l’échantillon et le mécanisme de réponse pour que les estimateurs de variance soient convergents, et démontrons les propriétés de ces derniers pour un petit échantillon au moyen d’une étude par simulation.
Date de diffusion : 2016-12-20
2. Autres plans de sondage : échantillonnage avec bases de sondage multiples chevauchantes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100211608
Description :
Les plans de sondage et les estimateurs des enquêtes à base de sondage unique utilisés à l'heure actuelle par les organismes gouvernementaux américains ont été élaborés en réponse à des problèmes pratiques. Les programmes d'enquêtes-ménages fédéraux doivent faire face aujourd'hui à la diminution des taux de réponse et de la couverture des bases de sondage, à la hausse des coûts de collecte des données et à l'accroissement de la demande de statistiques pour des petits domaines. Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de bases de sondage distinctes, peuvent être utilisées en vue de relever certains de ces défis. La combinaison d'une liste et d'une base de sondage aréolaire ou l'utilisation de deux bases de sondage pour échantillonner les ménages ayant une ligne de téléphone fixe et ceux ayant une ligne de téléphone mobile en sont des exemples. Nous passons en revue les estimateurs ponctuels et les ajustements de la pondération qui peuvent être utilisés pour analyser les données d'enquête à bases de sondage multiples au moyen de logiciels standard et nous résumons la construction des poids de rééchantillonnage pour l'estimation de la variance. Étant donné leur complexité croissante, les enquêtes à bases de sondage multiples obligent à résoudre des difficultés qui ne se posent pas dans le cas des enquêtes à base de sondage simple. Nous étudions le biais dû à l'erreur de classification dans les enquêtes à bases de sondage multiples et proposons une méthode pour corriger ce biais quand les probabilités d'erreur de classification sont connues. Enfin, nous discutons des travaux de recherche nécessaires en ce qui concerne les erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes à bases de sondage multiples.
Date de diffusion : 2011-12-21
3. L'estimation des flux bruts dans les enquêtes à base de sondage double Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111248
Description :
Les flux bruts sont souvent utilisés pour étudier les transitions concernant la situation d'emploi ou d'autres variables catégoriques chez les individus formant une population. Dans les enquêtes longitudinales à base de sondage double, pour lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de deux bases de sondage afin de réduire les coûts d'enquête ou d'améliorer la couverture, l'estimation efficace et cohérente des flux bruts peut poser des défis, à cause des plans de sondage complexes et des données manquantes dans l'un ou l'autre échantillon, ou les deux. Nous proposons des estimateurs des flux bruts dans les enquêtes à base de sondage double et examinons leurs propriétés asymptotiques. Puis, nous estimons les transitions entre les situations d'emploi en utilisant des données provenant de la Current Population Survey et de la Survey of Income and Program Participation.
Date de diffusion : 2010-06-29
4. Méthodes de rééchantillonnage pour l'estimation EQM avec des modèles régionaux non linéaires Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017720
Description :
Dans ce document, on décrit une méthode jackknife proposée par Rao (2003) pour évaluer l'erreur quadratique moyenne (EQM) lorsque des modèles linéaires généralisés ou d'autres modèles non linéaires visent la réponse d'intérêt. On démontre aussi le rendement de cette méthode dans une étude de simulation.
Date de diffusion : 2005-01-26
5. Modèles régionaux fondés sur des données provenant d'enquêtes multiples Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016717
Description :
Aux États-Unis, la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) est couplée à la National Health Interview Survey (NHIS) au niveau de l'unité primaire d'échantillonnage (les mêmes comtés, mais pas nécessairement les mêmes personnes, participent aux deux enquêtes). La NHANES est réalisée auprès d'environ 5 000 personnes par année, tandis que la NHIS l'est auprès d'environ 100 000 personnes par année. Dans cet article, on expose les propriétés de modèles qui permettent d'utiliser les données de la NHIS et des données administratives comme information auxiliaire pour estimer les valeurs des variables étudiées dans le cadre de la NHANES. La méthode, qui est apparentée aux modèles régionaux de Fay Herriot (1979) et aux estimateurs par calage de Deville et Sarndal (1992), tient compte des plans de sondage dans la structure de l'erreur.
Date de diffusion : 2004-09-13

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Date de modification :: 2024-04-19

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