Vérification et imputation
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- Articles et rapports : 12-001-X202100100004Description :
À l’ère des mégadonnées, on dispose d’un nombre croissant de sources de données pour les analyses statistiques. Comme exemple important d’inférence de population finie, nous examinons une approche d’imputation pour la combinaison de données tirées d’une enquête probabiliste et de mégadonnées. Nous nous concentrons sur une situation où la variable à l’étude est observée dans les mégadonnées seulement, mais les autres variables auxiliaires sont couramment observées dans les deux sources de données. Contrairement à l’imputation habituellement utilisée pour l’analyse des données manquantes, nous créons des valeurs imputées pour toutes les unités de l’échantillon probabiliste. Une imputation massive de ce type est intéressante dans le contexte de l’intégration des données d’enquête (Kim et Rao, 2012). Nous étendons l’imputation massive comme outil d’intégration des données d’enquête et des mégadonnées ne provenant pas d’enquêtes. Nous présentons les méthodes d’imputation massive et leurs propriétés statistiques. De plus, l’estimateur d’appariement de Rivers (2007) est traité comme cas particulier. L’estimation de la variance au moyen de données obtenues par imputation massive est abordée. Les résultats de la simulation montrent que les estimateurs proposés donnent de meilleurs résultats que les estimateurs concurrents en matière de robustesse et d’efficacité.
Date de diffusion : 2021-06-24 - Articles et rapports : 12-001-X202000100006Description :
Dans les enquêtes, les bornes logiques entre variables ou entre vagues d’enquêtes compliquent l’imputation des valeurs manquantes. Nous proposons une nouvelle méthode d’imputation multiple par la régression pour traiter les non-réponses d’enquête avec bornes logiques bilatérales. La méthode d’imputation proposée satisfait automatiquement aux conditions de bornes sans procédure supplémentaire d’acceptation ou de rejet et utilise l’information sur les bornes pour dériver une valeur imputée et déterminer la pertinence de la valeur imputée. Les résultats de la simulation montrent que notre nouvelle méthode d’imputation surpasse les méthodes d’imputation actuelles pour les estimations de la moyenne et des quantiles, quels que soient les taux de valeurs manquantes, les distributions d’erreurs et les mécanismes de valeurs manquantes. Nous appliquons notre méthode pour imputer la variable du « nombre d’années de tabagisme » autodéclaré dans les dépistages médicaux successifs de la population coréenne.
Date de diffusion : 2020-06-30 - Articles et rapports : 12-001-X201600214676Description :
Les procédures de winsorisation permettent de remplacer les valeurs extrêmes par des valeurs moins extrêmes, déplaçant en fait les valeurs extrêmes originales vers le centre de la distribution. La winsorisation sert donc à détecter ainsi qu’à traiter les valeurs influentes. Mulry, Oliver et Kaputa (2014) comparent la performance de la méthode de winsorisation unilatérale élaborée par Clark (1995) et décrite par Chambers, Kokic, Smith et Cruddas (2000) avec celle d' estimation M (Beaumont et Alavi 2004) dans le cas de données sur une population d’entreprises fortement asymétrique. Un aspect particulièrement intéressant des méthodes qui servent à détecter et à traiter des valeurs influentes est la plage de valeurs définies comme étant influentes, que l’on appelle « zone de détection ». L’algorithme de winsorisation de Clark est facile à mettre en œuvre et peut s’avérer très efficace. Cependant, la zone de détection qui en résulte dépend considérablement du nombre de valeurs influentes dans l’échantillon, surtout quand on s’attend à ce que les totaux d’enquête varient fortement selon la période de collecte. Dans la présente note, nous examinons l’effet du nombre de valeurs influentes et de leur taille sur les zones de détection produites par la winsorisation de Clark en utilisant des données simulées de manière à représenter raisonnablement les propriétés de la population visée par la Monthly Retail Trade Survey (MRTS) du U.S. Census Bureau. Les estimations provenant de la MRTS et d’autres enquêtes économiques sont utilisées dans le calcul d’indicateurs économiques, comme le produit intérieur brut (PIB).
Date de diffusion : 2016-12-20 - Articles et rapports : 12-001-X201400214091Description :
L’imputation fractionnaire paramétrique (IFP) proposée par Kim (2011) est un outil d’estimation des paramètres à usage général en cas de données manquantes. Nous proposons une imputation fractionnaire hot deck (IFHD), qui est plus robuste que l’IFP ou l’imputation multiple. Selon la méthode proposée, les valeurs imputées sont choisies parmi l’ensemble des répondants, et des pondérations fractionnaires appropriées leur sont assignées. Les pondérations sont ensuite ajustées pour répondre à certaines conditions de calage, ce qui garantit l’efficacité de l’estimateur IFHD résultant. Deux études de simulation sont présentées afin de comparer la méthode proposée aux méthodes existantes.
Date de diffusion : 2014-12-19 - 5. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201200211753Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201200211759Description :
L'un des avantages de l'imputation multiple est qu'elle permet aux utilisateurs des données de faire des inférences valides en appliquant des méthodes classiques avec des règles de combinaison simples. Toutefois, les règles de combinaison établies pour les tests d'hypothèse multivariés échouent quand l'erreur d'échantillonnage est nulle. Le présent article propose des tests modifiés utilisables dans les analyses en population finie de données de recensement comportant de multiples imputations pour contrôler la divulgation et remplacer des données manquantes, et donne une évaluation de leurs propriétés fréquentistes par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X20060029548Description :
La théorie de l'imputation multiple pour traiter les données manquantes exige que l'imputation soit faite conditionnellement du plan d'échantillonnage. Cependant, comme la plupart des progiciels standard utilisés pour l'imputation multiple fondée sur un modèle reposent sur l'hypothèse d'un échantillonnage aléatoire simple, de nombreux praticiens sont portés à ne pas tenir compte des caractéristiques des plans d'échantillonnage complexes, comme la stratification et la mise en grappes, dans leurs imputations. Or, la théorie prédit que l'analyse d'ensembles de données soumis de telle façon à une imputation multiple peut produire des estimations biaisées du point de vue du plan de sondage. Dans le présent article, nous montrons au moyen de simulations que i) le biais peut être important si les caractéristiques du plan sont reliées aux variables d'intérêt et que ii) le biais peu être réduit en tenant compte de l'effet des caractéristiques du plan dans les modèles d'imputation. Les simulations montrent aussi que l'introduction de caractéristiques non pertinentes du plan comme contraintes dans les modèles d'imputation peut donner lieu à des inférences conservatrices, à condition que les modèles contiennent aussi des variables explicatives pertinentes. Ces résultats portent à formuler la prescription qui suit à l'intention des imputeurs : le moyen le plus sûr de procéder consiste à inclure les variables du plan de sondage dans la spécification des modèles d'imputation. À l'aide de données réelles, nous donnons une démonstration d'une approche simple d'intégration des caractéristiques d'un plan de sondage complexe qui peut être suivie en utilisant certains progiciels standard pour créer des imputations multiples.
Date de diffusion : 2006-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X20060029555Description :
Les chercheurs et les responsables des politiques utilisent souvent des données provenant d'enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale. Le nombre de sujets couverts par ces enquêtes, et par conséquent la durée des entrevues, a généralement augmenté au fil des ans, ce qui a accru les coûts et le fardeau de réponse. Un remède éventuel à ce problème consiste à regrouper prudemment les questions d'une enquête en sous ensembles et à demander à chaque répondant de ne répondre qu'à l'un de ces sous ensembles. Les plans de sondage de ce type sont appelés plans à « questionnaire scindé » ou plans d'« échantillonnage matriciel ». Le fait de ne poser qu'un sous ensemble des questions d'une enquête à chaque répondant selon un plan d'échantillonnage matriciel crée ce que l'on peut considérer comme des données manquantes. Le recours à l'imputation multiple (Rubin 1987), une approche polyvalente mise au point pour traiter les données pour lesquelles des valeurs manquent, est tentant pour analyser les données provenant d'un échantillon matriciel, parce qu'après la création des imputations multiples, l'analyste peut appliquer les méthodes standard d'analyse de données complètes provenant d'une enquête par sondage. Le présent article décrit l'élaboration et l'évaluation d'une méthode permettant de créer des questionnaires d'échantillonnage matriciel contenant chacun un sous ensemble de questions devant être administrées à des répondants sélectionnés aléatoirement. La méthode peut être appliquée dans des conditions complexes, y compris les situations comportant des enchaînements de questions. Les questionnaires sont créés de telle façon que chacun comprenne des questions qui sont prédictives des questions exclues, afin qu'il soit possible, lors des analyses subséquentes fondées sur l'imputation multiple, de recouvrer une partie de l'information relative aux questions exclues qui aurait été recueillie si l'on n'avait pas recouru à l'échantillonnage matriciel. Ce dernier et les méthodes d'imputation multiple sont évalués au moyen de données provenant de la National Health and Nutrition Examination Survey, l'une des nombreuses enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale réalisées par le National Center for Health Statistics des Centers for Disease Control and Prevention. L'étude démontre que l'approche peut être appliquée à une grande enquête nationale sur la santé à structure complexe et permet de faire des recommandations pratiques quant aux questions qu'il serait approprié d'inclure dans des plans d'échantillonnage matriciel lors de futures enquêtes.
Date de diffusion : 2006-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X20050029041Description :
L'imputation hot deck est une procédure qui consiste à remplacer les réponses manquantes à certaines questions par des valeurs empruntées à d'autres répondants. L'un des modèles sur lesquels elle s'appuie est celui où l'on suppose que les probabilités de réponse sont égales dans les cellules d'imputation. Nous décrivons une version efficace de l'imputation hot deck pour le modèle de réponse dans les cellules et donnons un estimateur de la variance dont le traitement informatique est efficace. Nous détaillons une approximation de la procédure entièrement efficace dans laquelle un petit nombre de valeurs sont imputées pour chaque non répondant. Nous illustrons les procédures d'estimation de la variance dans une étude de Monte Carlo.
Date de diffusion : 2006-02-17 - 10. Estimation de la variance avec imputation hot deck : une étude par simulation de trois méthodes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20050029044Description :
Les méthodes d'estimation de la variance des estimations par sondage applicables à des données complètes sont biaisées lorsque certaines données sont imputées. Nous recourons à la simulation pour comparer l'efficacité de la méthode assistée par modèle, de la méthode du jackknife ajusté et de la méthode d'imputation multiple pour estimer la variance d'un total quand les réponses à certaines questions ont été imputées par la méthode hot deck. La simulation vise à étudier les propriétés des estimations de la variance des estimations imputées de totaux pour la population dans son ensemble et pour certains domaines provenant d'un plan d'échantillonnage stratifié non proportionnel à un degré quand les hypothèses sous jacentes, comme l'absence de biais dans l'estimation ponctuelle et l'hypothèse des réponses manquantes au hasard dans les cellules hot deck, ne sont pas vérifiées. Les estimateurs de la variance des estimations pour l'ensemble de la population produisent des intervalles de confiance dont le taux de couverture s'approche du taux nominal, même en cas d'écarts modestes par rapport aux hypothèses, mais il n'en est pas ainsi des estimations par domaine. La couverture est surtout sensible au biais dans les estimations ponctuelles. Comme le démontre la simulation, même si une méthode d'imputation donne des estimations presque sans biais pour la population dans son ensemble, les estimations par domaine peuvent être fort biaisées.
Date de diffusion : 2006-02-17
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- Articles et rapports : 12-001-X202100100004Description :
À l’ère des mégadonnées, on dispose d’un nombre croissant de sources de données pour les analyses statistiques. Comme exemple important d’inférence de population finie, nous examinons une approche d’imputation pour la combinaison de données tirées d’une enquête probabiliste et de mégadonnées. Nous nous concentrons sur une situation où la variable à l’étude est observée dans les mégadonnées seulement, mais les autres variables auxiliaires sont couramment observées dans les deux sources de données. Contrairement à l’imputation habituellement utilisée pour l’analyse des données manquantes, nous créons des valeurs imputées pour toutes les unités de l’échantillon probabiliste. Une imputation massive de ce type est intéressante dans le contexte de l’intégration des données d’enquête (Kim et Rao, 2012). Nous étendons l’imputation massive comme outil d’intégration des données d’enquête et des mégadonnées ne provenant pas d’enquêtes. Nous présentons les méthodes d’imputation massive et leurs propriétés statistiques. De plus, l’estimateur d’appariement de Rivers (2007) est traité comme cas particulier. L’estimation de la variance au moyen de données obtenues par imputation massive est abordée. Les résultats de la simulation montrent que les estimateurs proposés donnent de meilleurs résultats que les estimateurs concurrents en matière de robustesse et d’efficacité.
Date de diffusion : 2021-06-24 - Articles et rapports : 12-001-X202000100006Description :
Dans les enquêtes, les bornes logiques entre variables ou entre vagues d’enquêtes compliquent l’imputation des valeurs manquantes. Nous proposons une nouvelle méthode d’imputation multiple par la régression pour traiter les non-réponses d’enquête avec bornes logiques bilatérales. La méthode d’imputation proposée satisfait automatiquement aux conditions de bornes sans procédure supplémentaire d’acceptation ou de rejet et utilise l’information sur les bornes pour dériver une valeur imputée et déterminer la pertinence de la valeur imputée. Les résultats de la simulation montrent que notre nouvelle méthode d’imputation surpasse les méthodes d’imputation actuelles pour les estimations de la moyenne et des quantiles, quels que soient les taux de valeurs manquantes, les distributions d’erreurs et les mécanismes de valeurs manquantes. Nous appliquons notre méthode pour imputer la variable du « nombre d’années de tabagisme » autodéclaré dans les dépistages médicaux successifs de la population coréenne.
Date de diffusion : 2020-06-30 - Articles et rapports : 12-001-X201600214676Description :
Les procédures de winsorisation permettent de remplacer les valeurs extrêmes par des valeurs moins extrêmes, déplaçant en fait les valeurs extrêmes originales vers le centre de la distribution. La winsorisation sert donc à détecter ainsi qu’à traiter les valeurs influentes. Mulry, Oliver et Kaputa (2014) comparent la performance de la méthode de winsorisation unilatérale élaborée par Clark (1995) et décrite par Chambers, Kokic, Smith et Cruddas (2000) avec celle d' estimation M (Beaumont et Alavi 2004) dans le cas de données sur une population d’entreprises fortement asymétrique. Un aspect particulièrement intéressant des méthodes qui servent à détecter et à traiter des valeurs influentes est la plage de valeurs définies comme étant influentes, que l’on appelle « zone de détection ». L’algorithme de winsorisation de Clark est facile à mettre en œuvre et peut s’avérer très efficace. Cependant, la zone de détection qui en résulte dépend considérablement du nombre de valeurs influentes dans l’échantillon, surtout quand on s’attend à ce que les totaux d’enquête varient fortement selon la période de collecte. Dans la présente note, nous examinons l’effet du nombre de valeurs influentes et de leur taille sur les zones de détection produites par la winsorisation de Clark en utilisant des données simulées de manière à représenter raisonnablement les propriétés de la population visée par la Monthly Retail Trade Survey (MRTS) du U.S. Census Bureau. Les estimations provenant de la MRTS et d’autres enquêtes économiques sont utilisées dans le calcul d’indicateurs économiques, comme le produit intérieur brut (PIB).
Date de diffusion : 2016-12-20 - Articles et rapports : 12-001-X201400214091Description :
L’imputation fractionnaire paramétrique (IFP) proposée par Kim (2011) est un outil d’estimation des paramètres à usage général en cas de données manquantes. Nous proposons une imputation fractionnaire hot deck (IFHD), qui est plus robuste que l’IFP ou l’imputation multiple. Selon la méthode proposée, les valeurs imputées sont choisies parmi l’ensemble des répondants, et des pondérations fractionnaires appropriées leur sont assignées. Les pondérations sont ensuite ajustées pour répondre à certaines conditions de calage, ce qui garantit l’efficacité de l’estimateur IFHD résultant. Deux études de simulation sont présentées afin de comparer la méthode proposée aux méthodes existantes.
Date de diffusion : 2014-12-19 - 5. Imputation pour la non-réponse non monotone dans le Survey of Industrial Research and Development ArchivéArticles et rapports : 12-001-X201200211753Description :
Dans les études longitudinales, la non-réponse est souvent de nature non monotone. Dans le cas de la Survey of Industrial Research and Development (SIRD), il est raisonnable de supposer que le mécanisme de non-réponse dépend des valeurs antérieures, en ce sens que la propension à répondre au sujet d'une variable étudiée au point t dans le temps dépend de la situation de réponse ainsi que des valeurs observées ou manquantes de la même variable aux points dans le temps antérieurs à t. Puisque cette non-réponse n'est pas ignorable, l'approche axée sur la vraisemblance paramétrique est sensible à la spécification des modèles paramétriques s'appuyant sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps et sur le mécanisme de non-réponse. La non-réponse non monotone limite aussi l'application des méthodes de pondération par l'inverse de la propension à répondre. En écartant toutes les valeurs observées auprès d'un sujet après la première valeur manquante pour ce dernier, on peut créer un ensemble de données présentant une non-réponse monotone ignorable, puis appliquer les méthodes établies pour la non-réponse ignorable. Cependant, l'abandon de données observées n'est pas souhaitable et peut donner lieu à des estimateurs inefficaces si le nombre de données écartées est élevé. Nous proposons d'imputer les réponses manquantes par la régression au moyen de modèles d'imputation créés prudemment sous le mécanisme de non-réponse dépendante des valeurs antérieures. Cette méthode ne requiert l'ajustement d'aucun modèle paramétrique sur la distribution conjointe des variables à différents points dans le temps ni sur le mécanisme de non-réponse. Les propriétés des moyennes estimées en appliquant la méthode d'imputation proposée sont examinées en s'appuyant sur des études en simulation et une analyse empirique des données de la SIRD.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201200211759Description :
L'un des avantages de l'imputation multiple est qu'elle permet aux utilisateurs des données de faire des inférences valides en appliquant des méthodes classiques avec des règles de combinaison simples. Toutefois, les règles de combinaison établies pour les tests d'hypothèse multivariés échouent quand l'erreur d'échantillonnage est nulle. Le présent article propose des tests modifiés utilisables dans les analyses en population finie de données de recensement comportant de multiples imputations pour contrôler la divulgation et remplacer des données manquantes, et donne une évaluation de leurs propriétés fréquentistes par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X20060029548Description :
La théorie de l'imputation multiple pour traiter les données manquantes exige que l'imputation soit faite conditionnellement du plan d'échantillonnage. Cependant, comme la plupart des progiciels standard utilisés pour l'imputation multiple fondée sur un modèle reposent sur l'hypothèse d'un échantillonnage aléatoire simple, de nombreux praticiens sont portés à ne pas tenir compte des caractéristiques des plans d'échantillonnage complexes, comme la stratification et la mise en grappes, dans leurs imputations. Or, la théorie prédit que l'analyse d'ensembles de données soumis de telle façon à une imputation multiple peut produire des estimations biaisées du point de vue du plan de sondage. Dans le présent article, nous montrons au moyen de simulations que i) le biais peut être important si les caractéristiques du plan sont reliées aux variables d'intérêt et que ii) le biais peu être réduit en tenant compte de l'effet des caractéristiques du plan dans les modèles d'imputation. Les simulations montrent aussi que l'introduction de caractéristiques non pertinentes du plan comme contraintes dans les modèles d'imputation peut donner lieu à des inférences conservatrices, à condition que les modèles contiennent aussi des variables explicatives pertinentes. Ces résultats portent à formuler la prescription qui suit à l'intention des imputeurs : le moyen le plus sûr de procéder consiste à inclure les variables du plan de sondage dans la spécification des modèles d'imputation. À l'aide de données réelles, nous donnons une démonstration d'une approche simple d'intégration des caractéristiques d'un plan de sondage complexe qui peut être suivie en utilisant certains progiciels standard pour créer des imputations multiples.
Date de diffusion : 2006-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X20060029555Description :
Les chercheurs et les responsables des politiques utilisent souvent des données provenant d'enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale. Le nombre de sujets couverts par ces enquêtes, et par conséquent la durée des entrevues, a généralement augmenté au fil des ans, ce qui a accru les coûts et le fardeau de réponse. Un remède éventuel à ce problème consiste à regrouper prudemment les questions d'une enquête en sous ensembles et à demander à chaque répondant de ne répondre qu'à l'un de ces sous ensembles. Les plans de sondage de ce type sont appelés plans à « questionnaire scindé » ou plans d'« échantillonnage matriciel ». Le fait de ne poser qu'un sous ensemble des questions d'une enquête à chaque répondant selon un plan d'échantillonnage matriciel crée ce que l'on peut considérer comme des données manquantes. Le recours à l'imputation multiple (Rubin 1987), une approche polyvalente mise au point pour traiter les données pour lesquelles des valeurs manquent, est tentant pour analyser les données provenant d'un échantillon matriciel, parce qu'après la création des imputations multiples, l'analyste peut appliquer les méthodes standard d'analyse de données complètes provenant d'une enquête par sondage. Le présent article décrit l'élaboration et l'évaluation d'une méthode permettant de créer des questionnaires d'échantillonnage matriciel contenant chacun un sous ensemble de questions devant être administrées à des répondants sélectionnés aléatoirement. La méthode peut être appliquée dans des conditions complexes, y compris les situations comportant des enchaînements de questions. Les questionnaires sont créés de telle façon que chacun comprenne des questions qui sont prédictives des questions exclues, afin qu'il soit possible, lors des analyses subséquentes fondées sur l'imputation multiple, de recouvrer une partie de l'information relative aux questions exclues qui aurait été recueillie si l'on n'avait pas recouru à l'échantillonnage matriciel. Ce dernier et les méthodes d'imputation multiple sont évalués au moyen de données provenant de la National Health and Nutrition Examination Survey, l'une des nombreuses enquêtes par échantillonnage probabiliste représentatives de la population nationale réalisées par le National Center for Health Statistics des Centers for Disease Control and Prevention. L'étude démontre que l'approche peut être appliquée à une grande enquête nationale sur la santé à structure complexe et permet de faire des recommandations pratiques quant aux questions qu'il serait approprié d'inclure dans des plans d'échantillonnage matriciel lors de futures enquêtes.
Date de diffusion : 2006-12-21 - Articles et rapports : 12-001-X20050029041Description :
L'imputation hot deck est une procédure qui consiste à remplacer les réponses manquantes à certaines questions par des valeurs empruntées à d'autres répondants. L'un des modèles sur lesquels elle s'appuie est celui où l'on suppose que les probabilités de réponse sont égales dans les cellules d'imputation. Nous décrivons une version efficace de l'imputation hot deck pour le modèle de réponse dans les cellules et donnons un estimateur de la variance dont le traitement informatique est efficace. Nous détaillons une approximation de la procédure entièrement efficace dans laquelle un petit nombre de valeurs sont imputées pour chaque non répondant. Nous illustrons les procédures d'estimation de la variance dans une étude de Monte Carlo.
Date de diffusion : 2006-02-17 - 10. Estimation de la variance avec imputation hot deck : une étude par simulation de trois méthodes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20050029044Description :
Les méthodes d'estimation de la variance des estimations par sondage applicables à des données complètes sont biaisées lorsque certaines données sont imputées. Nous recourons à la simulation pour comparer l'efficacité de la méthode assistée par modèle, de la méthode du jackknife ajusté et de la méthode d'imputation multiple pour estimer la variance d'un total quand les réponses à certaines questions ont été imputées par la méthode hot deck. La simulation vise à étudier les propriétés des estimations de la variance des estimations imputées de totaux pour la population dans son ensemble et pour certains domaines provenant d'un plan d'échantillonnage stratifié non proportionnel à un degré quand les hypothèses sous jacentes, comme l'absence de biais dans l'estimation ponctuelle et l'hypothèse des réponses manquantes au hasard dans les cellules hot deck, ne sont pas vérifiées. Les estimateurs de la variance des estimations pour l'ensemble de la population produisent des intervalles de confiance dont le taux de couverture s'approche du taux nominal, même en cas d'écarts modestes par rapport aux hypothèses, mais il n'en est pas ainsi des estimations par domaine. La couverture est surtout sensible au biais dans les estimations ponctuelles. Comme le démontre la simulation, même si une méthode d'imputation donne des estimations presque sans biais pour la population dans son ensemble, les estimations par domaine peuvent être fort biaisées.
Date de diffusion : 2006-02-17
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