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Enquête ou programme statistique
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- Revues et périodiques : 88F0006XGéographie : CanadaDescription :
Statistique Canada est engagé dans un « Projet de système d'information sur la science et la technologie » qui a pour but de développer des indicateurs d'activité utiles réunis dans un cadre conceptuel permettant de dresser un portrait cohérent de la science et de la technologie (S-T) au Canada. La série des documents de travail sert à publier les résultats des différentes initiatives conduites dans le cadre de ce Projet. Les données produites ont trait aux activités, interrelations et résultats de la S-T. Plusieurs grands thèmes sont couverts parmi lesquels on retrouve l'innovation, la diffusion des technologies, les ressources humaines en S-T et les interrelations entre les différents acteurs qui oeuvrent en S-T. Cette série propose aussi d'importantes tabulations de données tirées des enquêtes régulières sur la R-D et S-T et rendues possibles du fait de l'existence du Projet.
Date de diffusion : 2011-12-23 - Articles et rapports : 12-001-X201100211602Description :
Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 3. Une analyse bayésienne des probabilités de réponse dans les petits domaines sous une contrainte ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211603Description :
De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211604Description :
Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 5. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211605Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 6. Autres plans de sondage pour les enquêtes démographiques étudiés par le U.S. Census Bureau ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211606Description :
Cet article introduit une compilation spéciale du U.S. Census Bureau en présentant quatre articles du présent numéro : trois articles des auteurs Tillé, Lohr et Thompson de même qu'un article de discussion de l'auteur Opsomer.
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211607Description :
Le présent article décrit les progrès récents dans le domaine des stratégies d'échantillonnage adaptatif et présente de nouvelles variantes de ces stratégies. Les progrès récents comprennent les plans d'échantillonnage à marche aléatoire ciblée et l'échantillonnage adaptatif « en toile ». Ces plans conviennent particulièrement bien pour l'échantillonnage par réseau; par exemple pour obtenir un échantillon de personnes appartenant à une population humaine cachée en suivant les liens sociaux partant d'un groupe de personnes échantillonnées pour trouver d'autres membres de la population cachée à ajouter à l'échantillon. Chacun de ces plans peut également être transposé à des conditions spatiales pour produire de nouvelles stratégies d'échantillonnage adaptatif spatial souples, applicables à des populations réparties non uniformément. Les variantes de ces stratégies d'échantillonnage comprennent celles où les liens du réseau ou les liens spatiaux ont des poids inégaux et sont suivis avec des probabilités inégales.
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211608Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X201100211609Description :
Le présent article propose un examen et une évaluation de l'échantillonnage équilibré par la méthode du cube. Il débute par une définition de la notion d'échantillon équilibré et d'échantillonnage équilibré, suivie par un court historique du concept d'équilibrage. Après un exposé succinct de la théorie de la méthode du cube, l'accent est mis sur les aspects pratiques de l'échantillonnage équilibré, c'est-à-dire l'intérêt de la méthode comparativement à d'autres méthodes d'échantillonnage et au calage, le domaine d'application, la précision de l'équilibrage, le choix des variables auxiliaires et les moyens de mettre la méthode en oeuvre.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 10. Plans d'échantillonnage novateurs : discussion de trois communications présentées au U.S. Census Bureau ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211610Description :
Dans cet article, l'auteur présente une discussion sur chacun des trois articles de la compilation spéciale du US Census Bureau.
Date de diffusion : 2011-12-21
Stats en bref (1)
Stats en bref (1) ((1 résultat))
- Stats en bref : 13-604-M2010064Description :
Ce document présente les derniers résultats annuels des parités de pouvoir d'achat (PPA) du Canada et des États-Unis ainsi que la comparaison des indices de dépenses réelles entre les États-Unis et le Canada pour la période de 2002 à 2009. Les révisions apportées aux données publiées et la mise à jour basée sur les plus récentes données relatives aux dépenses tirées des comptes nationaux du Canada et des États-Unis ainsi qu'une comparaison exhaustive des prix pour 2005 ont été intégrées. Ce document se veut une introduction aux parités de pouvoir d'achat et aux mesures connexes, et explique leurs importances lors de comparaisons de performances économiques au niveau international. De plus, il décrit une nouvelle méthode de projection pour les mesures reliées à l'économie totale qui sont maintenant basé sur le revenu intérieur brut et présente l'impact de ce changement sur les données.
Date de diffusion : 2011-01-28
Articles et rapports (29)
Articles et rapports (29) (0 à 10 de 29 résultats)
- Articles et rapports : 12-001-X201100211602Description :
Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 2. Une analyse bayésienne des probabilités de réponse dans les petits domaines sous une contrainte ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211603Description :
De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211604Description :
Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 4. Estimation de la variance sous imputation composite : méthodologie programmée dans le SEVANI ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211605Description :
L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.
Date de diffusion : 2011-12-21 - 5. Autres plans de sondage pour les enquêtes démographiques étudiés par le U.S. Census Bureau ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201100211606Description :
Cet article introduit une compilation spéciale du U.S. Census Bureau en présentant quatre articles du présent numéro : trois articles des auteurs Tillé, Lohr et Thompson de même qu'un article de discussion de l'auteur Opsomer.
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211607Description :
Le présent article décrit les progrès récents dans le domaine des stratégies d'échantillonnage adaptatif et présente de nouvelles variantes de ces stratégies. Les progrès récents comprennent les plans d'échantillonnage à marche aléatoire ciblée et l'échantillonnage adaptatif « en toile ». Ces plans conviennent particulièrement bien pour l'échantillonnage par réseau; par exemple pour obtenir un échantillon de personnes appartenant à une population humaine cachée en suivant les liens sociaux partant d'un groupe de personnes échantillonnées pour trouver d'autres membres de la population cachée à ajouter à l'échantillon. Chacun de ces plans peut également être transposé à des conditions spatiales pour produire de nouvelles stratégies d'échantillonnage adaptatif spatial souples, applicables à des populations réparties non uniformément. Les variantes de ces stratégies d'échantillonnage comprennent celles où les liens du réseau ou les liens spatiaux ont des poids inégaux et sont suivis avec des probabilités inégales.
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211608Description :
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 - Articles et rapports : 12-001-X201100211609Description :
Le présent article propose un examen et une évaluation de l'échantillonnage équilibré par la méthode du cube. Il débute par une définition de la notion d'échantillon équilibré et d'échantillonnage équilibré, suivie par un court historique du concept d'équilibrage. Après un exposé succinct de la théorie de la méthode du cube, l'accent est mis sur les aspects pratiques de l'échantillonnage équilibré, c'est-à-dire l'intérêt de la méthode comparativement à d'autres méthodes d'échantillonnage et au calage, le domaine d'application, la précision de l'équilibrage, le choix des variables auxiliaires et les moyens de mettre la méthode en oeuvre.
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X201100211610Description :
Dans cet article, l'auteur présente une discussion sur chacun des trois articles de la compilation spéciale du US Census Bureau.
Date de diffusion : 2011-12-21 - Articles et rapports : 82-003-X201100411598Géographie : CanadaDescription :
Les données longitudinales permettent d'étudier la dynamique de l'état de santé au cours du cycle de vie en modélisant les trajectoires. Les trajectoires de l'état de santé mesurées au moyen de l'indice de l'état de santé Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) modélisées sous forme d'une fonction de l'âge seulement, ainsi que d'une fonction de l'âge et de covariables socioéconomiques, ont révélé des résidus non normaux et des problèmes d'estimation de variance. Le but de l'étude était d'examiner la possibilité de transformer la distribution des scores HUI3 de manière à obtenir des résidus qui suivent approximativement une loi normale.
Date de diffusion : 2011-12-21
Revues et périodiques (1)
Revues et périodiques (1) ((1 résultat))
- Revues et périodiques : 88F0006XGéographie : CanadaDescription :
Statistique Canada est engagé dans un « Projet de système d'information sur la science et la technologie » qui a pour but de développer des indicateurs d'activité utiles réunis dans un cadre conceptuel permettant de dresser un portrait cohérent de la science et de la technologie (S-T) au Canada. La série des documents de travail sert à publier les résultats des différentes initiatives conduites dans le cadre de ce Projet. Les données produites ont trait aux activités, interrelations et résultats de la S-T. Plusieurs grands thèmes sont couverts parmi lesquels on retrouve l'innovation, la diffusion des technologies, les ressources humaines en S-T et les interrelations entre les différents acteurs qui oeuvrent en S-T. Cette série propose aussi d'importantes tabulations de données tirées des enquêtes régulières sur la R-D et S-T et rendues possibles du fait de l'existence du Projet.
Date de diffusion : 2011-12-23
- Date de modification :