Poids de calage « optimaux » dans les cas de non-réponse des unités lors de l’échantillonnage d’enquête
Section 4. Observations finales

Table des matières

La famille des techniques de calage linéaire dans l’échantillonnage d’enquête comporte une multitude de pondérations de rechange dans les cas de réponse complète, notamment des estimateurs GREG et l’estimateur de régression optimal. Comme les cas de non-réponse offrent encore plus d’options et présentent plus de défis, nous avons étudié l’estimateur « optimal » tout en tenant compte des propensions moyennes à répondre (probabilités). L’approche est fondée sur le plan puisque l’estimateur « optimal » modifié peut être motivé par une argumentation asymptomatique et, de plus, nous n’avons effectué aucune modélisation des propensions à répondre. Les résultats sont encourageants, surtout en ce qui concerne la réduction du biais de l’estimateur proposé. Les futurs travaux comprendront l’élaboration d’un estimateur de la variance, qui devrait être valide conditionnellement à la taille de l’ensemble des réponses.

Remerciements

Les auteurs sont reconnaissants envers Carl-Erik Särndal pour ses commentaires précieux et ses suggestions au cours de la recherche qui a finalement abouti à cet article. Les auteurs remercient également l’examinateur anonyme et le rédacteur adjoint pour leurs commentaires utiles sur l’article.

Bibliographie

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Renseignements supplémentaires

ISSN : 1712-5685

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N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

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Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Estimation par calage
Section 3. Une étude en simulation
Section 4. Observations finales
Remerciements
Bibliographie

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