Combinaison de l’information de plusieurs enquêtes complexes - ARCHIVÉ

Le présent document décrit l’utilisation de l’imputation multiple pour combiner l’information de plusieurs enquêtes de la même population sous-jacente. Nous utilisons une nouvelle méthode pour générer des populations synthétiques de façon non paramétrique à partir d’un bootstrap bayésien fondé sur une population finie qui tient systématiquement compte des plans d’échantillonnage complexes. Nous analysons ensuite chaque population synthétique au moyen d’un logiciel standard de données complètes pour les échantillons aléatoires simples et obtenons une inférence valide en combinant les estimations ponctuelles et de variance au moyen des extensions de règles de combinaison existantes pour les données synthétiques. Nous illustrons l’approche en combinant les données de la National Health Interview Survey (NHIS) de 2006 et de la Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) de 2006.