Réponse et non-réponse

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  • Articles et rapports : 12-001-X201000211376
    Description :

    Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.

    Date de diffusion : 2010-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201000211380
    Description :

    Diverses formes d'estimateurs de variance par linéarisation pour les estimateurs par calage généralisé sont définies en choisissant différents poids à appliquer a) aux résidus et b) aux coefficients de régression estimés utilisés dans le calcul des résidus. Des éléments de théorie sont présentés pour trois formes de l'estimateur par calage généralisé, à savoir l'estimateur par ratissage croisé classique, l'estimateur par calage basé sur le « maximum de vraisemblance » et l'estimateur par la régression généralisée, ainsi que pour les estimateurs de variance par linéarisation connexes. Une étude par simulation est effectuée en se servant des données d'une enquête sur la population active et d'une enquête sur les revenus et dépenses. Les propriétés des estimateurs sont évaluées en fonction de l'échantillonnage ainsi que de la non-réponse. L'étude révèle peu de différences entre les propriétés des divers estimateurs par calage pour un plan d'échantillonnage et un modèle de non-réponse donnés. En ce qui concerne les estimateurs de variance, l'approche consistant à pondérer les résidus par les poids de sondage peut être fortement biaisée en présence de non-réponse. L'approche de pondération des résidus par les poids calés a tendance à produire un biais nettement plus faible. Le choix de différents types de poids pour produire les coefficients de régression a peu d'incidence.

    Date de diffusion : 2010-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201000211384
    Description :

    Le ralentissement économique aux États-Unis pourrait rendre incertain le maintien de stratégies coûteuses dans les opérations des enquêtes. Dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), une période de collecte de données mensuelle de 31 jours seulement pourrait être une solution de rechange moins coûteuse. Toutefois, elle pourrait exclure une partie des interviews menées après 31 jours (répondants tardifs) et les caractéristiques de ces répondants pourraient être différentes à de nombreux égards de celles des répondants qui ont participé à l'enquête dans les 31 jours (répondants hâtifs). Nous avons tâché de déterminer s'il existe entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs des différences d'ordre démographique ou en ce qui a trait à la couverture des soins de santé, à l'état de santé général, aux comportements posant un risque pour la santé et aux maladies ou problèmes de santé chroniques. Nous avons utilisé les données du BRFSS 2007, où un échantillon représentatif de la population adulte aux États-Unis ne vivant pas en établissement a été sélectionné au moyen d'une méthode de composition aléatoire. Les répondants tardifs étaient significativement plus susceptibles d'être de sexe masculin ; de déclarer leur race ou origine ethnique comme étant hispanique ; d'avoir un revenu annuel de plus de 50 000 $ ; d'avoir moins de 45 ans ; d'avoir un niveau de scolarité inférieur au diplôme d'études secondaires ; de bénéficier d'une couverture des soins de santé ; d'être significativement plus susceptibles de déclarer être en bonne santé ; d'être significativement moins susceptibles de déclarer faire de l'hypertension, souffrir de diabète ou être obèses. Les différences observées entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs dans les estimations d'enquête pourraient influer à peine sur les estimations nationales et au niveau de l'État. Étant donné que la proportion de répondants tardifs pourrait augmenter à l'avenir, il y a lieu d'examiner son incidence sur les estimations découlant de la surveillance avant de l'exclure de l'analyse. Dans l'analyse portant sur les répondants tardifs, il devrait suffire de combiner plusieurs années de données pour produire des estimations fiables.

    Date de diffusion : 2010-12-21

  • 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
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Analyses (4)

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  • Articles et rapports : 12-001-X201000211376
    Description :

    Le présent article décrit l'élaboration d'outils de calcul, appelés indicateurs, qui permettent de juger de l'efficacité de l'information auxiliaire utilisée pour contrôler le biais de non-réponse dans les estimations par sondage, obtenues ici par calage. L'étude est motivée par le contexte dans lequel sont réalisés les sondages dans plusieurs pays, surtout en Europe du Nord, où de nombreuses variables auxiliaires possibles concernant les ménages et les particuliers sont tirées de registres administratifs fiables. Un grand nombre de vecteurs auxiliaires pouvant donc être composés, il est nécessaire de les comparer afin de déterminer dans quelle mesure ils peuvent réduire le biais. Les indicateurs décrits dans le présent article sont conçus pour répondre à ce besoin. Ils sont utilisés dans les enquêtes réalisées par Statistics Sweden. Nous considérons des conditions générales d'enquête où un échantillon probabiliste est tiré de la population finie selon un plan d'échantillonnage arbitraire et où des cas de non réponse se produisent. La probabilité d'inclusion dans l'échantillon est connue pour chaque unité de la population ; la probabilité de réponse est inconnue, ce qui cause un biais. La variable étudiée (variable y) n'est observée que pour l'ensemble de répondants. Quel que soit le vecteur auxiliaire utilisé dans un estimateur par calage (ou dans toute autre méthode d'estimation), un biais résiduel persiste systématiquement. Le choix du vecteur auxiliaire (le meilleur possible) est guidé par les indicateurs proposés dans le présent article. Dans les premières sections, nous décrivons le contexte de leur élaboration et leurs caractéristiques de calcul, puis nous exposons leur contexte théorique. Les dernières sections sont consacrées aux études empiriques. L'une de ces études illustre la sélection des variables auxiliaires dans une enquête réalisée par Statistics Sweden. Une deuxième illustration empirique consiste en une simulation à partir d'une population finie synthétique ; un certain nombre de vecteurs auxiliaires possibles sont classés par ordre de préférence à l'aide des indicateurs.

    Date de diffusion : 2010-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201000211380
    Description :

    Diverses formes d'estimateurs de variance par linéarisation pour les estimateurs par calage généralisé sont définies en choisissant différents poids à appliquer a) aux résidus et b) aux coefficients de régression estimés utilisés dans le calcul des résidus. Des éléments de théorie sont présentés pour trois formes de l'estimateur par calage généralisé, à savoir l'estimateur par ratissage croisé classique, l'estimateur par calage basé sur le « maximum de vraisemblance » et l'estimateur par la régression généralisée, ainsi que pour les estimateurs de variance par linéarisation connexes. Une étude par simulation est effectuée en se servant des données d'une enquête sur la population active et d'une enquête sur les revenus et dépenses. Les propriétés des estimateurs sont évaluées en fonction de l'échantillonnage ainsi que de la non-réponse. L'étude révèle peu de différences entre les propriétés des divers estimateurs par calage pour un plan d'échantillonnage et un modèle de non-réponse donnés. En ce qui concerne les estimateurs de variance, l'approche consistant à pondérer les résidus par les poids de sondage peut être fortement biaisée en présence de non-réponse. L'approche de pondération des résidus par les poids calés a tendance à produire un biais nettement plus faible. Le choix de différents types de poids pour produire les coefficients de régression a peu d'incidence.

    Date de diffusion : 2010-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201000211384
    Description :

    Le ralentissement économique aux États-Unis pourrait rendre incertain le maintien de stratégies coûteuses dans les opérations des enquêtes. Dans le Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), une période de collecte de données mensuelle de 31 jours seulement pourrait être une solution de rechange moins coûteuse. Toutefois, elle pourrait exclure une partie des interviews menées après 31 jours (répondants tardifs) et les caractéristiques de ces répondants pourraient être différentes à de nombreux égards de celles des répondants qui ont participé à l'enquête dans les 31 jours (répondants hâtifs). Nous avons tâché de déterminer s'il existe entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs des différences d'ordre démographique ou en ce qui a trait à la couverture des soins de santé, à l'état de santé général, aux comportements posant un risque pour la santé et aux maladies ou problèmes de santé chroniques. Nous avons utilisé les données du BRFSS 2007, où un échantillon représentatif de la population adulte aux États-Unis ne vivant pas en établissement a été sélectionné au moyen d'une méthode de composition aléatoire. Les répondants tardifs étaient significativement plus susceptibles d'être de sexe masculin ; de déclarer leur race ou origine ethnique comme étant hispanique ; d'avoir un revenu annuel de plus de 50 000 $ ; d'avoir moins de 45 ans ; d'avoir un niveau de scolarité inférieur au diplôme d'études secondaires ; de bénéficier d'une couverture des soins de santé ; d'être significativement plus susceptibles de déclarer être en bonne santé ; d'être significativement moins susceptibles de déclarer faire de l'hypertension, souffrir de diabète ou être obèses. Les différences observées entre les répondants hâtifs et les répondants tardifs dans les estimations d'enquête pourraient influer à peine sur les estimations nationales et au niveau de l'État. Étant donné que la proportion de répondants tardifs pourrait augmenter à l'avenir, il y a lieu d'examiner son incidence sur les estimations découlant de la surveillance avant de l'exclure de l'analyse. Dans l'analyse portant sur les répondants tardifs, il devrait suffire de combiner plusieurs années de données pour produire des estimations fiables.

    Date de diffusion : 2010-12-21

  • 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
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