Pondération et estimation
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- Articles et rapports : 12-001-X198800214588Description :
Supposons que des taux de sous-dénombrement ont été estimés pour un recensement et que des estimations du niveau de sous-dénombrement ont été établies pour les îlots. Il peut être alors souhaitable de dresser une nouvelle liste de ménages qui comprendrait les ménages qui auraient été oubliés. Nous proposons dans cet article de dresser une telle liste en pondérant les ménages qui ont été dénombrés. Les poids des ménages sont déterminés par des équations linéaires qui représentent le nombre total voulu de personnes dans chaque classe d’estimation et le nombre total voulu de ménages. On calcule alors des poids qui satisfont les contraintes et qui rapprochent le plus possible le tableau des données ajustées des données brutes. On peut voir dans cette méthode un exemple d’application de la méthode itérative du quotient à des cas où les contraintes ne concernent pas les fréquences marginales d’un tableau de contingence. Des covariables continues ou discrètes peuvent être utilisées dans les opérations de redressement et il est possible de vérifier directement si les contraints peuvent être satisfaites. Enfin, nous proposons des méthodes pour l’utilisation de données pondérées à des fins diverses liées au recensement et pour le redressement de données corrélées sur les caractéristiques des ménages oubliés, par exemple le revenu, qui ne sont pas considérées directement dans l’estimation du niveau de sous-dénombrement.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214589Description :
Le U.S. Bureau of the Census utilise des estimateurs de système dual (ESD) pour évaluer l’erreur de couverture dans le recensement. Ce genre d’estimateur repose sur des données du recensement initial et d’une enquête postcensitaire. Lorsqu’on mesure la précision de l’ESD, il importe de savoir que cet estimateur est soumis à plusieurs composantes de l’erreur d’échantillonnage et de l’erreur non due à l’échantillonnage. Dans cet article, nous décrivons des modèles de l’erreur totale et des composantes d’erreur dans les estimateurs de système dual. Ces modèles établissent un rapport entre des indices observés de la qualité des données, comme le taux d’erreur d’appariement, et les deux premiers moments des composantes d’erreur. Nous analysons également la propagation de l’erreur dans l’ESD et évaluons le biais et la variance de cet estimateur. La méthode proposée est appliquée au recensement du Central Los Angeles County de 1986 dans le cadre du Test des opérations de redressement du U.S. Bureau of the Census. Cette méthode sera aussi utile pour évaluer l’erreur dans l’ESD à l’occasion du recensement de 1990 et pour d’autres applications.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214591Description :
Pour estimer le taux de sous-dénombrement dans le recensement, on exécute une enquête postcensitaire (EP) et on tente d’apparier les enregistrements de cette enquête avec des enregistrements du recensement; le taux d’appariement donne une estimation du taux de couverture du recensement. L’estimation du sous-dénombrement repose sur une stratification a posteriori où les caractéristiques géographiques et démographiques et les caractéristiques du logement X servent de critères de stratification. Or, la non-réponse fait qu’il manque des données sur X pour certaines personnes; en outre, on ne peut déterminer un code d’appariement Y pour chaque personne. Il faut donc une méthode pour imputer les valeurs manquantes de X et de Y. Cet article vise à examiner les méthodes d’imputation qui ont été utilisées dans le Test des opérations de redressement de 1986 (Schenker 1988) et propose deux méthodes de rechange axées sur des modèles : (1) une méthode d’estimation de tableau de contingence fondée sur le maximum de vraisemblance, qui ne tient pas compte du mécanisme de non-réponse et (2) une nouvelle méthode d’estimation de tableau de contingence de type bayesien, qui tient compte du mécanisme de non-réponse. La première méthode est plus simple au point de vue du calcul mais la seconde est plus intéressante au point de vue théorique et scientifique.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214592Description :
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).
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214593Description :
En Australie, les estimations démographiques sont établies à partir des chiffres du recensement; lors des trois derniers recensements (1976, 1981 et 1986), ces chiffres ont été redressés pour tenir compte du sous-dénombrement. L’opération de redressement s’inspire des résultats d’une enquête postcensitaire et d’une analyse démographique. Cet article expose les méthodes utilisées de même que les résultats du redressement des données de 1986. Les auteurs voient aussi dans l’usage formel des rapports de masculinité proposé par Wolter (1986) une amélioration par rapport au rôle qu’avaient auparavant ces ratios dans le redressement des chiffres du recensement.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214594Description :
Un accroissement significatif dans le sous-dénombrement du recensement de 1986 est révélé tant par la contre-vérification des dossiers que par la méthode démographique présentée dans ce document. Une attention particulière est portée à l’évaluation des différentes composantes de l’accroissement de la population, spécialement à la migration interprovinciale. Le texte conclut par un survol de deux méthodes différentes pour générer les estimations postcensitaires : celle couramment utilisée, basée sur le recensement, et un modèle flexible utilisant toutes les données pertinentes en plus du recensement.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800114596Description :
L’efficacité des estimateurs de système dual du sous-dénombrement du recensement repose en grande partie sur l’hypothèse selon laquelle des personnes dénombrées lors de l’étude d’évaluation peuvent être appariées de façon précise aux mêmes personnes dénombrées lors du recensement. Or, les erreurs d’appariement et les non-appariements erronés, qui sont inévitables, diminuent l’exactitude des estimateurs. De fait, des études ont démontré que l’ampleur de l’erreur résultante peut être suffisamment importante par rapport à l’erreur d’observation du recensement pour que l’estimation devienne inutilisable. Le présent mémoire a pour objet d’exposer un modèle d’analyse de l’effet de l’erreur d’appariement sur les estimateurs du sous-dénombrement et d’illustrer son utilisation possible dans le cadre du programme d’évaluation du sous-dénombrement du recensement de 1990. L’erreur quadratique moyenne de l’estimateur de système dual est d’abord dérivée du modèle proposé et les composantes de l’EQM résultant de l’erreur d’appariement sont définies et expliquées. Nous étudierons ensuite, à la lumière du modèle, l’incidence de l’erreur d’appariement sur l’EQM de l’estimateur du sous-dénombrement du recensement. Enfin, nous illustrerons une méthodologie permettant d’utiliser le modèle pour optimaliser la conception des études d’évaluation de l’erreur d’appariement et donnerons la forme des estimateurs.
Date de diffusion : 1988-06-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800114598Description :
Cet article porte sur les méthodes de traitement des données manquantes dans les enquêtes postcensitaires en vue de l’estimation de l’erreur de couverture dans le recensement; à titre d’illustration, nous analysons le test des opérations de redressement de 1986 (Diffendal 1988). Les méthodes précitées comprennent des méthodes d’imputation fondées sur le hot-deck et des modèles de régression logistique de même que des méthodes de redressement par la pondération. Nous analysons également la sensibilité des estimations de sous-dénombrement tirées du test de 1986 à la variation des modèles d’imputation.
Date de diffusion : 1988-06-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800114599Description :
En vue du recensement décennal de 1990, le Census Bureau a étudié la possibilité de redresser les chiffres du recensement pour tenir compte du taux de sous-dénombrement estimé. À cette fin, il a exécuté un recensement d’essai dans un secteur à majorité hispanique du Central Los Angeles County afin de vérifier le calendrier et les caractéristiques des opérations de redressement réalisées au moyen d’une enquête post-censitaire (EP). Cet article vise à exposer les méthodes qui ont été utilisées pour produire des données de recensement qui tiennent compte de la population non dénombrée; on y trouve également les résultats de l’application de ces méthodes. Les méthodes utilisées pour le redressement des données de recensement comprenaient l’élaboration d’un plan de sondage, l’estimation « bivalente » et le calcul d’estimations régionales. Le plan de sondage prévoyait un échantillon d’îlots stratifiés selon l’origine ethnique. L’appariement s’est fait par ordinateur tandis que les opérations de contrôle et de résolution ont été exécutées manuellement. L’estimateur « bivalent », appelé aussi estimateur de Petersen ou saisie-resaisie, a servi à estimer la population. À cause de la nature des recensements, les chiffres du recensement ont été redressés avant de servir au calcul de l’estimateur bivalent. Avant de corriger les estimations régionales, on a ajusté un modèle de régression au facteur de redressement (estimateur bivalent divisé par le chiffre du recensement) afin de réduire les effets de la variabilité d’échantillonnage. Un estimateur synthétique a permis d’effectuer le redressement jusqu’au niveau de l’îlot. Les résultats de l’estimation bivalente sont présentés pour la région d’essai selon les trois principaux groupes ethniques (hispanique, asiatique, autre), le mode d’occupation, l’âge et le sexe. Enfin, nous présentons en bref les résultats du redressement des estimations régionales du recensement par îlot et nous en faisons l’analyse.
Date de diffusion : 1988-06-15 - 10. Logiciel d’ordinateur personnel pour l’estimation de la variance dans des enquêtes complexes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198800114600Description :
Le présent article contient la description d’un programme d’ordinateur personnel servant à l’estimation de la variance pour de grandes enquêtes. Ce programme, connu sous le nom de PC CARP, permet de calculer des estimations pour des agrégats, des rapports, des moyennes, des quantiles et des coefficients de régression et d’estimer les variances correspondantes.
Date de diffusion : 1988-06-15
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- Articles et rapports : 12-001-X198800214588Description :
Supposons que des taux de sous-dénombrement ont été estimés pour un recensement et que des estimations du niveau de sous-dénombrement ont été établies pour les îlots. Il peut être alors souhaitable de dresser une nouvelle liste de ménages qui comprendrait les ménages qui auraient été oubliés. Nous proposons dans cet article de dresser une telle liste en pondérant les ménages qui ont été dénombrés. Les poids des ménages sont déterminés par des équations linéaires qui représentent le nombre total voulu de personnes dans chaque classe d’estimation et le nombre total voulu de ménages. On calcule alors des poids qui satisfont les contraintes et qui rapprochent le plus possible le tableau des données ajustées des données brutes. On peut voir dans cette méthode un exemple d’application de la méthode itérative du quotient à des cas où les contraintes ne concernent pas les fréquences marginales d’un tableau de contingence. Des covariables continues ou discrètes peuvent être utilisées dans les opérations de redressement et il est possible de vérifier directement si les contraints peuvent être satisfaites. Enfin, nous proposons des méthodes pour l’utilisation de données pondérées à des fins diverses liées au recensement et pour le redressement de données corrélées sur les caractéristiques des ménages oubliés, par exemple le revenu, qui ne sont pas considérées directement dans l’estimation du niveau de sous-dénombrement.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214589Description :
Le U.S. Bureau of the Census utilise des estimateurs de système dual (ESD) pour évaluer l’erreur de couverture dans le recensement. Ce genre d’estimateur repose sur des données du recensement initial et d’une enquête postcensitaire. Lorsqu’on mesure la précision de l’ESD, il importe de savoir que cet estimateur est soumis à plusieurs composantes de l’erreur d’échantillonnage et de l’erreur non due à l’échantillonnage. Dans cet article, nous décrivons des modèles de l’erreur totale et des composantes d’erreur dans les estimateurs de système dual. Ces modèles établissent un rapport entre des indices observés de la qualité des données, comme le taux d’erreur d’appariement, et les deux premiers moments des composantes d’erreur. Nous analysons également la propagation de l’erreur dans l’ESD et évaluons le biais et la variance de cet estimateur. La méthode proposée est appliquée au recensement du Central Los Angeles County de 1986 dans le cadre du Test des opérations de redressement du U.S. Bureau of the Census. Cette méthode sera aussi utile pour évaluer l’erreur dans l’ESD à l’occasion du recensement de 1990 et pour d’autres applications.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214591Description :
Pour estimer le taux de sous-dénombrement dans le recensement, on exécute une enquête postcensitaire (EP) et on tente d’apparier les enregistrements de cette enquête avec des enregistrements du recensement; le taux d’appariement donne une estimation du taux de couverture du recensement. L’estimation du sous-dénombrement repose sur une stratification a posteriori où les caractéristiques géographiques et démographiques et les caractéristiques du logement X servent de critères de stratification. Or, la non-réponse fait qu’il manque des données sur X pour certaines personnes; en outre, on ne peut déterminer un code d’appariement Y pour chaque personne. Il faut donc une méthode pour imputer les valeurs manquantes de X et de Y. Cet article vise à examiner les méthodes d’imputation qui ont été utilisées dans le Test des opérations de redressement de 1986 (Schenker 1988) et propose deux méthodes de rechange axées sur des modèles : (1) une méthode d’estimation de tableau de contingence fondée sur le maximum de vraisemblance, qui ne tient pas compte du mécanisme de non-réponse et (2) une nouvelle méthode d’estimation de tableau de contingence de type bayesien, qui tient compte du mécanisme de non-réponse. La première méthode est plus simple au point de vue du calcul mais la seconde est plus intéressante au point de vue théorique et scientifique.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214592Description :
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).
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214593Description :
En Australie, les estimations démographiques sont établies à partir des chiffres du recensement; lors des trois derniers recensements (1976, 1981 et 1986), ces chiffres ont été redressés pour tenir compte du sous-dénombrement. L’opération de redressement s’inspire des résultats d’une enquête postcensitaire et d’une analyse démographique. Cet article expose les méthodes utilisées de même que les résultats du redressement des données de 1986. Les auteurs voient aussi dans l’usage formel des rapports de masculinité proposé par Wolter (1986) une amélioration par rapport au rôle qu’avaient auparavant ces ratios dans le redressement des chiffres du recensement.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800214594Description :
Un accroissement significatif dans le sous-dénombrement du recensement de 1986 est révélé tant par la contre-vérification des dossiers que par la méthode démographique présentée dans ce document. Une attention particulière est portée à l’évaluation des différentes composantes de l’accroissement de la population, spécialement à la migration interprovinciale. Le texte conclut par un survol de deux méthodes différentes pour générer les estimations postcensitaires : celle couramment utilisée, basée sur le recensement, et un modèle flexible utilisant toutes les données pertinentes en plus du recensement.
Date de diffusion : 1988-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800114596Description :
L’efficacité des estimateurs de système dual du sous-dénombrement du recensement repose en grande partie sur l’hypothèse selon laquelle des personnes dénombrées lors de l’étude d’évaluation peuvent être appariées de façon précise aux mêmes personnes dénombrées lors du recensement. Or, les erreurs d’appariement et les non-appariements erronés, qui sont inévitables, diminuent l’exactitude des estimateurs. De fait, des études ont démontré que l’ampleur de l’erreur résultante peut être suffisamment importante par rapport à l’erreur d’observation du recensement pour que l’estimation devienne inutilisable. Le présent mémoire a pour objet d’exposer un modèle d’analyse de l’effet de l’erreur d’appariement sur les estimateurs du sous-dénombrement et d’illustrer son utilisation possible dans le cadre du programme d’évaluation du sous-dénombrement du recensement de 1990. L’erreur quadratique moyenne de l’estimateur de système dual est d’abord dérivée du modèle proposé et les composantes de l’EQM résultant de l’erreur d’appariement sont définies et expliquées. Nous étudierons ensuite, à la lumière du modèle, l’incidence de l’erreur d’appariement sur l’EQM de l’estimateur du sous-dénombrement du recensement. Enfin, nous illustrerons une méthodologie permettant d’utiliser le modèle pour optimaliser la conception des études d’évaluation de l’erreur d’appariement et donnerons la forme des estimateurs.
Date de diffusion : 1988-06-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800114598Description :
Cet article porte sur les méthodes de traitement des données manquantes dans les enquêtes postcensitaires en vue de l’estimation de l’erreur de couverture dans le recensement; à titre d’illustration, nous analysons le test des opérations de redressement de 1986 (Diffendal 1988). Les méthodes précitées comprennent des méthodes d’imputation fondées sur le hot-deck et des modèles de régression logistique de même que des méthodes de redressement par la pondération. Nous analysons également la sensibilité des estimations de sous-dénombrement tirées du test de 1986 à la variation des modèles d’imputation.
Date de diffusion : 1988-06-15 - Articles et rapports : 12-001-X198800114599Description :
En vue du recensement décennal de 1990, le Census Bureau a étudié la possibilité de redresser les chiffres du recensement pour tenir compte du taux de sous-dénombrement estimé. À cette fin, il a exécuté un recensement d’essai dans un secteur à majorité hispanique du Central Los Angeles County afin de vérifier le calendrier et les caractéristiques des opérations de redressement réalisées au moyen d’une enquête post-censitaire (EP). Cet article vise à exposer les méthodes qui ont été utilisées pour produire des données de recensement qui tiennent compte de la population non dénombrée; on y trouve également les résultats de l’application de ces méthodes. Les méthodes utilisées pour le redressement des données de recensement comprenaient l’élaboration d’un plan de sondage, l’estimation « bivalente » et le calcul d’estimations régionales. Le plan de sondage prévoyait un échantillon d’îlots stratifiés selon l’origine ethnique. L’appariement s’est fait par ordinateur tandis que les opérations de contrôle et de résolution ont été exécutées manuellement. L’estimateur « bivalent », appelé aussi estimateur de Petersen ou saisie-resaisie, a servi à estimer la population. À cause de la nature des recensements, les chiffres du recensement ont été redressés avant de servir au calcul de l’estimateur bivalent. Avant de corriger les estimations régionales, on a ajusté un modèle de régression au facteur de redressement (estimateur bivalent divisé par le chiffre du recensement) afin de réduire les effets de la variabilité d’échantillonnage. Un estimateur synthétique a permis d’effectuer le redressement jusqu’au niveau de l’îlot. Les résultats de l’estimation bivalente sont présentés pour la région d’essai selon les trois principaux groupes ethniques (hispanique, asiatique, autre), le mode d’occupation, l’âge et le sexe. Enfin, nous présentons en bref les résultats du redressement des estimations régionales du recensement par îlot et nous en faisons l’analyse.
Date de diffusion : 1988-06-15 - 10. Logiciel d’ordinateur personnel pour l’estimation de la variance dans des enquêtes complexes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198800114600Description :
Le présent article contient la description d’un programme d’ordinateur personnel servant à l’estimation de la variance pour de grandes enquêtes. Ce programme, connu sous le nom de PC CARP, permet de calculer des estimations pour des agrégats, des rapports, des moyennes, des quantiles et des coefficients de régression et d’estimer les variances correspondantes.
Date de diffusion : 1988-06-15
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