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Tout (3)

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  • Articles et rapports : 12-001-X199300214452
    Description :

    Les enquêtes qui consistent à recueillir des données dans le temps peuvent viser de nombreux objectifs. Dans la première moitié du présent article, nous examinons diverses options de plans d’enquête - enquêtes à passages répétés, enquêtes par panel, enquêtes par panel avec renouvellement et enquêtes à panel fractionné - pouvant permettre d’atteindre ces objectifs. La deuxième moitié est axée sur les enquêtes par panel. Nous y traitons des décisions qui doivent être prises au moment de la conception d’une enquête par panel, des problèmes posés par la non-réponse aux différentes vagues, du biais de conditionnement et de l’effet de lisière, ainsi que de certaines méthodes permettant l’analyse longitudinale des données d’enquête par panel.

    Date de diffusion : 1993-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199300214460
    Description :

    Les méthodes qui servent à estimer le biais de réponse dans les enquêtes requièrent des mesures répétées « non biaisées » pour à tout le moins un sous-échantillon d’observations. L’estimateur habituel du biais de réponse est la différence entre la moyenne des observations originales et la moyenne des observations non biaisées. Dans cet article, nous étudions divers estimateurs du biais de réponse tirés de la prédiction modéliste. Nous supposons comme plan de sondage un échantillonnage à deux phases stratifié, avec échantillonnage aléatoire simple dans chaque phase. Nous supposons que la caractéristique y est observée pour chaque unité échantillonnée dans la phase 1, tandis que la valeur vraie de la caractéristique, \mu, est observée pour chaque unité du sous-échantillon prélevée dans la phase 2. Nous supposons en outre qu’une variable auxiliaire x est connue pour chaque unité de l’échantillon de la phase 1 et que le chiffre de population de x est connu. On suppose un certain nombre de modèles qui mettent en relation y, \mu et x; de ces modèles découlent divers estimateurs de E (y - \mu), le biais de réponse. Les estimateurs sont calculés à l’aide d’une méthode d’auto-amorçage destinée à l’estimation de la variance, du biais et de l’erreur quadratique moyenne. La méthode que nous utilisons est en fait la méthode de Bickel-Freedman à une phase, étendue à un plan à deux phases stratifié. À des fins d’illustration, nous appliquons la méthode étudiée à des données du programme de réinterview du National Agricultural Statistics Service. Nous montrons par ces données que l’estimateur fondé sur un modèle de Särndal, Swensson et Wretman (1991) est supérieur à l’estimateur de différence habituel, ce qui prouve qu’il est possible d’améliorer les estimateurs classiques au moyen de la prédiction modéliste.

    Date de diffusion : 1993-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199300114476
    Description :

    Le présent article s’intéresse à la façon de traiter les erreurs de couplage d’enregistrements lorsqu’on effectue une analyse de régression. Des travaux récents de Rubin et Belin (1991) et de Winkler et Thibaudeau (1991) fournissent la théorie, les algorithmes de calcul et le logiciel nécessaires à l’estimation des probabilités de concordance. Ces progrès nous permettent de mettre à jour les travaux de Neter, Maynes et Ramanathan (1965). Des méthodes de redressement sont présentées, et certaines simulations fructueuses sont décrites. Nos résultats sont préliminaires et visent en grande partie à susciter d’autres travaux.

    Date de diffusion : 1993-06-15
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Analyses (3)

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  • Articles et rapports : 12-001-X199300214452
    Description :

    Les enquêtes qui consistent à recueillir des données dans le temps peuvent viser de nombreux objectifs. Dans la première moitié du présent article, nous examinons diverses options de plans d’enquête - enquêtes à passages répétés, enquêtes par panel, enquêtes par panel avec renouvellement et enquêtes à panel fractionné - pouvant permettre d’atteindre ces objectifs. La deuxième moitié est axée sur les enquêtes par panel. Nous y traitons des décisions qui doivent être prises au moment de la conception d’une enquête par panel, des problèmes posés par la non-réponse aux différentes vagues, du biais de conditionnement et de l’effet de lisière, ainsi que de certaines méthodes permettant l’analyse longitudinale des données d’enquête par panel.

    Date de diffusion : 1993-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199300214460
    Description :

    Les méthodes qui servent à estimer le biais de réponse dans les enquêtes requièrent des mesures répétées « non biaisées » pour à tout le moins un sous-échantillon d’observations. L’estimateur habituel du biais de réponse est la différence entre la moyenne des observations originales et la moyenne des observations non biaisées. Dans cet article, nous étudions divers estimateurs du biais de réponse tirés de la prédiction modéliste. Nous supposons comme plan de sondage un échantillonnage à deux phases stratifié, avec échantillonnage aléatoire simple dans chaque phase. Nous supposons que la caractéristique y est observée pour chaque unité échantillonnée dans la phase 1, tandis que la valeur vraie de la caractéristique, \mu, est observée pour chaque unité du sous-échantillon prélevée dans la phase 2. Nous supposons en outre qu’une variable auxiliaire x est connue pour chaque unité de l’échantillon de la phase 1 et que le chiffre de population de x est connu. On suppose un certain nombre de modèles qui mettent en relation y, \mu et x; de ces modèles découlent divers estimateurs de E (y - \mu), le biais de réponse. Les estimateurs sont calculés à l’aide d’une méthode d’auto-amorçage destinée à l’estimation de la variance, du biais et de l’erreur quadratique moyenne. La méthode que nous utilisons est en fait la méthode de Bickel-Freedman à une phase, étendue à un plan à deux phases stratifié. À des fins d’illustration, nous appliquons la méthode étudiée à des données du programme de réinterview du National Agricultural Statistics Service. Nous montrons par ces données que l’estimateur fondé sur un modèle de Särndal, Swensson et Wretman (1991) est supérieur à l’estimateur de différence habituel, ce qui prouve qu’il est possible d’améliorer les estimateurs classiques au moyen de la prédiction modéliste.

    Date de diffusion : 1993-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199300114476
    Description :

    Le présent article s’intéresse à la façon de traiter les erreurs de couplage d’enregistrements lorsqu’on effectue une analyse de régression. Des travaux récents de Rubin et Belin (1991) et de Winkler et Thibaudeau (1991) fournissent la théorie, les algorithmes de calcul et le logiciel nécessaires à l’estimation des probabilités de concordance. Ces progrès nous permettent de mettre à jour les travaux de Neter, Maynes et Ramanathan (1965). Des méthodes de redressement sont présentées, et certaines simulations fructueuses sont décrites. Nos résultats sont préliminaires et visent en grande partie à susciter d’autres travaux.

    Date de diffusion : 1993-06-15
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