Techniques d’enquête
Données entièrement synthétiques pour des enquêtes complexes

par Shirley Mathur, Yajuan Si et Jerome P. ReiterNote 1

  • Date de diffusion : le 20 décembre 2024
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Résumé

Lorsqu’ils souhaitent diffuser des fichiers à grande diffusion pour des données confidentielles, les organismes de statistique peuvent générer des données entièrement synthétiques. Nous proposons une méthode pour construire des données entièrement synthétiques à partir d’enquêtes dont les données sont recueillies selon des plans d’échantillonnage complexes. Notre méthode respecte la stratégie générale proposée par Rubin (1993). Plus précisément, nous générons des pseudo-populations en appliquant la méthode du bootstrap bayésien en population finie pondéré pour tenir compte des poids d’enquête, tirons des échantillons aléatoires simples de ces pseudo-populations, estimons des modèles de synthèse en utilisant ces échantillons aléatoires simples et diffusons des données simulées tirées des modèles sous la forme de fichiers à grande diffusion. Pour faciliter l’estimation de la variance, nous utilisons le cadre d’imputation multiple et deux stratégies de génération de données. Dans la première, nous générons plusieurs ensembles de données à partir de chaque échantillon aléatoire simple. Dans la seconde, nous générons un seul ensemble de données synthétiques à partir de chaque échantillon aléatoire simple. Nous présentons des règles de combinaison de l’imputation multiple pour chaque scénario. Nous illustrons les propriétés d’échantillonnage répété des règles de combinaison au moyen d’études par simulations, ce qui comprend des comparaisons avec la génération de données synthétiques en fonction de méthodes de pseudo-vraisemblance. Nous appliquons les méthodes proposées à un sous-ensemble de données tirées de l’American Community Survey.

Mots-clés :      Bootstrap; confidentialité; divulgation; poids; protection des renseignements personnels.

Table des matières

Citation de l'article

Mathur, S., Si, Y. et Reiter, J.P. (2024). Données entièrement synthétiques pour des enquêtes complexes. Techniques d’enquête, 50(2), 375-405. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2024002/article/00008-fra.pdf.

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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N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

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