Réponse et non-réponse

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Tout (6)

Tout (6) ((6 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201900300006
    Description :

    Un taux de non-réponse élevé est un problème très courant dans les enquêtes-échantillons de nos jours. Du point de vue statistique, nous entretenons des inquiétudes au sujet du biais et de la variance accrus des estimateurs de chiffres de population comme les totaux ou les moyennes. Diverses méthodes ont été proposées pour compenser ce phénomène. En gros, nous pouvons les diviser en imputation et calage, et c’est sur la dernière méthode que nous nous concentrons ici. La catégorie des estimateurs par calage offre un large éventail de possibilités. Nous examinons le calage linéaire, pour lequel nous suggérons d’utiliser une version de non-réponse de l’estimateur de régression optimal fondé sur le plan. Nous faisons des comparaisons entre cet estimateur et un estimateur de type GREG. Les mesures de la distance jouent un rôle très important dans l’élaboration des estimateurs par calage. Nous démontrons qu’un estimateur de la propension moyenne à répondre (probabilité) peut être inclus dans la mesure de la distance « optimale » dans les cas de non-réponse, ce qui aide à réduire le biais de l’estimateur ainsi obtenu. Une étude en simulation a été réalisée pour illustrer de manière empirique les résultats obtenus de façon théorique pour les estimateurs proposés. La population se nomme KYBOK et se compose de municipalités administratives de la Suède, pour lesquelles les variables comprennent des mesures financières et de la taille. Les résultats sont encourageants pour l’estimateur « optimal » combiné à la propension estimative moyenne à répondre, où le biais a été réduit pour la plupart des cas d’échantillonnage de Poisson faisant partie de l’étude.

    Date de diffusion : 2019-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201900200005
    Description :

    Nous exposons une méthode d’imputation de valeurs manquantes dans des données catégoriques multivariées emboîtées au sein des ménages. Cette méthode reposant sur un modèle à classes latentes (i) permet des variables au double niveau des ménages et des particuliers, (ii) attribue dans ce modèle une probabilité nulle aux configurations impossibles des ménages et (iii) peut préserver les distributions multivariées à la fois dans et entre les ménages. Nous présentons un échantillonneur de Gibbs pour l’estimation du modèle et la production des imputations. Nous décrivons en outre des stratégies d’amélioration de l’efficacité de calcul pour l’estimation du modèle. Nous illustrons enfin le rendement de la méthode à l’aide de données imitant les variables recueillies dans des recensements types de la population.

    Date de diffusion : 2019-06-27

  • Articles et rapports : 12-001-X201000111252
    Description :

    Le biais dû à la non-réponse est un problème examiné de longue date dans le domaine de la recherche sur les enquêtes (Brehm 1993 ; Dillman, Eltinge, Groves et Little 2002), et de nombreuses études ont eu pour objectif de préciser les facteurs qui ont une influence sur la non-réponse partielle ainsi que totale. Dans le but de contribuer à la réalisation de l'objectif plus général consistant à réduire au minimum la non-réponse aux enquêtes, nous examinons dans la présente étude plusieurs facteurs pouvant avoir une incidence sur cette non-réponse, en utilisant les données de l'Animal Welfare Survey de 2007 réalisée en Ohio, aux États-Unis. En particulier, nous examinons la mesure dans laquelle l'intérêt du sujet et les primes d'incitation influent sur la participation aux enquêtes et sur la non-réponse partielle, en nous inspirant de la théorie du levier et de la saillance (leverage-saliency theory) (Groves, Singer et Corning 2000). Nous constatons que la participation à une enquête est influencée par le contexte du sujet (car celui-ci exerce un effet de levier positif ou négatif sur les unités échantillonnées) et par les primes d'incitation prépayées, ce qui est en harmonie avec la théorie du levier et de la saillance. La constatation que la non-réponse partielle, notre mesure indirecte de la qualité de la réponse, varie en fonction de la proximité par rapport à l'agriculture et l'environnement (lieu de résidence, connaissances sur la production des aliments et opinions quant à l'importance du bien être des animaux) confirme aussi nos attentes. Cependant, les données laissent entendre que la non-réponse partielle ne varie pas selon qu'un répondant reçoit ou non une prime d'incitation.

    Date de diffusion : 2010-06-29

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010957
    Description :

    Les enquêtes menées auprès d'entreprises diffèrent des enquêtes menées auprès de la population ou des ménages à bien des égards. Deux des plus importantes différences sont : (a) les répondants aux enquêtes-entreprises ne répondent pas à des questions sur des caractéristiques les concernant (leurs expériences, leurs comportements, leurs attitudes et leurs sentiments), mais sur des caractéristiques de leur organisation (taille, revenu, politiques, stratégies, etc.) et (b) les répondants aux questions parlent au nom d'une organisation. Les enquêtes-entreprises théoriques diffèrent pour leur part des autres enquêtes-entreprises, comme celles des bureaux nationaux de la statistique, à bien des égards aussi. Le fait que les enquêtes-entreprises théoriques ne visent habituellement pas la production de statistiques descriptives mais plutôt la réalisation de tests d'hypothèses (relations entre variables) constitue la plus importante différence. Les taux de réponse aux enquêtes-entreprises théoriques sont très faibles, ce qui suppose un risque énorme de biais de non-réponse. Aucune tentative n'est habituellement faite pour évaluer l'importance du biais attribuable à la non-réponse, et les résultats publiés peuvent par conséquent ne pas refléter fidèlement les vraies relations au sein de la population, ce qui augmente par ricochet la probabilité que les résultats des tests soient incorrects.

    Les auteurs de la communication analysent la façon dont le risque de biais dû à la non-réponse est étudié dans les documents de recherche publiés dans les grandes revues de gestion. Ils montrent que ce biais n'est pas suffisamment évalué et que la correction du biais est difficile ou très coûteux dans la pratique, si tant est que des tentatives sont faites en ce sens. Trois façons de traiter ce problème sont examinées :(a) réunir des données par d'autres moyens que des questionnaires;(b) mener des enquêtes auprès de très petites populations;(c) mener des enquêtes avec de très petits échantillons.

    Les auteurs examinent les raisons pour lesquelles ces méthodes constituent des moyens appropriés de mise à l'essai d'hypothèses dans les populations. Les compromis concernant le choix d'une méthode sont aussi examinés.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X20040018738
    Description :

    Ce document décrit les efforts consentis au Royaume-Uni lors du recensement de 2001 afin d'optimiser la réponse dans les secteurs démographiques difficiles à recenser. La recherche dédiée au recensement de 2011 y est aussi décrite.

    Date de diffusion : 2005-10-27

  • Articles et rapports : 11-522-X20030017598
    Description :

    Dans ce document, on examine certaines statistiques descriptives permettant d'évaluer la non-réponse à l'Enquête sur la population active (EPA) ainsi que des moyens d'améliorer la méthode courante d'ajustement pour la non-réponse.

    Date de diffusion : 2005-01-26
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Analyses (6)

Analyses (6) ((6 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201900300006
    Description :

    Un taux de non-réponse élevé est un problème très courant dans les enquêtes-échantillons de nos jours. Du point de vue statistique, nous entretenons des inquiétudes au sujet du biais et de la variance accrus des estimateurs de chiffres de population comme les totaux ou les moyennes. Diverses méthodes ont été proposées pour compenser ce phénomène. En gros, nous pouvons les diviser en imputation et calage, et c’est sur la dernière méthode que nous nous concentrons ici. La catégorie des estimateurs par calage offre un large éventail de possibilités. Nous examinons le calage linéaire, pour lequel nous suggérons d’utiliser une version de non-réponse de l’estimateur de régression optimal fondé sur le plan. Nous faisons des comparaisons entre cet estimateur et un estimateur de type GREG. Les mesures de la distance jouent un rôle très important dans l’élaboration des estimateurs par calage. Nous démontrons qu’un estimateur de la propension moyenne à répondre (probabilité) peut être inclus dans la mesure de la distance « optimale » dans les cas de non-réponse, ce qui aide à réduire le biais de l’estimateur ainsi obtenu. Une étude en simulation a été réalisée pour illustrer de manière empirique les résultats obtenus de façon théorique pour les estimateurs proposés. La population se nomme KYBOK et se compose de municipalités administratives de la Suède, pour lesquelles les variables comprennent des mesures financières et de la taille. Les résultats sont encourageants pour l’estimateur « optimal » combiné à la propension estimative moyenne à répondre, où le biais a été réduit pour la plupart des cas d’échantillonnage de Poisson faisant partie de l’étude.

    Date de diffusion : 2019-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201900200005
    Description :

    Nous exposons une méthode d’imputation de valeurs manquantes dans des données catégoriques multivariées emboîtées au sein des ménages. Cette méthode reposant sur un modèle à classes latentes (i) permet des variables au double niveau des ménages et des particuliers, (ii) attribue dans ce modèle une probabilité nulle aux configurations impossibles des ménages et (iii) peut préserver les distributions multivariées à la fois dans et entre les ménages. Nous présentons un échantillonneur de Gibbs pour l’estimation du modèle et la production des imputations. Nous décrivons en outre des stratégies d’amélioration de l’efficacité de calcul pour l’estimation du modèle. Nous illustrons enfin le rendement de la méthode à l’aide de données imitant les variables recueillies dans des recensements types de la population.

    Date de diffusion : 2019-06-27

  • Articles et rapports : 12-001-X201000111252
    Description :

    Le biais dû à la non-réponse est un problème examiné de longue date dans le domaine de la recherche sur les enquêtes (Brehm 1993 ; Dillman, Eltinge, Groves et Little 2002), et de nombreuses études ont eu pour objectif de préciser les facteurs qui ont une influence sur la non-réponse partielle ainsi que totale. Dans le but de contribuer à la réalisation de l'objectif plus général consistant à réduire au minimum la non-réponse aux enquêtes, nous examinons dans la présente étude plusieurs facteurs pouvant avoir une incidence sur cette non-réponse, en utilisant les données de l'Animal Welfare Survey de 2007 réalisée en Ohio, aux États-Unis. En particulier, nous examinons la mesure dans laquelle l'intérêt du sujet et les primes d'incitation influent sur la participation aux enquêtes et sur la non-réponse partielle, en nous inspirant de la théorie du levier et de la saillance (leverage-saliency theory) (Groves, Singer et Corning 2000). Nous constatons que la participation à une enquête est influencée par le contexte du sujet (car celui-ci exerce un effet de levier positif ou négatif sur les unités échantillonnées) et par les primes d'incitation prépayées, ce qui est en harmonie avec la théorie du levier et de la saillance. La constatation que la non-réponse partielle, notre mesure indirecte de la qualité de la réponse, varie en fonction de la proximité par rapport à l'agriculture et l'environnement (lieu de résidence, connaissances sur la production des aliments et opinions quant à l'importance du bien être des animaux) confirme aussi nos attentes. Cependant, les données laissent entendre que la non-réponse partielle ne varie pas selon qu'un répondant reçoit ou non une prime d'incitation.

    Date de diffusion : 2010-06-29

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010957
    Description :

    Les enquêtes menées auprès d'entreprises diffèrent des enquêtes menées auprès de la population ou des ménages à bien des égards. Deux des plus importantes différences sont : (a) les répondants aux enquêtes-entreprises ne répondent pas à des questions sur des caractéristiques les concernant (leurs expériences, leurs comportements, leurs attitudes et leurs sentiments), mais sur des caractéristiques de leur organisation (taille, revenu, politiques, stratégies, etc.) et (b) les répondants aux questions parlent au nom d'une organisation. Les enquêtes-entreprises théoriques diffèrent pour leur part des autres enquêtes-entreprises, comme celles des bureaux nationaux de la statistique, à bien des égards aussi. Le fait que les enquêtes-entreprises théoriques ne visent habituellement pas la production de statistiques descriptives mais plutôt la réalisation de tests d'hypothèses (relations entre variables) constitue la plus importante différence. Les taux de réponse aux enquêtes-entreprises théoriques sont très faibles, ce qui suppose un risque énorme de biais de non-réponse. Aucune tentative n'est habituellement faite pour évaluer l'importance du biais attribuable à la non-réponse, et les résultats publiés peuvent par conséquent ne pas refléter fidèlement les vraies relations au sein de la population, ce qui augmente par ricochet la probabilité que les résultats des tests soient incorrects.

    Les auteurs de la communication analysent la façon dont le risque de biais dû à la non-réponse est étudié dans les documents de recherche publiés dans les grandes revues de gestion. Ils montrent que ce biais n'est pas suffisamment évalué et que la correction du biais est difficile ou très coûteux dans la pratique, si tant est que des tentatives sont faites en ce sens. Trois façons de traiter ce problème sont examinées :(a) réunir des données par d'autres moyens que des questionnaires;(b) mener des enquêtes auprès de très petites populations;(c) mener des enquêtes avec de très petits échantillons.

    Les auteurs examinent les raisons pour lesquelles ces méthodes constituent des moyens appropriés de mise à l'essai d'hypothèses dans les populations. Les compromis concernant le choix d'une méthode sont aussi examinés.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X20040018738
    Description :

    Ce document décrit les efforts consentis au Royaume-Uni lors du recensement de 2001 afin d'optimiser la réponse dans les secteurs démographiques difficiles à recenser. La recherche dédiée au recensement de 2011 y est aussi décrite.

    Date de diffusion : 2005-10-27

  • Articles et rapports : 11-522-X20030017598
    Description :

    Dans ce document, on examine certaines statistiques descriptives permettant d'évaluer la non-réponse à l'Enquête sur la population active (EPA) ainsi que des moyens d'améliorer la méthode courante d'ajustement pour la non-réponse.

    Date de diffusion : 2005-01-26
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