Facteurs d'inflation de la variance dans l'analyse des données d'enquêtes complexes - ARCHIVÉ

Les données d'enquêtes servent souvent à ajuster des modèles de régression linéaire. Les valeurs des covariables utilisées dans la modélisation n'étant toutefois pas contrôlées comme elles pourraient l'être dans une expérience, la colinéarité entre les covariables est un problème inévitable dans l'analyse des données d'enquêtes. Même si de nombreux livres et articles ont décrit le problème de la colinéarité et proposé des stratégies en vue de comprendre, d'évaluer et de traiter sa présence, la littérature sur les méthodes d'enquête n'a livré aucun outil diagnostique approprié pour évaluer son incidence sur l'estimation par la régression quand il est tenu compte de la complexité de l'enquête. Nous avons élaboré des facteurs d'inflation de la variance qui mesurent l'augmentation (« l'inflation ») de la variance des estimateurs des paramètres attribuable au fait que les variables explicatives ne sont pas orthogonales. Les facteurs d'inflation de la variance conviennent pour les estimateurs par la régression pondérée par les poids de sondage et tiennent compte des caractéristiques du plan de sondage complexe, par exemple, les pondérations, les grappes et les strates. Ces méthodes sont illustrées en utilisant un échantillon probabiliste provenant d'une enquête-ménage sur la santé et la nutrition.