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  • Revues et périodiques : 92-395-X
    Description :

    Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour le recensement de 2001. Il fournit un historique de l'application de ces méthodes aux recensements du Canada ainsi que les fondements opérationnels et théoriques de ces méthodes, et présente les resultats des études d'évaluation.

    Date de diffusion : 2004-12-15

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016721
    Description :

    Une étude en simulation a été réalisée pour évaluer le plan d'échantillonnage conçu pour l'évaluation de la sécurité des injections de l'Organisation mondiale de la santé (OMS). L'objectif de cette évaluation est de déterminer si les établissements où l'on donne des injections répondent aux normes nécessaires de sécurité relatives à l'administration des injections, au matériel, à l'approvisionnement et à l'élimination des déchets. Le paramètre principal étudié est la proportion d'établissements de santé qui, dans un pays, adoptent des pratiques d'injection sans danger.

    L'objectif de l'étude en simulation était d'évaluer l'exactitude et la précision du plan d'échantillonnage proposé. À cette fin, on a créé deux populations artificielles en se basant sur les deux pays d'Afrique où a été réalisé l'essai pilote de l'évaluation, soit le Niger et le Burkina Faso. Afin de créer une grande variété de populations hypothétiques, on s'est appuyé sur les diverses combinaisons de proportions de population dans le pays, l'homogénéité des districts du pays concernant la sécurité des injections et le fait que l'établissement de santé soit situé dans une région urbaine ou rurale.

    On a procédé à l'analyse multifactorielle de la variance des résultats de la simulation pour déterminer quels facteurs ont un effet sur les mesures du biais absolu, de l'erreur type et de l'erreur quadratique moyenne du résultat.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016736
    Description :

    Le U.S. Census Bureau finance des travaux de recherche dans le cadre de l'Optimal Design Program comme solution de rechange pour son remaniement décennal actuel des enquêtes démographiques. L'Optimal Design Program a pour but d'optimiser annuellement les échantillons remaniés et de réduire l'érosion de la précision des estimations d'enquête.

    Les premiers travaux se sont concentrés sur l'utilisation de systèmes multi agents (également connus sous le nom d'intelligence artificielle distribuée) pour produire des échantillons annuels optimaux pour toutes les enquêtes démographiques. Le premier système multi agents optimise les données d'entrée du remaniement. Il représente chaque unité de logement comme un agent autonome et procède à la résolution distribuée d'un problème de satisfaction de contraintes pour prévoir les caractéristiques du ménage qui concordent avec les données d'enquête et les estimations récentes. Le deuxième système multi agents sélectionne des échantillons optimaux pour toutes les enquêtes démographiques. Il représente chaque paire enquête État comme un agent délibératif et applique l'algorithme bayesien d'optimisation à chaque étape du plan de sondage pour répartir les unités d'échantillonnage en sous ensembles échantillonnés et non échantillonnés. Donc, les unités d'échantillonnage sont sélectionnées directement, sans qu'il soit nécessaire de procéder à une stratification initiale.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016737
    Description :

    Même si l'ensemble de données disponibles pour l'apprentissage automatique résulte d'un échantillonnage en grappes (par exemple les patients d'un échantillon de salles d'hôpital), l'estimation habituelle du taux d'erreur par validation croisée peut donner des résultats biaisés et trompeurs. Dans cet article technique, on décrit une validation croisée adaptée à ce cas. Par simulation, on compare la distribution d'échantillonnage de l'estimation du taux d'erreur en généralisation, sous l'hypothèse d'échantillonnage en grappes ou d'échantillonnage aléatoire simple, à la valeur réelle. Les résultats soulignent l'influence du plan d'échantillonnage sur l'inférence : l'effet de la mise en grappes est manifestement significatif; la répartition entre l'ensemble d'apprentissage et l'ensemble de test devrait résulter d'une partition aléatoire des grappes et non d'une partition aléatoire des exemples. Dans le cas de l'échantillonnage en grappes, la validation croisée type sous-estime le taux d'erreur en généralisation et ne donne pas de bons résultats pour la sélection du modèle. Ces résultats sont illustrés au moyen d'une application réelle de reconnaissance automatique de la parole.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016748
    Description :

    Les praticiens utilisent souvent des données provenant d'enquêtes complexes (comme les enquêtes sur la population active et sur la santé basées sur un plan d'échantillonnage en grappes stratifiées) pour ajuster des modèles de régression logistique ou autres. Au cours des deux dernières décennies, beaucoup d'énergie a été consacrée à la mise au point de méthodes d'analyse des données d'enquêtes qui tiennent compte des caractéristiques du plan de sondage. Dans cet article, on étudie une méthode de remplacement intitulée échantillonnage inverse.

    Des programmes spécialisés, comme SUDAAN et WESVAR, sont également commercialisés pour la mise en oeuvre de certaines de ces méthodes qui sont élaborées pour tenir compte des caractéristiques du plan de sondage. Toutefois, ces méthodes nécessitent des données supplémentaires, telles que les poids d'échantillonnage, les effets de plan ou l'analyse de groupement de microdonnées.

    L'échantillonnage inverse (Hinkins et coll., Technique d'enquête, 1977) offre une méthode de rechange qui consiste à défaire les structures complexes des données afin de pouvoir appliquer des méthodes types. On tire des sous échantillons répétés à structure aléatoire simple et on analyse chaque sous échantillon par des méthodes types, et on les rassemble pour augmenter l'efficacité. Cette méthode permet de préserver le caractère confidentiel des fichiers de microdonnées bien qu'elle nécessite de nombreux calculs. Un inconvénient est qu'elle peut produire des estimations biaisées des paramètres de régression si la taille des sous échantillons est faible (comme dans le cas de l'échantillonnage en grappes stratifié).

    Dans cet article, on propose une méthode basée sur des équations d'estimation qui consiste à rassembler les sous échantillons avant l'estimation et qui produit donc des estimations presque non biaisées des paramètres de régression, quelle que soit la taille des sous échantillons. En outre, elle nécessite moins de calculs que la méthode originale. On applique cette méthode à des données en grappes corrélées produites au moyen d'un modèle de régression linéaire à erreurs emboîtées pour illustrer ses avantages. On analyse aussi un ensemble de données réelles provenant d'une enquête de Statistique Canada par la méthode des équations d'estimation.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M2004006
    Description :

    Dans ce document, on présente les données se rapportant à la partie entrées-sorties des interviews annuels sur le travail et le revenu de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR).

    Date de diffusion : 2004-06-21

  • Articles et rapports : 82-003-X20030036847
    Géographie : Canada
    Description :

    Dans cet article, on examine si l'acceptation de la déclaration par procuration en lieu et place de l'autodéclaration peut entraîner la sous-estimation de certains états de santé. On analyse également les données tirées de l'Enquête nationale sur la santé de la population et celles de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes.

    Date de diffusion : 2004-05-18

  • Articles et rapports : 88F0006X2004006
    Description :

    La biotechnologie est une technologie omniprésente utilisée dans plusieurs secteurs industriels. De ce fait, la collecte de données pertinentes constitue un véritable défi. Dans le cadre de cet article, on décrit la méthodologie de l'Enquête sur l'utilisation et le développement de la biotechnologie. Les thèmes qu'on y trouve portent notamment sur les définitions de la biotechnologie et d'une entreprise innovatrice en biotechnologie, la population cible, l'échantillonnage, la collecte de données ainsi que l'évaluation de la qualité des données.

    Date de diffusion : 2004-03-05

  • Articles et rapports : 12-001-X20030026782
    Description :

    Le présent article porte à la fois sur la question générale de la conception d'une enquête postcensitaire et sur la façon dont cette question générale a été traitée par le U.S. Census Bureau lors de la mesure de la couverture planifiée dans le cadre du Recensement de 2000. Il vise à établir le lien entre les concepts fondamentaux de l'estimateur à système dual et les questions de la définition et du dénombrement des enregistrements de recensement corrects, du dénombrement des omissions au recensement, de l'indépendance opérationnelle, de la déclaration du lieu de résidence, ainsi que du rôle de la réinterview après appariement. Y sont discutés des problèmes d'estimation, comme le traitement des personnes ayant déménagé, les données manquantes et l'estimation synthétique du chiffre de population local corrigé. Sont aussi exposés les défauts de conception de l'évaluation de la couverture du Recensement de 2000.

    Date de diffusion : 2004-01-27

  • Articles et rapports : 12-001-X20030026787
    Description :

    L'application des méthodes statistiques classiques aux données provenant d'enquêtes complexes sans tenir compte des caractéristiques du plan de sondage peut donner lieu à des inférences incorrectes. Certaines méthodes ont été mises au point pour tenir compte du plan de sondage, mais elles nécessitent des renseignements supplémentaires, comme les poids de sondage, les effets de plan ou l'identification des grappes pour les microdonnées. L'échantillonnage inverse (Hinkins, Oh et Scheuren 1997) offre une autre approche qui consiste à défaire les structures des données d'enquête complexe de sorte qu'on puisse appliquer les méthodes classiques. Des sous-échantillons répétés sont tirés selon un plan d'échantillonnage aléatoire simple inconditionnel et analysés individuellement par les méthodes types, puis combinés pour augmenter l'efficacité. Cette méthode permet de préserver le caractère confidentiel des microdonnées, mais elle nécessite une grande capacité de calcul. Nous présentons une théorie de l'échantillonnage inverse et explorons ses limites. Nous proposons une approche fondée sur des équations d'estimation combinées pour traiter les paramètres complexes, tels que les ratios et les paramètres de régression linéaire ou logistique «en cas de recensement». La méthode est appliquée à un ensemble de données corrélées en grappes présentées dans Battese, Harter et Fuller(1988).

    Date de diffusion : 2004-01-27
Données (0)

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Analyses (9)

Analyses (9) ((9 résultats))

  • Revues et périodiques : 92-395-X
    Description :

    Ce rapport donne une description des méthodes d'échantillonnage et de pondération utilisées pour le recensement de 2001. Il fournit un historique de l'application de ces méthodes aux recensements du Canada ainsi que les fondements opérationnels et théoriques de ces méthodes, et présente les resultats des études d'évaluation.

    Date de diffusion : 2004-12-15

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016721
    Description :

    Une étude en simulation a été réalisée pour évaluer le plan d'échantillonnage conçu pour l'évaluation de la sécurité des injections de l'Organisation mondiale de la santé (OMS). L'objectif de cette évaluation est de déterminer si les établissements où l'on donne des injections répondent aux normes nécessaires de sécurité relatives à l'administration des injections, au matériel, à l'approvisionnement et à l'élimination des déchets. Le paramètre principal étudié est la proportion d'établissements de santé qui, dans un pays, adoptent des pratiques d'injection sans danger.

    L'objectif de l'étude en simulation était d'évaluer l'exactitude et la précision du plan d'échantillonnage proposé. À cette fin, on a créé deux populations artificielles en se basant sur les deux pays d'Afrique où a été réalisé l'essai pilote de l'évaluation, soit le Niger et le Burkina Faso. Afin de créer une grande variété de populations hypothétiques, on s'est appuyé sur les diverses combinaisons de proportions de population dans le pays, l'homogénéité des districts du pays concernant la sécurité des injections et le fait que l'établissement de santé soit situé dans une région urbaine ou rurale.

    On a procédé à l'analyse multifactorielle de la variance des résultats de la simulation pour déterminer quels facteurs ont un effet sur les mesures du biais absolu, de l'erreur type et de l'erreur quadratique moyenne du résultat.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016736
    Description :

    Le U.S. Census Bureau finance des travaux de recherche dans le cadre de l'Optimal Design Program comme solution de rechange pour son remaniement décennal actuel des enquêtes démographiques. L'Optimal Design Program a pour but d'optimiser annuellement les échantillons remaniés et de réduire l'érosion de la précision des estimations d'enquête.

    Les premiers travaux se sont concentrés sur l'utilisation de systèmes multi agents (également connus sous le nom d'intelligence artificielle distribuée) pour produire des échantillons annuels optimaux pour toutes les enquêtes démographiques. Le premier système multi agents optimise les données d'entrée du remaniement. Il représente chaque unité de logement comme un agent autonome et procède à la résolution distribuée d'un problème de satisfaction de contraintes pour prévoir les caractéristiques du ménage qui concordent avec les données d'enquête et les estimations récentes. Le deuxième système multi agents sélectionne des échantillons optimaux pour toutes les enquêtes démographiques. Il représente chaque paire enquête État comme un agent délibératif et applique l'algorithme bayesien d'optimisation à chaque étape du plan de sondage pour répartir les unités d'échantillonnage en sous ensembles échantillonnés et non échantillonnés. Donc, les unités d'échantillonnage sont sélectionnées directement, sans qu'il soit nécessaire de procéder à une stratification initiale.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016737
    Description :

    Même si l'ensemble de données disponibles pour l'apprentissage automatique résulte d'un échantillonnage en grappes (par exemple les patients d'un échantillon de salles d'hôpital), l'estimation habituelle du taux d'erreur par validation croisée peut donner des résultats biaisés et trompeurs. Dans cet article technique, on décrit une validation croisée adaptée à ce cas. Par simulation, on compare la distribution d'échantillonnage de l'estimation du taux d'erreur en généralisation, sous l'hypothèse d'échantillonnage en grappes ou d'échantillonnage aléatoire simple, à la valeur réelle. Les résultats soulignent l'influence du plan d'échantillonnage sur l'inférence : l'effet de la mise en grappes est manifestement significatif; la répartition entre l'ensemble d'apprentissage et l'ensemble de test devrait résulter d'une partition aléatoire des grappes et non d'une partition aléatoire des exemples. Dans le cas de l'échantillonnage en grappes, la validation croisée type sous-estime le taux d'erreur en généralisation et ne donne pas de bons résultats pour la sélection du modèle. Ces résultats sont illustrés au moyen d'une application réelle de reconnaissance automatique de la parole.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 11-522-X20020016748
    Description :

    Les praticiens utilisent souvent des données provenant d'enquêtes complexes (comme les enquêtes sur la population active et sur la santé basées sur un plan d'échantillonnage en grappes stratifiées) pour ajuster des modèles de régression logistique ou autres. Au cours des deux dernières décennies, beaucoup d'énergie a été consacrée à la mise au point de méthodes d'analyse des données d'enquêtes qui tiennent compte des caractéristiques du plan de sondage. Dans cet article, on étudie une méthode de remplacement intitulée échantillonnage inverse.

    Des programmes spécialisés, comme SUDAAN et WESVAR, sont également commercialisés pour la mise en oeuvre de certaines de ces méthodes qui sont élaborées pour tenir compte des caractéristiques du plan de sondage. Toutefois, ces méthodes nécessitent des données supplémentaires, telles que les poids d'échantillonnage, les effets de plan ou l'analyse de groupement de microdonnées.

    L'échantillonnage inverse (Hinkins et coll., Technique d'enquête, 1977) offre une méthode de rechange qui consiste à défaire les structures complexes des données afin de pouvoir appliquer des méthodes types. On tire des sous échantillons répétés à structure aléatoire simple et on analyse chaque sous échantillon par des méthodes types, et on les rassemble pour augmenter l'efficacité. Cette méthode permet de préserver le caractère confidentiel des fichiers de microdonnées bien qu'elle nécessite de nombreux calculs. Un inconvénient est qu'elle peut produire des estimations biaisées des paramètres de régression si la taille des sous échantillons est faible (comme dans le cas de l'échantillonnage en grappes stratifié).

    Dans cet article, on propose une méthode basée sur des équations d'estimation qui consiste à rassembler les sous échantillons avant l'estimation et qui produit donc des estimations presque non biaisées des paramètres de régression, quelle que soit la taille des sous échantillons. En outre, elle nécessite moins de calculs que la méthode originale. On applique cette méthode à des données en grappes corrélées produites au moyen d'un modèle de régression linéaire à erreurs emboîtées pour illustrer ses avantages. On analyse aussi un ensemble de données réelles provenant d'une enquête de Statistique Canada par la méthode des équations d'estimation.

    Date de diffusion : 2004-09-13

  • Articles et rapports : 82-003-X20030036847
    Géographie : Canada
    Description :

    Dans cet article, on examine si l'acceptation de la déclaration par procuration en lieu et place de l'autodéclaration peut entraîner la sous-estimation de certains états de santé. On analyse également les données tirées de l'Enquête nationale sur la santé de la population et celles de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes.

    Date de diffusion : 2004-05-18

  • Articles et rapports : 88F0006X2004006
    Description :

    La biotechnologie est une technologie omniprésente utilisée dans plusieurs secteurs industriels. De ce fait, la collecte de données pertinentes constitue un véritable défi. Dans le cadre de cet article, on décrit la méthodologie de l'Enquête sur l'utilisation et le développement de la biotechnologie. Les thèmes qu'on y trouve portent notamment sur les définitions de la biotechnologie et d'une entreprise innovatrice en biotechnologie, la population cible, l'échantillonnage, la collecte de données ainsi que l'évaluation de la qualité des données.

    Date de diffusion : 2004-03-05

  • Articles et rapports : 12-001-X20030026782
    Description :

    Le présent article porte à la fois sur la question générale de la conception d'une enquête postcensitaire et sur la façon dont cette question générale a été traitée par le U.S. Census Bureau lors de la mesure de la couverture planifiée dans le cadre du Recensement de 2000. Il vise à établir le lien entre les concepts fondamentaux de l'estimateur à système dual et les questions de la définition et du dénombrement des enregistrements de recensement corrects, du dénombrement des omissions au recensement, de l'indépendance opérationnelle, de la déclaration du lieu de résidence, ainsi que du rôle de la réinterview après appariement. Y sont discutés des problèmes d'estimation, comme le traitement des personnes ayant déménagé, les données manquantes et l'estimation synthétique du chiffre de population local corrigé. Sont aussi exposés les défauts de conception de l'évaluation de la couverture du Recensement de 2000.

    Date de diffusion : 2004-01-27

  • Articles et rapports : 12-001-X20030026787
    Description :

    L'application des méthodes statistiques classiques aux données provenant d'enquêtes complexes sans tenir compte des caractéristiques du plan de sondage peut donner lieu à des inférences incorrectes. Certaines méthodes ont été mises au point pour tenir compte du plan de sondage, mais elles nécessitent des renseignements supplémentaires, comme les poids de sondage, les effets de plan ou l'identification des grappes pour les microdonnées. L'échantillonnage inverse (Hinkins, Oh et Scheuren 1997) offre une autre approche qui consiste à défaire les structures des données d'enquête complexe de sorte qu'on puisse appliquer les méthodes classiques. Des sous-échantillons répétés sont tirés selon un plan d'échantillonnage aléatoire simple inconditionnel et analysés individuellement par les méthodes types, puis combinés pour augmenter l'efficacité. Cette méthode permet de préserver le caractère confidentiel des microdonnées, mais elle nécessite une grande capacité de calcul. Nous présentons une théorie de l'échantillonnage inverse et explorons ses limites. Nous proposons une approche fondée sur des équations d'estimation combinées pour traiter les paramètres complexes, tels que les ratios et les paramètres de régression linéaire ou logistique «en cas de recensement». La méthode est appliquée à un ensemble de données corrélées en grappes présentées dans Battese, Harter et Fuller(1988).

    Date de diffusion : 2004-01-27
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