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- Articles et rapports : 12-001-X20050029049Description :
On utilise couramment l'ajustement de poids pour la non-réponse afin de compenser la non-réponse totale aux enquêtes. Souvent, on postule un modèle de non-réponse et on ajuste les poids de sondage par l'inverse de probabilités de réponse estimées. Le modèle de non-réponse est habituellement conditionnel à un vecteur de variables auxiliaires fixes qui sont observées pour chaque unité de l'échantillon, comme les variables utilisées pour construire le plan de sondage. Dans le présent article, nous envisageons d'utiliser comme variables auxiliaires éventuelles les variables du processus de collecte des données. Le nombre d'essais effectués pour joindre une unité de l'échantillon en constitue un exemple. Dans notre traitement, ces variables auxiliaires sont considérées comme aléatoires, même si on conditionne sur l'échantillon sélectionné, puisqu'elles pourraient changer si le processus de collecte des données était répété pour un échantillon donné. Nous montrons que ce caractère aléatoire n'introduit ni biais ni composante additionnelle de variance dans les estimations de totaux de population lorsque le modèle de non-réponse est bien spécifié. En outre, lorsque la non-réponse dépend des variables d'intérêt, nous soutenons que l'utilisation des variables du processus de collecte des données a tendance à réduire le biais de non-réponse si ces variables fournissent des renseignements sur les variables d'intérêt qui ne sont pas déjà inclus dans le modèle de non-réponse et si elles sont associées à la non-réponse. Par conséquent, les variables du processus de collecte des données pourraient bien être très utiles pour traiter la non-réponse totale. Nous en donnons une brève illustration à partir de l'Enquête sur la population active du Canada.
Date de diffusion : 2006-02-17
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- Articles et rapports : 12-001-X20050029049Description :
On utilise couramment l'ajustement de poids pour la non-réponse afin de compenser la non-réponse totale aux enquêtes. Souvent, on postule un modèle de non-réponse et on ajuste les poids de sondage par l'inverse de probabilités de réponse estimées. Le modèle de non-réponse est habituellement conditionnel à un vecteur de variables auxiliaires fixes qui sont observées pour chaque unité de l'échantillon, comme les variables utilisées pour construire le plan de sondage. Dans le présent article, nous envisageons d'utiliser comme variables auxiliaires éventuelles les variables du processus de collecte des données. Le nombre d'essais effectués pour joindre une unité de l'échantillon en constitue un exemple. Dans notre traitement, ces variables auxiliaires sont considérées comme aléatoires, même si on conditionne sur l'échantillon sélectionné, puisqu'elles pourraient changer si le processus de collecte des données était répété pour un échantillon donné. Nous montrons que ce caractère aléatoire n'introduit ni biais ni composante additionnelle de variance dans les estimations de totaux de population lorsque le modèle de non-réponse est bien spécifié. En outre, lorsque la non-réponse dépend des variables d'intérêt, nous soutenons que l'utilisation des variables du processus de collecte des données a tendance à réduire le biais de non-réponse si ces variables fournissent des renseignements sur les variables d'intérêt qui ne sont pas déjà inclus dans le modèle de non-réponse et si elles sont associées à la non-réponse. Par conséquent, les variables du processus de collecte des données pourraient bien être très utiles pour traiter la non-réponse totale. Nous en donnons une brève illustration à partir de l'Enquête sur la population active du Canada.
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