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Enquête ou programme statistique
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Tout (8) ((8 résultats))
- Articles et rapports : 12-001-X202200100009Description :
La probabilité inverse, aussi connue en tant que l’estimateur de Horvitz-Thompson, est un outil de base de l’estimation pour une population finie. Même lorsque de l’information auxiliaire est disponible pour modéliser la variable d’intérêt, elle est utilisée pour estimer l’erreur du modèle. Dans la présente étude, l’estimateur de probabilité inverse est généralisé par l’introduction d’une matrice définie positive. L’estimateur de probabilité inverse habituel est un cas spécial de l’estimateur généralisé, dans lequel la matrice définie positive est la matrice identité. Étant donné que l’estimation par calage permet de chercher des poids qui sont proches des poids de probabilité inverse, elle peut également être généralisée pour permettre de chercher des poids qui sont proches de ceux de l’estimateur de probabilité inverse généralisé. Nous savons que le calage est optimal, car il atteint asymptotiquement la borne inférieure de Godambe-Joshi, et celle-ci a été obtenue à partir d’un modèle dépourvu de corrélation. Cette borne inférieure peut également être généralisée en vue de permettre des corrélations. En choisissant judicieusement la matrice définie positive qui généralise les estimateurs par calage, cette borne inférieure généralisée peut être atteinte de façon asymptotique. Bien souvent, il n’existe pas de formule analytique pour calculer les estimateurs généralisés. Toutefois, des exemples simples et clairs sont fournis dans la présente étude pour illustrer la façon dont les estimateurs généralisés tirent parti des corrélations. Cette simplicité s’obtient en supposant une corrélation de 1 entre certaines unités de la population. Ces estimateurs simples peuvent être utiles, même si cette corrélation est inférieure à 1. Des résultats de simulation sont utilisés pour comparer les estimateurs généralisés aux estimateurs ordinaires.
Date de diffusion : 2022-06-21 - Articles et rapports : 11-522-X201700014759Description :
Nombre des possibilités et des défis de la science des données moderne découlent d’éléments dynamiques, dont l’évolution des populations, la croissance du volume de données administratives et commerciales sur les particuliers et les établissements, les flux continus de données et la capacité de les analyser et de les résumer en temps réel, ainsi que la détérioration des données faute de ressources pour les tenir à jour. Le domaine de la statistique officielle, qui met l’accent sur la qualité des données et l’obtention de résultats défendables, se prête parfaitement à la mise en relief des questions statistiques et liées à la science des données dans divers contextes. L’exposé souligne l’importance des bases de sondage de population et de leur tenue à jour, la possibilité d’utiliser des méthodes à bases de sondage multiples et des couplages d’enregistrements, la façon dont l’utilisation de données à grande échelle non issues d’enquêtes comme information auxiliaire façonne les objets de l’inférence, la complexité des modèles pour les grands ensembles de données, l’importance des méthodes récursives et de la régularisation, et les avantages des outils évolués de visualisation des données en ce qui concerne la détection des changements.
Date de diffusion : 2016-03-24 - Articles et rapports : 82-003-X201300611796Géographie : CanadaDescription :
La présente étude évalue la faisabilité d'utiliser des techniques de modélisation statistique pour combler les lacunes dans les données liées aux facteurs de risque, et plus particulièrement l'usage du tabac, dans les données de recensement couplées.
Date de diffusion : 2013-06-19 - Articles et rapports : 11F0024M20050008805Description :
Le présent document fait état de l'élaboration possible d'indicateurs infra-annuels concernant des industries de services sélectionnées à l'aide des données sur la taxe sur les produits et services (TPS). Le secteur des services revêt maintenant une importance capitale pour les économies avancées; toutefois, notre connaissance de ce secteur demeure incomplète, notamment en raison d'un manque de données. Depuis presque vingt ans, le Groupe de Voorburg sur les statistiques des services poursuit ses travaux pour élaborer et intégrer de meilleures mesures relativement à ce secteur. Malgré cela, on continue de compter sur les données du secteur de production des biens et, à l'exception du secteur du commerce, sur les données relatives à l'emploi dans le secteur des industries de services pour établir de nombreuses mesures économiques infra-annuelles.
L'établissement d'indicateurs infra-annuels concernant les industries de services soulève deux questions relativement au programme national de la statistique. Tout d'abord, avons nous besoin d'indicateurs sur la production de services pour compléter les mesures infra-annuelles existantes? Deuxièmement, quelles sont les industries de services qui se prêtent le plus à cet exercice? Les auteurs du présent document examinent premièrement l'importance des industries de services et leur comportement dans les périodes de récession. Leur attention se porte ensuite sur les points à prendre en considération pour déterminer quelles industries de services choisir pour établir des indicateurs infra-annuels fondés sur la TPS. Une étude de cas utilisant le secteur des services d'hébergement est présentée afin d'illustrer dans quelle mesure l'actualité et l'exactitude des données sont améliorées. Nous terminons en examinant les possibilités et les limites de ces indicateurs.
Date de diffusion : 2005-10-20 - Articles et rapports : 11-522-X20020016731Description :
En recherche behavioriste, diverses techniques sont utilisées pour prédire les scores des répondants pour des facteurs ou des concepts que l'on ne peut observer directement. La satisfaction concernant l'emploi, le stress au travail, l'aptitude à poursuivre des études de deuxième ou de troisième cycle et les aptitudes mathématiques des enfants en sont des exemples. Les méthodes utilisées couramment pour modéliser ce genre de concepts incluent l'analyse factorielle, la modélisation d'équation structurelle, les échelles psychométriques classiques et la théorie de la réponse à l'item, et, pour chaque méthode, il existe souvent plusieurs stratégies distinctes permettant de produire des scores individuels. Cependant, les chercheurs se satisfont rarement de simples mesures de ces concepts. Souvent, ils utilisent des scores dérivés en tant que variables dépendantes ou indépendantes dans la régression multiple, l'analyse de la variance et de nombreuses autres procédures multivariées. Bien que ces applications de scores dérivés puissent produire des estimations biaisées des paramètres des modèles structuraux, ces difficultés sont mal comprises et souvent ignorées. Nous passerons en revue les publications qui traitent de la question, en mettant l'accent sur les méthodes de la TRI, en vue de déterminer quels sont les domaines problématiques et de formuler des questions à étudier dans l'avenir.
Date de diffusion : 2004-09-13 - Articles et rapports : 62F0014M1998013Géographie : CanadaDescription :
La population de référence de l'indice des prix à la consommation (IPC) est représentée, depuis la mise à jour du panier de biens et services de 1992, par les familles et personnes seules vivant dans des ménages privés, urbains ou ruraux. L'IPC officiel est une mesure du taux de variation moyen dans le temps du coût d'achat d'un panier fixe de biens et services achetés par les consommateurs canadiens.
Étant donné l'étendue de la population cible de l'IPC, on a reproché à cette mesure de négliger les expériences inflationistes de certains groupes socio-démographiques. La présente étude s'intéresse à cette question pour trois sous-groupes de la population de référence de l'IPC. Elle est une prolongation des recherches antérieures sur le sujet réalisées à Statistique Canada.
Dans le présent document, les indices analytiques de prix à la consommation des sous-groupes sont comparés à l'indice analytique pour l'ensemble de la population de référence, au niveau géographique national.
Les conclusions s'inscrivent dans la même lignée que celles des études précédentes de Statistique Canada portant sur des sous-groupes de la population de référence de l'IPC. Ces études ont toujours conclu qu'un indice des prix à la consommation établi pour un sous-groupe quelconque, ne diffère pas sensiblement de l'indice pour l'ensemble de la population de référence.
Date de diffusion : 1999-05-13 - Fichiers et documentation sur la géographie : 92F0138M1993001Géographie : CanadaDescription :
Dans une perspective d'amélioration et de développement, les divisions de la géographie de Statistique Canada et du U.S. Bureau of the Census ont entrepris conjointement un programme de recherche pour étudier les régions géographiques, et la pertinence de ces dernières. Un des principaux objectifs poursuivis est la définition d'une région géographique commune qui servira de base géostatistique aux travaux transfrontaliers de recherche, d'analyse et de cartographie.
Le présent rapport, première étape du programme de recherche, dresse la liste des régions géographiques normalisées canadiennes et américaines comparables d'après les définitions actuelles. Statistique Canada et l'U.S. Bureau of the Census ont deux grandes catégories d'entités géographiques normalisées: les régions administratives ou législatives (appelées entités "légales" aux États-Unis) et les régions statistiques.
Ce premier appariement de régions géographiques s'est fait uniquement à partir des définitions établies pour le Recensement de la population et du logement du Canada du 4 juin 1991 et du Recensement de la population et du logement des États- Unis du 1er avril 1990. La comparabilité globale des concepts est l'aspect important d'un tel appariement, non pas les seuils numériques utilisés pour les délimitations des régions.
Les utilisateurs doivent se servir du présent rapport comme d'un guide général pour comparer les régions géographiques de recensement du Canada et des États- Unis. Ils doivent garder à l'esprit que les types de peuplement et les niveaux de population présentent des différences qui font qu'une correspondance parfaite ne peut être établie entre des régions conceptuellement semblables. Les régions géographiques comparées dans le présent rapport peuvent servir de cadre pour d'autres recherches et d'autres analyses empiriques.
Date de diffusion : 1999-03-05 - 8. Intervalles de confiance simultanés pour proportions suivant un modèle d’échantillonnage en grappes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214568Description :
L’auteur analyse par une étude de Monte Carlo des méthodes de construction d’intervalles de confiance simultanés pour k > 2 proportions selon un modèle d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Parmi les intervalles de confiance étudiés, citons i) les intervalles multinomiaux ordinaires, ii) les intervalles de Scheffé fondés sur des estimations-échantillon des variances de proportions de case, iii) les intervalles de Quesenberry-Hurst adaptés à des données agglomérées au moyen des corrections de premier et de second degré de X^2 de Rao et Scott, iv) les intervalles de Bonferroni simples, v) les intervalles de Bonferroni fondés sur des transformations des proportions estimées, et vi) les intervalles de Bonferroni calculés au moyen des niveaux critiques du test t de Student. L’étude de Monte Carlo révèle que, dans plusieurs situations, le niveau de confiance réel des intervalles multinomiaux est largement inférieur au niveau théorique. Les intervalles les plus efficaces au point de vue du niveau de confiance et de la symétrie des taux d’erreur (notion découlant d’un principe avancé par Jennings) sont les intervalles de Bonferroni fondés sur le critère t et soumis aux transformations logarithmique et logit. Parmi les intervalles de type Scheffé, les plus efficaces sont les intervalles de Quesenberry-Hurst modifiés par la correction de premier degré de Rao-Scott.
Date de diffusion : 1989-12-15
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Analyses (7)
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- Articles et rapports : 12-001-X202200100009Description :
La probabilité inverse, aussi connue en tant que l’estimateur de Horvitz-Thompson, est un outil de base de l’estimation pour une population finie. Même lorsque de l’information auxiliaire est disponible pour modéliser la variable d’intérêt, elle est utilisée pour estimer l’erreur du modèle. Dans la présente étude, l’estimateur de probabilité inverse est généralisé par l’introduction d’une matrice définie positive. L’estimateur de probabilité inverse habituel est un cas spécial de l’estimateur généralisé, dans lequel la matrice définie positive est la matrice identité. Étant donné que l’estimation par calage permet de chercher des poids qui sont proches des poids de probabilité inverse, elle peut également être généralisée pour permettre de chercher des poids qui sont proches de ceux de l’estimateur de probabilité inverse généralisé. Nous savons que le calage est optimal, car il atteint asymptotiquement la borne inférieure de Godambe-Joshi, et celle-ci a été obtenue à partir d’un modèle dépourvu de corrélation. Cette borne inférieure peut également être généralisée en vue de permettre des corrélations. En choisissant judicieusement la matrice définie positive qui généralise les estimateurs par calage, cette borne inférieure généralisée peut être atteinte de façon asymptotique. Bien souvent, il n’existe pas de formule analytique pour calculer les estimateurs généralisés. Toutefois, des exemples simples et clairs sont fournis dans la présente étude pour illustrer la façon dont les estimateurs généralisés tirent parti des corrélations. Cette simplicité s’obtient en supposant une corrélation de 1 entre certaines unités de la population. Ces estimateurs simples peuvent être utiles, même si cette corrélation est inférieure à 1. Des résultats de simulation sont utilisés pour comparer les estimateurs généralisés aux estimateurs ordinaires.
Date de diffusion : 2022-06-21 - Articles et rapports : 11-522-X201700014759Description :
Nombre des possibilités et des défis de la science des données moderne découlent d’éléments dynamiques, dont l’évolution des populations, la croissance du volume de données administratives et commerciales sur les particuliers et les établissements, les flux continus de données et la capacité de les analyser et de les résumer en temps réel, ainsi que la détérioration des données faute de ressources pour les tenir à jour. Le domaine de la statistique officielle, qui met l’accent sur la qualité des données et l’obtention de résultats défendables, se prête parfaitement à la mise en relief des questions statistiques et liées à la science des données dans divers contextes. L’exposé souligne l’importance des bases de sondage de population et de leur tenue à jour, la possibilité d’utiliser des méthodes à bases de sondage multiples et des couplages d’enregistrements, la façon dont l’utilisation de données à grande échelle non issues d’enquêtes comme information auxiliaire façonne les objets de l’inférence, la complexité des modèles pour les grands ensembles de données, l’importance des méthodes récursives et de la régularisation, et les avantages des outils évolués de visualisation des données en ce qui concerne la détection des changements.
Date de diffusion : 2016-03-24 - Articles et rapports : 82-003-X201300611796Géographie : CanadaDescription :
La présente étude évalue la faisabilité d'utiliser des techniques de modélisation statistique pour combler les lacunes dans les données liées aux facteurs de risque, et plus particulièrement l'usage du tabac, dans les données de recensement couplées.
Date de diffusion : 2013-06-19 - Articles et rapports : 11F0024M20050008805Description :
Le présent document fait état de l'élaboration possible d'indicateurs infra-annuels concernant des industries de services sélectionnées à l'aide des données sur la taxe sur les produits et services (TPS). Le secteur des services revêt maintenant une importance capitale pour les économies avancées; toutefois, notre connaissance de ce secteur demeure incomplète, notamment en raison d'un manque de données. Depuis presque vingt ans, le Groupe de Voorburg sur les statistiques des services poursuit ses travaux pour élaborer et intégrer de meilleures mesures relativement à ce secteur. Malgré cela, on continue de compter sur les données du secteur de production des biens et, à l'exception du secteur du commerce, sur les données relatives à l'emploi dans le secteur des industries de services pour établir de nombreuses mesures économiques infra-annuelles.
L'établissement d'indicateurs infra-annuels concernant les industries de services soulève deux questions relativement au programme national de la statistique. Tout d'abord, avons nous besoin d'indicateurs sur la production de services pour compléter les mesures infra-annuelles existantes? Deuxièmement, quelles sont les industries de services qui se prêtent le plus à cet exercice? Les auteurs du présent document examinent premièrement l'importance des industries de services et leur comportement dans les périodes de récession. Leur attention se porte ensuite sur les points à prendre en considération pour déterminer quelles industries de services choisir pour établir des indicateurs infra-annuels fondés sur la TPS. Une étude de cas utilisant le secteur des services d'hébergement est présentée afin d'illustrer dans quelle mesure l'actualité et l'exactitude des données sont améliorées. Nous terminons en examinant les possibilités et les limites de ces indicateurs.
Date de diffusion : 2005-10-20 - Articles et rapports : 11-522-X20020016731Description :
En recherche behavioriste, diverses techniques sont utilisées pour prédire les scores des répondants pour des facteurs ou des concepts que l'on ne peut observer directement. La satisfaction concernant l'emploi, le stress au travail, l'aptitude à poursuivre des études de deuxième ou de troisième cycle et les aptitudes mathématiques des enfants en sont des exemples. Les méthodes utilisées couramment pour modéliser ce genre de concepts incluent l'analyse factorielle, la modélisation d'équation structurelle, les échelles psychométriques classiques et la théorie de la réponse à l'item, et, pour chaque méthode, il existe souvent plusieurs stratégies distinctes permettant de produire des scores individuels. Cependant, les chercheurs se satisfont rarement de simples mesures de ces concepts. Souvent, ils utilisent des scores dérivés en tant que variables dépendantes ou indépendantes dans la régression multiple, l'analyse de la variance et de nombreuses autres procédures multivariées. Bien que ces applications de scores dérivés puissent produire des estimations biaisées des paramètres des modèles structuraux, ces difficultés sont mal comprises et souvent ignorées. Nous passerons en revue les publications qui traitent de la question, en mettant l'accent sur les méthodes de la TRI, en vue de déterminer quels sont les domaines problématiques et de formuler des questions à étudier dans l'avenir.
Date de diffusion : 2004-09-13 - Articles et rapports : 62F0014M1998013Géographie : CanadaDescription :
La population de référence de l'indice des prix à la consommation (IPC) est représentée, depuis la mise à jour du panier de biens et services de 1992, par les familles et personnes seules vivant dans des ménages privés, urbains ou ruraux. L'IPC officiel est une mesure du taux de variation moyen dans le temps du coût d'achat d'un panier fixe de biens et services achetés par les consommateurs canadiens.
Étant donné l'étendue de la population cible de l'IPC, on a reproché à cette mesure de négliger les expériences inflationistes de certains groupes socio-démographiques. La présente étude s'intéresse à cette question pour trois sous-groupes de la population de référence de l'IPC. Elle est une prolongation des recherches antérieures sur le sujet réalisées à Statistique Canada.
Dans le présent document, les indices analytiques de prix à la consommation des sous-groupes sont comparés à l'indice analytique pour l'ensemble de la population de référence, au niveau géographique national.
Les conclusions s'inscrivent dans la même lignée que celles des études précédentes de Statistique Canada portant sur des sous-groupes de la population de référence de l'IPC. Ces études ont toujours conclu qu'un indice des prix à la consommation établi pour un sous-groupe quelconque, ne diffère pas sensiblement de l'indice pour l'ensemble de la population de référence.
Date de diffusion : 1999-05-13 - 7. Intervalles de confiance simultanés pour proportions suivant un modèle d’échantillonnage en grappes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214568Description :
L’auteur analyse par une étude de Monte Carlo des méthodes de construction d’intervalles de confiance simultanés pour k > 2 proportions selon un modèle d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Parmi les intervalles de confiance étudiés, citons i) les intervalles multinomiaux ordinaires, ii) les intervalles de Scheffé fondés sur des estimations-échantillon des variances de proportions de case, iii) les intervalles de Quesenberry-Hurst adaptés à des données agglomérées au moyen des corrections de premier et de second degré de X^2 de Rao et Scott, iv) les intervalles de Bonferroni simples, v) les intervalles de Bonferroni fondés sur des transformations des proportions estimées, et vi) les intervalles de Bonferroni calculés au moyen des niveaux critiques du test t de Student. L’étude de Monte Carlo révèle que, dans plusieurs situations, le niveau de confiance réel des intervalles multinomiaux est largement inférieur au niveau théorique. Les intervalles les plus efficaces au point de vue du niveau de confiance et de la symétrie des taux d’erreur (notion découlant d’un principe avancé par Jennings) sont les intervalles de Bonferroni fondés sur le critère t et soumis aux transformations logarithmique et logit. Parmi les intervalles de type Scheffé, les plus efficaces sont les intervalles de Quesenberry-Hurst modifiés par la correction de premier degré de Rao-Scott.
Date de diffusion : 1989-12-15
Références (1)
Références (1) ((1 résultat))
- Fichiers et documentation sur la géographie : 92F0138M1993001Géographie : CanadaDescription :
Dans une perspective d'amélioration et de développement, les divisions de la géographie de Statistique Canada et du U.S. Bureau of the Census ont entrepris conjointement un programme de recherche pour étudier les régions géographiques, et la pertinence de ces dernières. Un des principaux objectifs poursuivis est la définition d'une région géographique commune qui servira de base géostatistique aux travaux transfrontaliers de recherche, d'analyse et de cartographie.
Le présent rapport, première étape du programme de recherche, dresse la liste des régions géographiques normalisées canadiennes et américaines comparables d'après les définitions actuelles. Statistique Canada et l'U.S. Bureau of the Census ont deux grandes catégories d'entités géographiques normalisées: les régions administratives ou législatives (appelées entités "légales" aux États-Unis) et les régions statistiques.
Ce premier appariement de régions géographiques s'est fait uniquement à partir des définitions établies pour le Recensement de la population et du logement du Canada du 4 juin 1991 et du Recensement de la population et du logement des États- Unis du 1er avril 1990. La comparabilité globale des concepts est l'aspect important d'un tel appariement, non pas les seuils numériques utilisés pour les délimitations des régions.
Les utilisateurs doivent se servir du présent rapport comme d'un guide général pour comparer les régions géographiques de recensement du Canada et des États- Unis. Ils doivent garder à l'esprit que les types de peuplement et les niveaux de population présentent des différences qui font qu'une correspondance parfaite ne peut être établie entre des régions conceptuellement semblables. Les régions géographiques comparées dans le présent rapport peuvent servir de cadre pour d'autres recherches et d'autres analyses empiriques.
Date de diffusion : 1999-03-05
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