Commentaires à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste »
Section 1. Introduction
Je remercie M. Changbao Wu de son excellent examen des travaux précédents et des questions ouvertes pour l’inférence statistique à partir d’échantillons non probabilistes. Étant donné l’ampleur et l’évolution rapide des travaux dans ce domaine, il est clair que M. Wu n’a pas été en mesure d’être exhaustif. Ma propre analyse comporte elle aussi des limites, mais je vais aborder quelques approches supplémentaires qui se rapportent aux sujets examinés par mon confrère. Je me pencherai également sur la question de la modélisation par rapport à la pondération pour différentes cibles inférentielles, et me servirai de l’analyse et des conclusions de M. Wu pour souligner l’importance cruciale des échantillons probabilistes notamment les études de grande qualité qui portent sur l’estimation de covariables pertinentes dans le but d’améliorer l’inférence pour la profusion des échantillons non probabilistes utilisés pour remplacer les échantillons probabilistes traditionnels dans un grand nombre d’études et de contextes statistiques officiels. Pour éviter toute confusion de notation, toutes les notations suivront celles de Wu, sauf lorsque de nouvelles notations seront nécessaires.
La section 2 examine d’autres approches pour combiner les données tirées d’enquêtes probabilistes et celles d’enquêtes non probabilistes. La section 3 examine brièvement la question de la pondération par rapport à la modélisation au moment de rajuster des données d’enquête non probabilistes. La section 4 examine certaines découvertes récentes liées aux analyses de sensibilité des hypothèses types applicables à l’ajustement des données d’enquêtes non probabilistes à l’aide des données d’enquêtes probabilistes. Enfin, la section 5 se termine par un appel à concevoir systématiquement un ensemble d’enquêtes probabilistes dans le but explicite de rajuster les enquêtes non probabilistes.
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