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- Articles et rapports : 12-001-X200900211037Description :
Les stratégies fondées sur la réponse aléatoire, qui ont été élaborées au départ à titre de méthodes statistiques destinées à réduire la non-réponse ainsi que la réponse mensongère, peuvent aussi être appliquées dans le domaine du contrôle de la divulgation statistique dans les fichiers de microdonnées à grande diffusion. Le présent article décrit une standardisation des méthodes de réponse aléatoire en vue d'estimer des proportions pour des attributs identificatoires ou sensibles. Les propriétés statistiques de l'estimateur standardisé sont établies dans le cas de l'échantillonnage probabiliste général. Afin d'analyser l'effet du choix des « paramètres de plan » implicites de la méthode sur la performance de l'estimateur, nous incluons dans l'étude des mesures de la protection de la vie privée. Nous obtenons ainsi des paramètres de plan qui optimisent la variance, sachant le niveau de protection de la vie privée. Pour cela, les variables doivent être classées dans diverses catégories de sensibilité. Un exemple fondé sur des données réelles illustre l'application de la méthode à une enquête sur la tricherie chez les étudiants.
Date de diffusion : 2009-12-23
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- Articles et rapports : 12-001-X200900211037Description :
Les stratégies fondées sur la réponse aléatoire, qui ont été élaborées au départ à titre de méthodes statistiques destinées à réduire la non-réponse ainsi que la réponse mensongère, peuvent aussi être appliquées dans le domaine du contrôle de la divulgation statistique dans les fichiers de microdonnées à grande diffusion. Le présent article décrit une standardisation des méthodes de réponse aléatoire en vue d'estimer des proportions pour des attributs identificatoires ou sensibles. Les propriétés statistiques de l'estimateur standardisé sont établies dans le cas de l'échantillonnage probabiliste général. Afin d'analyser l'effet du choix des « paramètres de plan » implicites de la méthode sur la performance de l'estimateur, nous incluons dans l'étude des mesures de la protection de la vie privée. Nous obtenons ainsi des paramètres de plan qui optimisent la variance, sachant le niveau de protection de la vie privée. Pour cela, les variables doivent être classées dans diverses catégories de sensibilité. Un exemple fondé sur des données réelles illustre l'application de la méthode à une enquête sur la tricherie chez les étudiants.
Date de diffusion : 2009-12-23
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