Dans quelles circonstances les opérations de redressement améliorent-elles les chiffres du recensement ? - ARCHIVÉ

Des arguments convaincants militent pour ou contre le redressement des chiffres des recensements décennaux aux États-Unis mais bon nombre de ces arguments reposent plus sur des considérations politiques que techniques. La décision de redresser les chiffres du recensement dépend essentiellement de la méthode de redressement. De plus, si le redressement devait s’effectuer, par exemple, à l’aide d’une méthode synthétique ou d’une méthode de régression, à quel niveau devrait-il se faire et comment devrait-on procéder pour les niveaux inférieurs ou supérieurs ? Pour apporter une réponse judicieuse à ces questions, il nous faut un modèle d’erreurs de sous-dénombrement « cohérent » en ce sens qu’il ne change pas d’un niveau d’agrégation à l’autre (pays, état, comté, etc.). Le présent article propose un modèle de ce genre; les sous-régions ayant des caractéristiques communes sont groupées par strate de telle sorte que les moyennes des facteurs de redressement des sous-régions de la strate soient les mêmes et que les variances soient inversement proportionnelles aux chiffres du recensement. En prenant en considération l’échantillonnage des régions (par l’estimation de système dual par exemple), nous pouvons construire des estimateurs empiriques de Bayes qui intègrent des éléments d’information sur la moyenne de la strate et la valeur de l’échantillon. Ces estimateurs sont calculés pour chaque état (51 états, y compris Washington, D.C.) et stratifiés selon l’origine raciale ou ethnique (3 strates) à l’aide de données de l’Enquête postcensitaire de 1980 (PEP 3-8, pour la population hors établissement institutionnel).