Techniques d’enquête
Réponse des auteurs aux commentaires sur l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada » :

De nouvelles avancées concernant les méthodes de vraisemblance pour l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes

par Jean-François Beaumont, Keven Bosa, Andrew Brennan, Joanne Charlebois et Kenneth Chu^{Note 1}

Date de diffusion : le 25 juin 2024

Résumé

Inspirés par les deux excellentes discussions de notre article, nous offrons un regard nouveau et présentons de nouvelles avancées sur le problème de l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Tout d’abord, nous proposons une amélioration de la méthode de Chen, Li et Wu (2020), fondée sur la théorie de la meilleure estimation linéaire sans biais, qui tire plus efficacement parti des données disponibles des échantillons probabiliste et non probabiliste. De plus, nous élaborons une méthode de vraisemblance de l’échantillon, dont l’idée est semblable à la méthode d’Elliott (2009), qui tient adéquatement compte du chevauchement entre les deux échantillons quand il est possible de l’identifier dans au moins un des échantillons. Nous utilisons la théorie de la meilleure prédiction linéaire sans biais pour traiter le scénario où le chevauchement est inconnu. Il est intéressant de constater que les deux méthodes que nous proposons coïncident quand le chevauchement est inconnu. Ensuite, nous montrons que de nombreuses méthodes existantes peuvent être obtenues comme cas particulier d’une fonction d’estimation sans biais générale. Enfin, nous concluons en formulant quelques commentaires sur l’estimation non paramétrique des probabilités de participation.

Mots-clés : Meilleure estimation linéaire sans biais; meilleure prédiction linéaire sans biais; équation d’estimation; vraisemblance de la population; pseudo-vraisemblance; vraisemblance de l’échantillon.

Table des matières

Section 1. Observations générales
Section 2. Méthode de la vraisemblance de la population et méthode de Chen, Li et Wu (2020)
Section 3. La méthode de Wang, Valliant et Li (2021) et la méthode de pseudo-régression logistique implicite
Section 4. La méthode d’Elliott (2009) et la régression logistique implicite
Section 5. Méthode de vraisemblance de l’échantillon
Section 6. Fonction d’estimation unifiée
Section 7. Conclusion
Bibliographie

Citation de l'article

Beaumont, J.-F., Bosa, K., Brennan, A., Charlebois, J. et Chu, K. (2024). Réponse des auteurs aux commentaires sur l’article « Traitement d’échantillons non probabilistes en pondérant par l’inverse de la probabilité, avec application aux données recueillies par approche participative de Statistique Canada » : De nouvelles avancées concernant les méthodes de vraisemblance pour l’estimation des probabilités de participation pour des échantillons non probabilistes. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12‑001‑X au catalogue, vol. 50, n° 1. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2024001/article/00001-fra.htm.

Note

ISSN : 1712-5685

Politique de rédaction

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.

Présentation de textes pour la revue

Techniques d’enquête est publiée en version électronique deux fois l’an. Les auteurs désirant faire paraître un article sont invités à le faire parvenir en français ou en anglais en format électronique et préférablement en Word au rédacteur en chef, (statcan.smj-rte.statcan@canada.ca, Statistique Canada, 150 Promenade du Pré Tunney, Ottawa, (Ontario), Canada, K1A 0T6). Pour les instructions sur le format, veuillez consulter les directives présentées dans la revue ou sur le site web (www.statcan.gc.ca/Techniquesdenquete).

Note de reconnaissance

Le succès du système statistique du Canada repose sur un partenariat bien établi entre Statistique Canada et la population, les entreprises, les administrations canadiennes et les autres organismes. Sans cette collaboration et cette bonne volonté, il serait impossible de produire des statistiques précises et actuelles.

Normes de service à la clientèle

Statistique Canada s'engage à fournir à ses clients des services rapides, fiables et courtois. À cet égard, notre organisme s'est doté de normes de service à la clientèle qui doivent être observées par les employés lorsqu'ils offrent des services à la clientèle.

Droit d'auteur

Publication autorisée par le ministre responsable de Statistique Canada.

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

Date de modification :: 2024-06-25

Sélection de la langue

Recherche et menus

Recherche

Résumé

Table des matières

Citation de l'article

Note