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- Articles et rapports : 12-001-X200900211039Description :
La pondération par la propension à répondre est une méthode de rajustement pour tenir compte de la non-réponse totale dans les enquêtes. Une forme de mise en oeuvre de cette méthode consiste à diviser les poids d'échantillonnage par les estimations de la probabilité que les unités échantillonnées répondent à l'enquête. Habituellement, ces estimations sont obtenues par ajustement de modèles paramétriques, tels qu'une régression logistique. Les estimateurs corrigés résultants peuvent devenir biaisés si les modèles paramétriques sont spécifiés incorrectement. Afin d'éviter les erreurs de spécification du modèle, nous considérons l'estimation non paramétrique des probabilités de réponse par la régression par polynômes locaux. Nous étudions les propriétés asymptotiques de l'estimateur résultant sous quasi randomisation. Nous évaluons en pratique le comportement de la méthode proposée de correction de la non-réponse en nous servant de données de la NHANES.
Date de diffusion : 2009-12-23
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- Articles et rapports : 12-001-X200900211039Description :
La pondération par la propension à répondre est une méthode de rajustement pour tenir compte de la non-réponse totale dans les enquêtes. Une forme de mise en oeuvre de cette méthode consiste à diviser les poids d'échantillonnage par les estimations de la probabilité que les unités échantillonnées répondent à l'enquête. Habituellement, ces estimations sont obtenues par ajustement de modèles paramétriques, tels qu'une régression logistique. Les estimateurs corrigés résultants peuvent devenir biaisés si les modèles paramétriques sont spécifiés incorrectement. Afin d'éviter les erreurs de spécification du modèle, nous considérons l'estimation non paramétrique des probabilités de réponse par la régression par polynômes locaux. Nous étudions les propriétés asymptotiques de l'estimateur résultant sous quasi randomisation. Nous évaluons en pratique le comportement de la méthode proposée de correction de la non-réponse en nous servant de données de la NHANES.
Date de diffusion : 2009-12-23
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