Techniques d’enquête
Nouvelle méthode d’imputation hot deck double pour données manquantes bornées

par Yousung Park et Tae Yeon KwonNote 1

  • Date de diffusion : Le 30 juin 2020
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Résumé

Dans les enquêtes, les bornes logiques entre variables ou entre vagues d’enquêtes compliquent l’imputation des valeurs manquantes. Nous proposons une nouvelle méthode d’imputation multiple par la régression pour traiter les non-réponses d’enquête avec bornes logiques bilatérales. La méthode d’imputation proposée satisfait automatiquement aux conditions de bornes sans procédure supplémentaire d’acceptation ou de rejet et utilise l’information sur les bornes pour dériver une valeur imputée et déterminer la pertinence de la valeur imputée. Les résultats de la simulation montrent que notre nouvelle méthode d’imputation surpasse les méthodes d’imputation actuelles pour les estimations de la moyenne et des quantiles, quels que soient les taux de valeurs manquantes, les distributions d’erreurs et les mécanismes de valeurs manquantes. Nous appliquons notre méthode pour imputer la variable du « nombre d’années de tabagisme » autodéclaré dans les dépistages médicaux successifs de la population coréenne.

Mots-clés :        Hot deck; conditions de bornes bilatérales; imputation multiple; non-réponse partielle.

Table des matières

Citation de l'article

Park, Y., et Kwon, T.Y. (2020). Nouvelle méthode d’imputation hot deck double pour données manquantes bornées. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12-001-X au catalogue, vol. 46, n° 1. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2020001/article/00006-fra.htm.

Note

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ISSN : 1712-5685

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© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2020

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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. Hot deck double avec tirage de résidus proportionnés et appariement qui tient compte de bornes
Section 3. Simulation
Section 4. Analyse empirique
Section 5. Conclusion
Remerciements
Annexe
Bibliographie

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Date de modification :