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1. Des modes multiples pour les enquêtes à des sources de données multiples pour les estimations Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400214128
Description :
Les utilisateurs et les fournisseurs de statistiques officielles, ainsi que ceux qui en assurent le financement, veulent des estimations « plus vastes, plus approfondies, plus rapides, de meilleure qualité et moins coûteuses » (selon Tim Holt, ancien chef de l’Office for National Statistics du Royaume-Uni), attributs auxquels j’ajouterais « plus pertinentes » et « moins fastidieuses ». Depuis la Deuxième Guerre mondiale, nous dépendons dans une large mesure des enquêtes sur échantillon probabiliste - celles-ci étant très bonnes dans les faits - pour atteindre ces objectifs pour les estimations dans de nombreux domaines, y compris le revenu des ménages et le chômage, l’état de santé autodéclaré, l’emploi du temps, les victimes d’actes criminels, l’activité des entreprises, les flux de produits, les dépenses des consommateurs et des entreprises, etc. Par suite des taux de plus en plus faibles de réponse totale et partielle et des preuves d’erreur de déclaration, nous avons réagi de nombreuses façons, y compris en utilisant des modes d’enquête multiples, des méthodes de pondération et d’imputation plus raffinées, l’échantillonnage adaptable, des essais cognitifs des questions d’enquête et d’autres méthodes pour maintenir la qualité des données. Dans le cas des statistiques sur le secteur des entreprises, afin de réduire le fardeau et les coûts, nous avons cessé depuis longtemps de recourir uniquement à des enquêtes pour produire les estimations nécessaires, mais jusqu’à présent, nous ne l’avons pas fait pour les enquêtes auprès des ménages, du moins pas aux États-Unis. Je soutiens que nous pouvons et que nous devons passer du paradigme de production des meilleures estimations possible à partir d’une enquête à la production des meilleures estimations possible pour répondre aux besoins des utilisateurs, à partir de sources de données multiples. Ces sources comprennent les dossiers administratifs et, de plus en plus, des données sur les transactions et des données en ligne. Je me sers de deux exemples - ceux du revenu des ménages et des installations de plomberie - pour illustrer ma thèse. Je propose des moyens d’inculquer une culture de la statistique officielle dont l’objectif est d’aboutir à des statistiques pertinentes, à jour, exactes et peu coûteuses, et qui traite les enquêtes, de même que les autres sources de données, comme des moyens d’atteindre cet objectif.
Date de diffusion : 2014-12-19
2. Surdénombrement dans le recensement canadien de 2011 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X201300014269
Description :
L’Étude sur le surdénombrement du recensement (ESR) est une étude essentielle de mesure postcensitaire de la couverture. Son principal objectif est de produire des estimations du nombre de personnes dénombrées de façon erronée, selon la province et le territoire, et d’examiner les caractéristiques des personnes dénombrées plus d’une fois, afin de déterminer les raisons possibles de ces erreurs. L’ESR est fondée sur l’échantillonnage et l’examen manuel de groupes d’enregistrements reliés, qui sont le résultat d’un couplage de la base de données des réponses du recensement et d’une base administrative. Dans cette communication, nous décrivons la nouvelle méthodologie de l’ESR de 2011. De nombreuses améliorations ont été apportées à cette méthodologie, y compris une plus grande utilisation du couplage d’enregistrements probabiliste, l’estimation de paramètres de couplage au moyen d’un algorithme espérance-maximisation (EM), et l’utilisation efficace de données sur les ménages pour déceler davantage de cas de surdénombrement.
Date de diffusion : 2014-10-31

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1. Des modes multiples pour les enquêtes à des sources de données multiples pour les estimations Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400214128
Description :
Les utilisateurs et les fournisseurs de statistiques officielles, ainsi que ceux qui en assurent le financement, veulent des estimations « plus vastes, plus approfondies, plus rapides, de meilleure qualité et moins coûteuses » (selon Tim Holt, ancien chef de l’Office for National Statistics du Royaume-Uni), attributs auxquels j’ajouterais « plus pertinentes » et « moins fastidieuses ». Depuis la Deuxième Guerre mondiale, nous dépendons dans une large mesure des enquêtes sur échantillon probabiliste - celles-ci étant très bonnes dans les faits - pour atteindre ces objectifs pour les estimations dans de nombreux domaines, y compris le revenu des ménages et le chômage, l’état de santé autodéclaré, l’emploi du temps, les victimes d’actes criminels, l’activité des entreprises, les flux de produits, les dépenses des consommateurs et des entreprises, etc. Par suite des taux de plus en plus faibles de réponse totale et partielle et des preuves d’erreur de déclaration, nous avons réagi de nombreuses façons, y compris en utilisant des modes d’enquête multiples, des méthodes de pondération et d’imputation plus raffinées, l’échantillonnage adaptable, des essais cognitifs des questions d’enquête et d’autres méthodes pour maintenir la qualité des données. Dans le cas des statistiques sur le secteur des entreprises, afin de réduire le fardeau et les coûts, nous avons cessé depuis longtemps de recourir uniquement à des enquêtes pour produire les estimations nécessaires, mais jusqu’à présent, nous ne l’avons pas fait pour les enquêtes auprès des ménages, du moins pas aux États-Unis. Je soutiens que nous pouvons et que nous devons passer du paradigme de production des meilleures estimations possible à partir d’une enquête à la production des meilleures estimations possible pour répondre aux besoins des utilisateurs, à partir de sources de données multiples. Ces sources comprennent les dossiers administratifs et, de plus en plus, des données sur les transactions et des données en ligne. Je me sers de deux exemples - ceux du revenu des ménages et des installations de plomberie - pour illustrer ma thèse. Je propose des moyens d’inculquer une culture de la statistique officielle dont l’objectif est d’aboutir à des statistiques pertinentes, à jour, exactes et peu coûteuses, et qui traite les enquêtes, de même que les autres sources de données, comme des moyens d’atteindre cet objectif.
Date de diffusion : 2014-12-19

Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

1. Surdénombrement dans le recensement canadien de 2011 Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X201300014269
Description :
L’Étude sur le surdénombrement du recensement (ESR) est une étude essentielle de mesure postcensitaire de la couverture. Son principal objectif est de produire des estimations du nombre de personnes dénombrées de façon erronée, selon la province et le territoire, et d’examiner les caractéristiques des personnes dénombrées plus d’une fois, afin de déterminer les raisons possibles de ces erreurs. L’ESR est fondée sur l’échantillonnage et l’examen manuel de groupes d’enregistrements reliés, qui sont le résultat d’un couplage de la base de données des réponses du recensement et d’une base administrative. Dans cette communication, nous décrivons la nouvelle méthodologie de l’ESR de 2011. De nombreuses améliorations ont été apportées à cette méthodologie, y compris une plus grande utilisation du couplage d’enregistrements probabiliste, l’estimation de paramètres de couplage au moyen d’un algorithme espérance-maximisation (EM), et l’utilisation efficace de données sur les ménages pour déceler davantage de cas de surdénombrement.
Date de diffusion : 2014-10-31

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Date de modification :: 2024-04-20

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