Réponse et non-réponse
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- Articles et rapports : 12-001-X202100200004Description :
L’article présente une étude comparative de trois méthodes de construction d’intervalles de confiance pour la moyenne et les quantiles à partir de données d’enquête en présence de non-réponse. Ces méthodes, à savoir la vraisemblance empirique, la linéarisation et la méthode de Woodruff (1952), ont été appliquées à des données sur le revenu tirées de l’Enquête intercensitaire mexicaine de 2015 et à des données simulées. Un modèle de propension à répondre a servi à ajuster les poids d’échantillonnage, et les performances empiriques des méthodes ont été évaluées en fonction de la couverture des intervalles de confiance au moyen d’études par simulations. Les méthodes de vraisemblance empirique et de linéarisation ont donné de bonnes performances pour la moyenne, sauf quand la variable d’intérêt avait des valeurs extrêmes. Pour les quantiles, la méthode de linéarisation s’est montrée peu performante; les méthodes de vraisemblance empirique et de Woodruff ont donné de meilleurs résultats, mais sans atteindre la couverture nominale quand la variable d’intérêt avait des valeurs à haute fréquence proches du quantile d’intérêt.
Date de diffusion : 2022-01-06 - Articles et rapports : 12-001-X201900300002Description :
Souvent, des paradonnées sont recueillies pendant le processus d’enquête afin de surveiller la qualité des réponses. L’une des paradonnées recueillies est le comportement du répondant, qui peut servir dans la construction des modèles de réponse. On peut appliquer le poids du score de propension utilisant les renseignements sur le comportement du répondant à l’analyse finale pour réduire le biais dû à la non-réponse. Toutefois, l’inclusion de la variable de substitution dans la pondération du score de propension ne garantit pas toujours une amélioration de l’efficacité. Nous montrons que la variable de substitution n’est utile que quand elle est corrélée à la variable étudiée. Les résultats d’une étude par simulations limitée confirment cette constatation. L’article présente aussi une application sur données réelles utilisant les données de la Korean Workplace Panel Survey (enquête par panel sur le milieu de travail en Corée).
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201800254957Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20 - 4. Évaluation de l'exactitude des modèles de propension à répondre dans les études longitudinales ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201200211755Description :
La question de la non-réponse dans les études longitudinales est abordée en évaluant l'exactitude des modèles de propension à répondre construits pour distinguer et prédire les divers types de non-réponse. Une attention particulière est accordée aux mesures sommaires dérivées des courbes de la fonction d'efficacité du receveur, ou courbes ROC (de l'anglais receiver operating characteristics), ainsi que des courbes de type logit sur rangs. Les concepts sont appliqués à des données provenant de la Millennium Cohort Study du Royaume-Uni. Selon les résultats, la capacité de faire la distinction entre les divers types de non-répondants et de les prévoir n'est pas grande. Les poids produits au moyen des modèles de propension à répondre ne donnent lieu qu'à de faibles corrections des transitions entre situations d'emploi. Des conclusions sont tirées quant aux possibilités d'intervention en vue de prévenir la non-réponse.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 11-522-X200800010996Description :
Au cours des dernières années, l'utilisation des paradonnées a pris de plus en plus d'importance dans le cadre de la gestion des activités de collecte à Statistique Canada. Une attention particulière a été accordée aux enquêtes sociales menées par téléphone, comme l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR). Lors des dernières activités de collecte de l'EDTR, une limite de 40 tentatives d'appel a été instaurée. Des examens des fichiers de l'historique des transactions Blaise de l'EDTR ont été entrepris afin d'évaluer l'incidence de la limite des tentatives d'appel. Tandis que l'objectif de la première étude était de réunir les renseignements nécessaires à l'établissement de la limite des tentatives d'appel, la seconde étude portait sur la nature de la non-réponse dans le contexte de la limite de 40 tentatives.
L'utilisation des paradonnées comme information auxiliaire pour étudier et expliquer la non-réponse a aussi été examinée. Des modèles d'ajustement pour la non-réponse utilisant différentes variables de paradonnées recueillies à l'étape de la collecte ont été comparés aux modèles actuels basés sur de l'information auxiliaire tirée de l'Enquête sur la population active.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200800210756Description :
Dans les enquêtes longitudinales, la non-réponse survient souvent selon un schéma non monotone. Nous considérons l'estimation des moyennes dépendantes du temps sous l'hypothèse que le mécanisme de non-réponse dépend de la dernière valeur. Puisque cette dernière valeur peut elle-même manquer quand la non-réponse est non monotone, le mécanisme de non-réponse examiné est non ignorable. Nous proposons une méthode d'imputation qui consiste à établir d'abord certains modèles d'imputation par la régression en fonction du mécanisme de non-réponse, puis à appliquer l'imputation par la régression non paramétrique. Nous supposons que les données longitudinales suivent une chaîne de Markov admettant des moments finis de deuxième ordre. Aucune autre contrainte n'est imposée à la distribution conjointe des données longitudinales et à leurs indicateurs de non-réponse. La variance est estimée par une méthode du bootstrap. Nous présentons certains résultats de simulation et un exemple concernant une enquête sur l'emploi.
Date de diffusion : 2008-12-23 - Articles et rapports : 11-522-X20020016725Description :
En 1997, le U.S. Office of Management and Budget a publié des normes révisées concernant la collecte de renseignements sur la race dans le système statistique fédéral. L'une de ces révisions consiste à permettre aux individus de choisir plus d'un groupe racial au moment de répondre à des enquêtes fédérales et à d'autres activités de collecte de données. Ce changement pose des difficultés en cas d'analyse portant sur des données recueillies en vertu de l'ancien et du nouveau système de déclaration de la race, puisque ces données ne sont pas comparables. Dans cet article, on examine les problèmes découlant de ces changements ainsi que les méthodes élaborées pour surmonter ces difficultés.
Comme, aux termes des deux systèmes, la plupart des gens ne déclarent qu'une seule race, une solution fréquemment proposée est d'essayer d'établir un lien de transition par l'attribution d'une catégorie raciale unique à chaque personne déclarant plusieurs races en vertu du nouveau système, et de procéder aux analyses en utilisant uniquement les catégories uniraciales observées et assignées. Donc, le problème peut être considéré comme un problème de données manquantes dans lequel les valeurs pour les catégories uniraciales manquent et doivent être imputées pour les personnes qui déclarent plusieurs races.
Le US Office of Management and Budget a proposé plusieurs méthodes simples d'établissement d'un lien pour résoudre ce problème des données manquantes. Schenker et Parker (Statistics in Medicine, à paraître) ont analysé des données provenant de la National Health Interview Survey, menée par le U.S. National Center for Health Statistics, qui permet de déclarer plusieurs races, mais demande aussi aux personnes qui le font de préciser une race principale. Ils ont constaté que l'on pourrait améliorer les méthodes d'établissement d'un lien en intégrant des covariables de niveau individuel et des covariables contextuelles dans les modèles d'établissement des liens.
Alors que Schenker et Parker n'examinent que trois grands groupes multiraciaux, l'application décrite ici oblige à prédire les catégories uniraciales pour plusieurs petits groupes multiraciaux. Donc, des problèmes de paucité des données se posent au moment de l'ajustement des modèles d'établissement de liens. Il est possible de les résoudre en construisant des modèles combinés pour plusieurs groupes multiraciaux, c'est-à-dire en puisant de la force dans chacun d'eux. Outre ces problèmes, on étudie également d'autres questions liées à la méthodologie.
Date de diffusion : 2004-09-13 - 8. L'Enquête sur la couverture du recensement - l'élément clé du recensement à un seul nombre ArchivéArticles et rapports : 11-522-X20010016266Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
La qualité d'un recensement se mesure essentiellement selon le taux de réponse obtenu. Lors de recensements menés récemment un peu partout dans le monde, ce taux a été supérieur à 95 %. Il en va de même du recensement de la Grande-Bretagne de 1991 (98 %). Toutefois, ce recensement s'est caractérisé notamment par un taux de réponse différentiel et par la difficulté de bien mesurer ce dernier. On a donc mis sur pied le programme du recensement à un seul nombre afin de trouver une façon plus efficace de mesurer et de tenir compte du sous-dénombrement du recensement de la Grande-Bretagne de 2001. L'élément clé de ce processus est l'enquête sur la couverture du recensement : il s'agit d'une enquête postcensitaire nettement élargie et remaniée.
Le présent document traite de la planification et de la conception de l'enquête sur la couverture du recensement en mettant l'accent sur la mise en application de la méthode d'enquête sur le terrain. On y présente également un excellent aperçu du succès de l'enquête.
Date de diffusion : 2002-09-12 - 9. Sur les définitions des taux de réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198600114437Description :
Les auteurs définissent et analysent divers genres de réponse ou de non-réponse ainsi que les indices, notamment des taux, qui servent à mesurer ces phénomènes; ils étudient également les effets de ces phénomènes sur les méthodes d’estimation et les procédés administratifs. Le problème de la non-réponse donne naissance à des expressions variées comme taux d’intégralité, taux d’admissibilité, taux de contact et taux de refus, et plusieurs de ces termes peuvent avoir des définitions variées. Il y a aussi les taux de non-réponse à une question et les taux de réponse par caractéristique. Suivant l’usage qu’on en fait, les taux peuvent être pondérés ou non.
Date de diffusion : 1986-06-16 - 10. Méthodes de compensation de la non-réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198500114359Description :
La non-réponse à une question ou à un questionnaire est un phénomène presque inévitable dans les enquêtes et les recensements. Plus elle a de l’ampleur, plus elle risque d’influer sur les estimations de l’enquête. Il importe donc de contenir ses effets à toutes les étapes où elle peut fausser les estimations. À des degrés divers, il est possible de minimiser l’ampleur de la non-réponse aux stades de la conception, de l’exécution et du traitement. Les problèmes de non-réponse se reflètent sur les formules d’estimation relatives à diverses statistiques à cause des imputations et des corrections de poids, sans compter les poids attribués dans une enquête aux estimations de moyennes, de totaux ou d’autres statistiques. Les formules peuvent être décomposées en divers éléments comme les erreurs de réponse, l’effet de la correction de poids pour tenir compte de la non-réponse au questionnaire et l’effet de la substitution pour non-réponse. Les auteurs analysent l’effet des diverses étapes (conception, exécution et traitement) sur les éléments des estimations.
Date de diffusion : 1985-06-14
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- Articles et rapports : 12-001-X202100200004Description :
L’article présente une étude comparative de trois méthodes de construction d’intervalles de confiance pour la moyenne et les quantiles à partir de données d’enquête en présence de non-réponse. Ces méthodes, à savoir la vraisemblance empirique, la linéarisation et la méthode de Woodruff (1952), ont été appliquées à des données sur le revenu tirées de l’Enquête intercensitaire mexicaine de 2015 et à des données simulées. Un modèle de propension à répondre a servi à ajuster les poids d’échantillonnage, et les performances empiriques des méthodes ont été évaluées en fonction de la couverture des intervalles de confiance au moyen d’études par simulations. Les méthodes de vraisemblance empirique et de linéarisation ont donné de bonnes performances pour la moyenne, sauf quand la variable d’intérêt avait des valeurs extrêmes. Pour les quantiles, la méthode de linéarisation s’est montrée peu performante; les méthodes de vraisemblance empirique et de Woodruff ont donné de meilleurs résultats, mais sans atteindre la couverture nominale quand la variable d’intérêt avait des valeurs à haute fréquence proches du quantile d’intérêt.
Date de diffusion : 2022-01-06 - Articles et rapports : 12-001-X201900300002Description :
Souvent, des paradonnées sont recueillies pendant le processus d’enquête afin de surveiller la qualité des réponses. L’une des paradonnées recueillies est le comportement du répondant, qui peut servir dans la construction des modèles de réponse. On peut appliquer le poids du score de propension utilisant les renseignements sur le comportement du répondant à l’analyse finale pour réduire le biais dû à la non-réponse. Toutefois, l’inclusion de la variable de substitution dans la pondération du score de propension ne garantit pas toujours une amélioration de l’efficacité. Nous montrons que la variable de substitution n’est utile que quand elle est corrélée à la variable étudiée. Les résultats d’une étude par simulations limitée confirment cette constatation. L’article présente aussi une application sur données réelles utilisant les données de la Korean Workplace Panel Survey (enquête par panel sur le milieu de travail en Corée).
Date de diffusion : 2019-12-17 - Articles et rapports : 12-001-X201800254957Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20 - 4. Évaluation de l'exactitude des modèles de propension à répondre dans les études longitudinales ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201200211755Description :
La question de la non-réponse dans les études longitudinales est abordée en évaluant l'exactitude des modèles de propension à répondre construits pour distinguer et prédire les divers types de non-réponse. Une attention particulière est accordée aux mesures sommaires dérivées des courbes de la fonction d'efficacité du receveur, ou courbes ROC (de l'anglais receiver operating characteristics), ainsi que des courbes de type logit sur rangs. Les concepts sont appliqués à des données provenant de la Millennium Cohort Study du Royaume-Uni. Selon les résultats, la capacité de faire la distinction entre les divers types de non-répondants et de les prévoir n'est pas grande. Les poids produits au moyen des modèles de propension à répondre ne donnent lieu qu'à de faibles corrections des transitions entre situations d'emploi. Des conclusions sont tirées quant aux possibilités d'intervention en vue de prévenir la non-réponse.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 11-522-X200800010996Description :
Au cours des dernières années, l'utilisation des paradonnées a pris de plus en plus d'importance dans le cadre de la gestion des activités de collecte à Statistique Canada. Une attention particulière a été accordée aux enquêtes sociales menées par téléphone, comme l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR). Lors des dernières activités de collecte de l'EDTR, une limite de 40 tentatives d'appel a été instaurée. Des examens des fichiers de l'historique des transactions Blaise de l'EDTR ont été entrepris afin d'évaluer l'incidence de la limite des tentatives d'appel. Tandis que l'objectif de la première étude était de réunir les renseignements nécessaires à l'établissement de la limite des tentatives d'appel, la seconde étude portait sur la nature de la non-réponse dans le contexte de la limite de 40 tentatives.
L'utilisation des paradonnées comme information auxiliaire pour étudier et expliquer la non-réponse a aussi été examinée. Des modèles d'ajustement pour la non-réponse utilisant différentes variables de paradonnées recueillies à l'étape de la collecte ont été comparés aux modèles actuels basés sur de l'information auxiliaire tirée de l'Enquête sur la population active.
Date de diffusion : 2009-12-03 - Articles et rapports : 12-001-X200800210756Description :
Dans les enquêtes longitudinales, la non-réponse survient souvent selon un schéma non monotone. Nous considérons l'estimation des moyennes dépendantes du temps sous l'hypothèse que le mécanisme de non-réponse dépend de la dernière valeur. Puisque cette dernière valeur peut elle-même manquer quand la non-réponse est non monotone, le mécanisme de non-réponse examiné est non ignorable. Nous proposons une méthode d'imputation qui consiste à établir d'abord certains modèles d'imputation par la régression en fonction du mécanisme de non-réponse, puis à appliquer l'imputation par la régression non paramétrique. Nous supposons que les données longitudinales suivent une chaîne de Markov admettant des moments finis de deuxième ordre. Aucune autre contrainte n'est imposée à la distribution conjointe des données longitudinales et à leurs indicateurs de non-réponse. La variance est estimée par une méthode du bootstrap. Nous présentons certains résultats de simulation et un exemple concernant une enquête sur l'emploi.
Date de diffusion : 2008-12-23 - Articles et rapports : 11-522-X20020016725Description :
En 1997, le U.S. Office of Management and Budget a publié des normes révisées concernant la collecte de renseignements sur la race dans le système statistique fédéral. L'une de ces révisions consiste à permettre aux individus de choisir plus d'un groupe racial au moment de répondre à des enquêtes fédérales et à d'autres activités de collecte de données. Ce changement pose des difficultés en cas d'analyse portant sur des données recueillies en vertu de l'ancien et du nouveau système de déclaration de la race, puisque ces données ne sont pas comparables. Dans cet article, on examine les problèmes découlant de ces changements ainsi que les méthodes élaborées pour surmonter ces difficultés.
Comme, aux termes des deux systèmes, la plupart des gens ne déclarent qu'une seule race, une solution fréquemment proposée est d'essayer d'établir un lien de transition par l'attribution d'une catégorie raciale unique à chaque personne déclarant plusieurs races en vertu du nouveau système, et de procéder aux analyses en utilisant uniquement les catégories uniraciales observées et assignées. Donc, le problème peut être considéré comme un problème de données manquantes dans lequel les valeurs pour les catégories uniraciales manquent et doivent être imputées pour les personnes qui déclarent plusieurs races.
Le US Office of Management and Budget a proposé plusieurs méthodes simples d'établissement d'un lien pour résoudre ce problème des données manquantes. Schenker et Parker (Statistics in Medicine, à paraître) ont analysé des données provenant de la National Health Interview Survey, menée par le U.S. National Center for Health Statistics, qui permet de déclarer plusieurs races, mais demande aussi aux personnes qui le font de préciser une race principale. Ils ont constaté que l'on pourrait améliorer les méthodes d'établissement d'un lien en intégrant des covariables de niveau individuel et des covariables contextuelles dans les modèles d'établissement des liens.
Alors que Schenker et Parker n'examinent que trois grands groupes multiraciaux, l'application décrite ici oblige à prédire les catégories uniraciales pour plusieurs petits groupes multiraciaux. Donc, des problèmes de paucité des données se posent au moment de l'ajustement des modèles d'établissement de liens. Il est possible de les résoudre en construisant des modèles combinés pour plusieurs groupes multiraciaux, c'est-à-dire en puisant de la force dans chacun d'eux. Outre ces problèmes, on étudie également d'autres questions liées à la méthodologie.
Date de diffusion : 2004-09-13 - 8. L'Enquête sur la couverture du recensement - l'élément clé du recensement à un seul nombre ArchivéArticles et rapports : 11-522-X20010016266Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
La qualité d'un recensement se mesure essentiellement selon le taux de réponse obtenu. Lors de recensements menés récemment un peu partout dans le monde, ce taux a été supérieur à 95 %. Il en va de même du recensement de la Grande-Bretagne de 1991 (98 %). Toutefois, ce recensement s'est caractérisé notamment par un taux de réponse différentiel et par la difficulté de bien mesurer ce dernier. On a donc mis sur pied le programme du recensement à un seul nombre afin de trouver une façon plus efficace de mesurer et de tenir compte du sous-dénombrement du recensement de la Grande-Bretagne de 2001. L'élément clé de ce processus est l'enquête sur la couverture du recensement : il s'agit d'une enquête postcensitaire nettement élargie et remaniée.
Le présent document traite de la planification et de la conception de l'enquête sur la couverture du recensement en mettant l'accent sur la mise en application de la méthode d'enquête sur le terrain. On y présente également un excellent aperçu du succès de l'enquête.
Date de diffusion : 2002-09-12 - 9. Sur les définitions des taux de réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198600114437Description :
Les auteurs définissent et analysent divers genres de réponse ou de non-réponse ainsi que les indices, notamment des taux, qui servent à mesurer ces phénomènes; ils étudient également les effets de ces phénomènes sur les méthodes d’estimation et les procédés administratifs. Le problème de la non-réponse donne naissance à des expressions variées comme taux d’intégralité, taux d’admissibilité, taux de contact et taux de refus, et plusieurs de ces termes peuvent avoir des définitions variées. Il y a aussi les taux de non-réponse à une question et les taux de réponse par caractéristique. Suivant l’usage qu’on en fait, les taux peuvent être pondérés ou non.
Date de diffusion : 1986-06-16 - 10. Méthodes de compensation de la non-réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198500114359Description :
La non-réponse à une question ou à un questionnaire est un phénomène presque inévitable dans les enquêtes et les recensements. Plus elle a de l’ampleur, plus elle risque d’influer sur les estimations de l’enquête. Il importe donc de contenir ses effets à toutes les étapes où elle peut fausser les estimations. À des degrés divers, il est possible de minimiser l’ampleur de la non-réponse aux stades de la conception, de l’exécution et du traitement. Les problèmes de non-réponse se reflètent sur les formules d’estimation relatives à diverses statistiques à cause des imputations et des corrections de poids, sans compter les poids attribués dans une enquête aux estimations de moyennes, de totaux ou d’autres statistiques. Les formules peuvent être décomposées en divers éléments comme les erreurs de réponse, l’effet de la correction de poids pour tenir compte de la non-réponse au questionnaire et l’effet de la substitution pour non-réponse. Les auteurs analysent l’effet des diverses étapes (conception, exécution et traitement) sur les éléments des estimations.
Date de diffusion : 1985-06-14
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