Techniques d’enquête
Le regroupement bayésien aux fins d’analyse des données catégoriques sur petits domaines

Warning Consulter la version la plus récente.

Information archivée dans le Web

L’information dont il est indiqué qu’elle est archivée est fournie à des fins de référence, de recherche ou de tenue de documents. Elle n’est pas assujettie aux normes Web du gouvernement du Canada et elle n’a pas été modifiée ou mise à jour depuis son archivage. Pour obtenir cette information dans un autre format, veuillez communiquer avec nous.

Contenu archivé

Cette page Web a été archivée dans le Web.

par Aejeong Jo, Balgobin Nandram et Dal Ho KimNote 1

  • Date de diffusion : le 24 juin 2021
Renseignements supplémentaires Version PDF

Résumé

Les stratégies bayésiennes de regroupement servent à résoudre les problèmes de précision liés aux analyses statistiques des données sur petits domaines. Dans ces cas, les échantillons des sous-populations sont généralement petits, même si la population ne l’est pas nécessairement. Une autre solution consiste à regrouper des données semblables en vue de réduire le nombre de paramètres dans le modèle. De nombreuses enquêtes recueillent des données catégoriques par domaine, lesquelles sont ensuite réunies dans un tableau de contingence. Nous examinons les modèles de regroupement bayésiens hiérarchisés avec une loi a priori de processus de Dirichlet pour analyser les données catégoriques sur de petits domaines. Toutefois, la loi a priori utilisée aux fins de regroupement de ces données entraîne souvent un problème de rétrécissement excessif. Pour corriger le problème, nous séparons les paramètres en effets globaux et locaux. Cette étude porte sur le regroupement de données au moyen d’un processus de Dirichlet. Nous comparons les modèles de regroupement utilisant des données sur la densité minérale osseuse (DMO) tirées de la Third National Health and Nutrition Examination Survey, portant sur la période de 1988 à 1994 aux États-Unis. Nos analyses des données sur la DMO sont effectuées au moyen d’un échantillonneur de Gibbs et d’un échantillonnage par tranche pour effectuer les calculs a posteriori.

Mots-clés :     Données catégoriques; processus de Dirichlet; regroupement bayésien hiérarchique non paramétrique; échantillonnage par tranche; petits domaines.

Table des matières

Citation de l'article

Jo, A., Nandram, B. et Kim, D.H. (2021). Le regroupement bayésien aux fins d’analyse des données catégoriques sur petits domaines. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12-001-X au catalogue, vol. 47, n° 1. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2021001/article/00005-fra.htm.

Note

Renseignements supplémentaires

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.

© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2021

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

fermer


Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Modèles bayesiens hiérarchiques
Section 3. Analyse des données
Section 4. Conclusion
Remerciements
Annexe
Bibliographie

fermer
Date de modification :