Techniques d’enquête
Imputation multiple de valeurs manquantes dans des données des ménages contenant des zéros structurels

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par Olanrewaju Akande, Jerome Reiter et Andrés F. BarrientosNote 1

  • Date de diffusion : Le 27 juin 2019
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Résumé

Nous exposons une méthode d’imputation de valeurs manquantes dans des données catégoriques multivariées emboîtées au sein des ménages. Cette méthode reposant sur un modèle à classes latentes (i) permet des variables au double niveau des ménages et des particuliers, (ii) attribue dans ce modèle une probabilité nulle aux configurations impossibles des ménages et (iii) peut préserver les distributions multivariées à la fois dans et entre les ménages. Nous présentons un échantillonneur de Gibbs pour l’estimation du modèle et la production des imputations. Nous décrivons en outre des stratégies d’amélioration de l’efficacité de calcul pour l’estimation du modèle. Nous illustrons enfin le rendement de la méthode à l’aide de données imitant les variables recueillies dans des recensements types de la population.

Mots-clés :        Catégorique; recensement; vérification; latent; mélange; non-réponse.

Table des matières

Citation de l'article

Akande, O., Reiter, J. et Barrientos, A.F. (2019). Imputation multiple de valeurs manquantes dans des données des ménages contenant des zéros structurels. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12‑001‑X au catalogue, vol. 45, n° 2. Article accessible à l'adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2019002/article/00005-fra.htm.

Note

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ISSN : 1712-5685

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Techniques d’enquête publie des articles sur les divers aspects des méthodes statistiques qui intéressent un organisme statistique comme, par exemple, les problèmes de conception découlant de contraintes d’ordre pratique, l’utilisation de différentes sources de données et de méthodes de collecte, les erreurs dans les enquêtes, l’évaluation des enquêtes, la recherche sur les méthodes d’enquête, l’analyse des séries chronologiques, la désaisonnalisation, les études démographiques, l’intégration de données statistiques, les méthodes d’estimation et d’analyse de données et le développement de systèmes généralisés. Une importance particulière est accordée à l’élaboration et à l’évaluation de méthodes qui ont été utilisées pour la collecte de données ou appliquées à des données réelles. Tous les articles seront soumis à une critique, mais les auteurs demeurent responsables du contenu de leur texte et les opinions émises dans la revue ne sont pas nécessairement celles du comité de rédaction ni de Statistique Canada.

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Droit d'auteur

Publication autorisée par le ministre responsable de Statistique Canada.

© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2019

L'utilisation de la présente publication est assujettie aux modalités de l'Entente de licence ouverte de Statistique Canada.

N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

Ottawa

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Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Examen du modèle MDPDM
Section 3. Traitement des données manquantes à l’aide du MDPDM
Section 4. Stratégies d’accélération de l’échantillonneur MCMC
Section 5. Étude empirique
Section 6. Analyse
Remerciements
Annexe
Bibliographie

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Date de modification :