Commentaires à propos de l’article « Inférence statistique avec des échantillons d’enquête non probabiliste » : Échantillons non probabilistes : évaluation et voie à suivre
Section 5. Conclusion
Dans son étude, Wu résume de manière
compétente et utile l’état de la littérature en ce qui concerne l’analyse des
données d’enquête non probabilistes selon l’hypothèse des DMH. Il souligne
également qu’il est grandement nécessaire que le champ de recherche se rallie autour
d’un cadre plus cohérent pour évaluer ces innovations et d’autres innovations
en matière de sondage.
Dans la présente étude, je me base sur
le travail de Wu pour proposer un cadre qui comprend non seulement les modèles
des DMH qu’il a analysés, mais aussi les modèles des DMNH, car la violation de
l’hypothèse des DMH est particulièrement pertinente et nuisible aux enquêtes
non probabilistes.
Bibliographie
Bailey, M.A. (2023). Polling at a Crossroads:
Rethinking Modern Survey Research, Cambridge University Press sous contrat.
Box, G. (1976). Science and statistics. Journal
of the American Statistical Association, 71(356), 791-799.
Bradley, V.C., Kuriwaki, S., Isakov, M.,
Sejdinovic, D., Meng, X.-L. et Flaxman, S. (2021). Unrepresentative big surveys
significantly overestimated us vaccine uptake. Nature, 600, 695-700.
Das, M., Newey,
W.K. et Vella, F. (2003). Nonparametric estimation of sample selection
models. The Review of Economic Studies, 70, 33-58.
Gomes, M.,
Radice, R., Brenes, J.C. et Marra, G. (2019). Copula selection
models for nongaussian outcomes that are missing not at random. Statistics
in Medicine, 38, 480-496.
Heckman, J.J. (1979). Sample selection bias as a
specification error. Econometrica, 47, 153-162.
Liu, R., et Yu, Z. (2022). Sample selection models
with monotone control functions. Journal of Econometrics, 226, 321-342.
Meng, X.-L. (2018). Statistical paradises and
paradoxes in big data (1): Law of large populations, big data paradox, and the
2016 presidential election. The Annals of Applied Statistics, 12,
685-726.
Peress, M. (2010). Correcting for survey
nonresponse using variable response propensity. Journal of the American
Statistical Association, 105, 1418-1430.
Sun, B., Liu, L., Miao, W., Wirth, K., Robins, J.
et Tchetgen-Tchetgen, E.J. (2018). Semiparametric estimation with data missing
not at random using an instrumental variable. Statistica Sinica, 28,
1965-1983.
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 le Roi du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2022
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