Réponse et non-réponse

Filtrer les résultats par

Aide à la recherche
Currently selected filters that can be removed

Mot(s)-clé(s)

Type

1 facets displayed. 0 facets selected.

Géographie

1 facets displayed. 0 facets selected.

Enquête ou programme statistique

1 facets displayed. 0 facets selected.

Contenu

1 facets displayed. 0 facets selected.
Aide à l'ordre
entrées

Résultats

Tout (22)

Tout (22) (0 à 10 de 22 résultats)

  • Articles et rapports : 12-001-X201900300008
    Description :

    Les enquêtes à double base de sondage sont utiles là où une seule base n’assure pas une couverture suffisante, mais pour les estimateurs d’un tel plan d’échantillonnage à double base, il faut connaître l’appartenance à une base pour chaque unité échantillonnée. Si cette indication ne peut être tirée de la base de sondage même, elle est souvent à recueillir auprès de l’enquêté. Si l’enquêté donne alors une indication erronée, les estimations résultantes des moyennes ou des totaux pourront s’en trouver biaisées. Nous proposons une méthode de réduction de ce biais grâce à des données exactes d’appartenance venant d’un sous-échantillon d’enquêtés. Nous examinons les propriétés de notre nouvel estimateur et le comparons à d’autres. Nous l’appliquons aux données de l’exemple qui a été à l’origine de notre étude, soit une enquête auprès des pêcheurs à la ligne pêchant à des fins récréatives qui reposait sur une base d’adresses et une base incomplète de permis de pêche.

    Date de diffusion : 2019-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201900200008
    Description :

    De nos jours, il y a une non-réponse élevée dans de nombreuses enquêtes-échantillons, y compris d’importantes enquêtes menées par des organismes statistiques gouvernementaux. Une collecte de données adaptative peut être avantageuse dans cette situation : il est possible de réduire le biais de non-réponse dans les estimations de l’enquête, jusqu’à un certain point, en produisant un ensemble de répondants bien équilibré. Les variables auxiliaires ont un double objectif. Utilisées au cours de la phase d’estimation, elles réduisent le biais, sans toutefois l’éliminer complètement, par une pondération ajustée par calage. Au cours de la phase précédente de collecte de données adaptative, les variables auxiliaires jouent également un rôle important : elles contribuent à réduire le déséquilibre dans l’ensemble final de répondants. Dans le contexte de cette utilisation combinée de variables auxiliaires, le présent article est consacré à un examen de l’écart entre l’estimation par calage et l’estimation sans biais (réponse complète). Nous montrons que cet écart est la somme de deux composantes. La composante réductible peut être réduite, par la collecte de données adaptative, jusqu’à zéro si une réponse parfaitement équilibrée est obtenue par rapport à un vecteur auxiliaire choisi. En revanche, la composante résistante ne varie pas ou varie peu sous l’effet d’une réponse mieux équilibrée; elle représente une partie de l’écart qu’un plan adaptatif ne permet pas d’éliminer. La taille relative de cette première composante est un indicateur de l’avantage qu’on peut tirer d’un plan de sondage adaptatif.

    Date de diffusion : 2019-06-27

  • Articles et rapports : 12-001-X201600214677
    Description :

    Comment savoir si les ajustements de la pondération réduisent ou non le biais de non-réponse ? Si une variable est mesurée pour toutes les unités de l’échantillon sélectionné, on peut calculer une estimation approximativement sans biais de la moyenne ou du total de population pour cette variable en se servant des poids de sondage. Une seconde estimation de la moyenne ou du total de population peut être obtenue en se basant uniquement sur les répondants à l’enquête et en utilisant des poids ajustés pour tenir compte de la non-réponse. Si les deux estimations ne concordent pas, il y a des raisons de penser que les ajustements des poids n’ont peut-être pas éliminé le biais de non-réponse pour la variable en question. Dans le présent article, nous développons les propriétés théoriques des estimateurs de variance par linéarisation et par jackknife en vue d’évaluer le biais d’une estimation de la moyenne ou du total de population par comparaison des estimations obtenues pour des sous-ensembles chevauchants des mêmes données avec différents ensembles de poids, quand la poststratification ou la pondération par l’inverse de la propension à répondre servent à ajuster les poids pour tenir compte de la non-réponse. Nous donnons les conditions suffisantes sur la population, l’échantillon et le mécanisme de réponse pour que les estimateurs de variance soient convergents, et démontrons les propriétés de ces derniers pour un petit échantillon au moyen d’une étude par simulation.

    Date de diffusion : 2016-12-20

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114172
    Description :

    Quand un échantillon aléatoire tiré d’une base liste complète souffre de non-réponse totale, on peut faire appel à la pondération par calage sur des totaux de population pour éliminer le biais de non-réponse sous un modèle hypothétique de réponse (sélection) ou de prédiction (résultat). De cette façon, la pondération par calage peut non seulement procurer une double protection contre le biais de non-réponse, mais aussi réduire la variance. En employant une astuce simple, on peut estimer simultanément la variance sous le modèle hypothétique de prédiction et l’erreur quadratique moyenne sous la combinaison du modèle hypothétique de réponse et du mécanisme d’échantillonnage probabiliste. Malheureusement, il existe une limite pratique aux types de modèle de réponse que l’on peut supposer lorsque les poids de sondage sont calés sur les totaux de population en une seule étape. En particulier, la fonction de réponse choisie ne peut pas toujours être logistique. Cette limite ne gêne pas la pondération par calage lorsqu’elle est effectuée en deux étapes : de l’échantillon de répondants à l’échantillon complet pour éliminer le biais de réponse, et puis de l’échantillon complet à la population pour réduire la variance. Des gains d’efficacité pourraient découler de l’utilisation de l’approche en deux étapes, même si les variables de calage employées à chaque étape représentent un sous-ensemble des variables de calage de l’approche en une seule étape. L’estimation simultanée de l’erreur quadratique moyenne par linéarisation est possible, mais plus compliquée que lorsque le calage est effectué en une seule étape.

    Date de diffusion : 2015-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111443
    Description :

    Les enquêtes téléphoniques à base de sondage double deviennent fréquentes aux États-Unis en raison de l'incomplétude de la liste de numéros de téléphone fixe causée par l'adoption progressive du téléphone mobile. Le présent article traite des erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Alors que la plupart des publications sur les bases de sondage doubles ne tiennent pas compte des erreurs non dues à l'échantillonnage, nous constatons que ces dernières peuvent, dans certaines conditions, causer des biais importants dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Nous examinons en particulier les biais dus à la non-réponse et à l'erreur de mesure dans ces enquêtes. En vue de réduire le biais résultant de ces erreurs, nous proposons des méthodes d'échantillonnage à base de sondage double et de pondération. Nous montrons que le facteur de composition utilisé pour combiner les estimations provenant de deux bases de sondage joue un rôle important dans la réduction du biais de non-réponse.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • 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-X200900211038
    Description :

    Nous cherchons à corriger la surestimation causée par la non-réponse de lien dans l'échantillonnage indirect lorsque l'on utilise la méthode généralisée de partage des poids (MGPP). Nous avons élaboré quelques méthodes de correction pour tenir compte de la non-réponse de lien dans la MGPP applicables lorsque l'on dispose ou non de variables auxiliaires. Nous présentons une étude par simulation de certaines de ces méthodes de correction fondée sur des données d'enquête longitudinale. Les résultats des simulations révèlent que les corrections proposées de la MGPP réduisent bien le biais et la variance d'estimation. L'accroissement de la réduction du biais est significatif.

    Date de diffusion : 2009-12-23

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010953
    Description :

    Alors que les spécialistes de la recherche sur les enquêtes s'efforcent de maintenir les taux de réponse à leur niveau habituellement élevé, les répondants réticents font croître les coûts de collecte des données. Cette réticence à répondre peut être liée au temps qu'il faut pour achever l'interview dans les enquêtes omnibus à grande échelle, telles que la National Survey of Recent College Graduates (NSRCG). Reconnaissant que le fardeau de réponse ou la longueur du questionnaire peut contribuer à la baisse des taux de réponse, en 2003, après plusieurs mois de collecte des données conformément au protocole de collecte standard, l'équipe de la NSRCG a offert des incitations monétaires à ses répondants environ deux mois avant la fin de la période de collecte des données. Parallèlement à l'offre d'incitation, elle a également donné aux non-répondants persistants l'occasion de répondre à un questionnaire considérablement abrégé ne comportant que quelques questions essentielles. Les répondants tardifs qui ont achevé l'interview en raison de l'incitation monétaire et du questionnaire ne contenant que les questions essentielles peuvent fournir certains éclaircissements en ce qui concerne le biais de non-réponse et la probabilité qu'ils soient demeurés des non-répondants à l'enquête si les efforts susmentionnés de conversion des refus n'avaient pas été faits.

    Dans le présent article, nous entendons par « répondants réticents » ceux qui n'ont répondu à l'enquête qu'après le déploiement d'efforts allant au-delà de ceux planifiés au départ dans le protocole standard de collecte des données. Plus précisément, les répondants réticents à la NSRCG de 2003 sont ceux qui ont répondu au questionnaire ordinaire ou abrégé après l'offre d'une incitation. Notre hypothèse était que le comportement des répondants réticents serait plus semblable à celui des non-répondants qu'à celui des répondants aux enquêtes. Le présent article décrit une étude des répondants réticents et de la mesure dans laquelle ils diffèrent des répondants ordinaires. Nous comparons différents groupes de réponse en ce qui concerne les estimations pour plusieurs variables clés de l'enquête. Cette comparaison nous permettra de mieux comprendre le biais dû à la non-réponse à la NSRCG et les caractéristiques des non-répondants proprement dits, ce qui servira de fondement à la modification du système de pondération ou aux procédures d'estimation de la NSRCG dans l'avenir.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010996
    Description :

    Au cours des dernières années, l'utilisation des paradonnées a pris de plus en plus d'importance dans le cadre de la gestion des activités de collecte à Statistique Canada. Une attention particulière a été accordée aux enquêtes sociales menées par téléphone, comme l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR). Lors des dernières activités de collecte de l'EDTR, une limite de 40 tentatives d'appel a été instaurée. Des examens des fichiers de l'historique des transactions Blaise de l'EDTR ont été entrepris afin d'évaluer l'incidence de la limite des tentatives d'appel. Tandis que l'objectif de la première étude était de réunir les renseignements nécessaires à l'établissement de la limite des tentatives d'appel, la seconde étude portait sur la nature de la non-réponse dans le contexte de la limite de 40 tentatives.

    L'utilisation des paradonnées comme information auxiliaire pour étudier et expliquer la non-réponse a aussi été examinée. Des modèles d'ajustement pour la non-réponse utilisant différentes variables de paradonnées recueillies à l'étape de la collecte ont été comparés aux modèles actuels basés sur de l'information auxiliaire tirée de l'Enquête sur la population active.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010999
    Description :

    Dans une enquête téléphonique, le choix du nombre de tentatives d'appel représente une décision importante. Un grand nombre de tentatives rend la collecte des données longue et dispendieuse, tandis qu'un petit nombre réduit l'ensemble de réponses sur lequel sont fondées les conclusions et accroît la variance. La décision peut aussi avoir une incidence sur le biais de non-réponse. Dans le présent article, nous examinons les effets du nombre de tentatives d'appel sur le taux de non-réponse et sur le biais dû à la non-réponse dans deux enquêtes réalisées par Statistics Sweden, à savoir la Labour Force Survey (LFS) et la Household Finances (HF).

    Au moyen de paradonnées, nous calculons le taux de réponse en fonction du nombre de tentatives d'appel. Pour estimer le biais de non-réponse, nous utilisons les estimations de certaines variables de registre, pour lesquelles des observations sont disponibles pour les répondants ainsi que les non-répondants. Nous calculons aussi les estimations de certains paramètres d'enquête réels en fonction d'un nombre variable de tentatives d'appel. Les résultats indiquent qu'il est possible de réduire le nombre courant de tentatives d'appel sans accroître le biais de non-réponse.

    Date de diffusion : 2009-12-03
Données (0)

Données (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Analyses (22)

Analyses (22) (0 à 10 de 22 résultats)

  • Articles et rapports : 12-001-X201900300008
    Description :

    Les enquêtes à double base de sondage sont utiles là où une seule base n’assure pas une couverture suffisante, mais pour les estimateurs d’un tel plan d’échantillonnage à double base, il faut connaître l’appartenance à une base pour chaque unité échantillonnée. Si cette indication ne peut être tirée de la base de sondage même, elle est souvent à recueillir auprès de l’enquêté. Si l’enquêté donne alors une indication erronée, les estimations résultantes des moyennes ou des totaux pourront s’en trouver biaisées. Nous proposons une méthode de réduction de ce biais grâce à des données exactes d’appartenance venant d’un sous-échantillon d’enquêtés. Nous examinons les propriétés de notre nouvel estimateur et le comparons à d’autres. Nous l’appliquons aux données de l’exemple qui a été à l’origine de notre étude, soit une enquête auprès des pêcheurs à la ligne pêchant à des fins récréatives qui reposait sur une base d’adresses et une base incomplète de permis de pêche.

    Date de diffusion : 2019-12-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201900200008
    Description :

    De nos jours, il y a une non-réponse élevée dans de nombreuses enquêtes-échantillons, y compris d’importantes enquêtes menées par des organismes statistiques gouvernementaux. Une collecte de données adaptative peut être avantageuse dans cette situation : il est possible de réduire le biais de non-réponse dans les estimations de l’enquête, jusqu’à un certain point, en produisant un ensemble de répondants bien équilibré. Les variables auxiliaires ont un double objectif. Utilisées au cours de la phase d’estimation, elles réduisent le biais, sans toutefois l’éliminer complètement, par une pondération ajustée par calage. Au cours de la phase précédente de collecte de données adaptative, les variables auxiliaires jouent également un rôle important : elles contribuent à réduire le déséquilibre dans l’ensemble final de répondants. Dans le contexte de cette utilisation combinée de variables auxiliaires, le présent article est consacré à un examen de l’écart entre l’estimation par calage et l’estimation sans biais (réponse complète). Nous montrons que cet écart est la somme de deux composantes. La composante réductible peut être réduite, par la collecte de données adaptative, jusqu’à zéro si une réponse parfaitement équilibrée est obtenue par rapport à un vecteur auxiliaire choisi. En revanche, la composante résistante ne varie pas ou varie peu sous l’effet d’une réponse mieux équilibrée; elle représente une partie de l’écart qu’un plan adaptatif ne permet pas d’éliminer. La taille relative de cette première composante est un indicateur de l’avantage qu’on peut tirer d’un plan de sondage adaptatif.

    Date de diffusion : 2019-06-27

  • Articles et rapports : 12-001-X201600214677
    Description :

    Comment savoir si les ajustements de la pondération réduisent ou non le biais de non-réponse ? Si une variable est mesurée pour toutes les unités de l’échantillon sélectionné, on peut calculer une estimation approximativement sans biais de la moyenne ou du total de population pour cette variable en se servant des poids de sondage. Une seconde estimation de la moyenne ou du total de population peut être obtenue en se basant uniquement sur les répondants à l’enquête et en utilisant des poids ajustés pour tenir compte de la non-réponse. Si les deux estimations ne concordent pas, il y a des raisons de penser que les ajustements des poids n’ont peut-être pas éliminé le biais de non-réponse pour la variable en question. Dans le présent article, nous développons les propriétés théoriques des estimateurs de variance par linéarisation et par jackknife en vue d’évaluer le biais d’une estimation de la moyenne ou du total de population par comparaison des estimations obtenues pour des sous-ensembles chevauchants des mêmes données avec différents ensembles de poids, quand la poststratification ou la pondération par l’inverse de la propension à répondre servent à ajuster les poids pour tenir compte de la non-réponse. Nous donnons les conditions suffisantes sur la population, l’échantillon et le mécanisme de réponse pour que les estimateurs de variance soient convergents, et démontrons les propriétés de ces derniers pour un petit échantillon au moyen d’une étude par simulation.

    Date de diffusion : 2016-12-20

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114172
    Description :

    Quand un échantillon aléatoire tiré d’une base liste complète souffre de non-réponse totale, on peut faire appel à la pondération par calage sur des totaux de population pour éliminer le biais de non-réponse sous un modèle hypothétique de réponse (sélection) ou de prédiction (résultat). De cette façon, la pondération par calage peut non seulement procurer une double protection contre le biais de non-réponse, mais aussi réduire la variance. En employant une astuce simple, on peut estimer simultanément la variance sous le modèle hypothétique de prédiction et l’erreur quadratique moyenne sous la combinaison du modèle hypothétique de réponse et du mécanisme d’échantillonnage probabiliste. Malheureusement, il existe une limite pratique aux types de modèle de réponse que l’on peut supposer lorsque les poids de sondage sont calés sur les totaux de population en une seule étape. En particulier, la fonction de réponse choisie ne peut pas toujours être logistique. Cette limite ne gêne pas la pondération par calage lorsqu’elle est effectuée en deux étapes : de l’échantillon de répondants à l’échantillon complet pour éliminer le biais de réponse, et puis de l’échantillon complet à la population pour réduire la variance. Des gains d’efficacité pourraient découler de l’utilisation de l’approche en deux étapes, même si les variables de calage employées à chaque étape représentent un sous-ensemble des variables de calage de l’approche en une seule étape. L’estimation simultanée de l’erreur quadratique moyenne par linéarisation est possible, mais plus compliquée que lorsque le calage est effectué en une seule étape.

    Date de diffusion : 2015-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111443
    Description :

    Les enquêtes téléphoniques à base de sondage double deviennent fréquentes aux États-Unis en raison de l'incomplétude de la liste de numéros de téléphone fixe causée par l'adoption progressive du téléphone mobile. Le présent article traite des erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Alors que la plupart des publications sur les bases de sondage doubles ne tiennent pas compte des erreurs non dues à l'échantillonnage, nous constatons que ces dernières peuvent, dans certaines conditions, causer des biais importants dans les enquêtes téléphoniques à base de sondage double. Nous examinons en particulier les biais dus à la non-réponse et à l'erreur de mesure dans ces enquêtes. En vue de réduire le biais résultant de ces erreurs, nous proposons des méthodes d'échantillonnage à base de sondage double et de pondération. Nous montrons que le facteur de composition utilisé pour combiner les estimations provenant de deux bases de sondage joue un rôle important dans la réduction du biais de non-réponse.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • 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-X200900211038
    Description :

    Nous cherchons à corriger la surestimation causée par la non-réponse de lien dans l'échantillonnage indirect lorsque l'on utilise la méthode généralisée de partage des poids (MGPP). Nous avons élaboré quelques méthodes de correction pour tenir compte de la non-réponse de lien dans la MGPP applicables lorsque l'on dispose ou non de variables auxiliaires. Nous présentons une étude par simulation de certaines de ces méthodes de correction fondée sur des données d'enquête longitudinale. Les résultats des simulations révèlent que les corrections proposées de la MGPP réduisent bien le biais et la variance d'estimation. L'accroissement de la réduction du biais est significatif.

    Date de diffusion : 2009-12-23

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010953
    Description :

    Alors que les spécialistes de la recherche sur les enquêtes s'efforcent de maintenir les taux de réponse à leur niveau habituellement élevé, les répondants réticents font croître les coûts de collecte des données. Cette réticence à répondre peut être liée au temps qu'il faut pour achever l'interview dans les enquêtes omnibus à grande échelle, telles que la National Survey of Recent College Graduates (NSRCG). Reconnaissant que le fardeau de réponse ou la longueur du questionnaire peut contribuer à la baisse des taux de réponse, en 2003, après plusieurs mois de collecte des données conformément au protocole de collecte standard, l'équipe de la NSRCG a offert des incitations monétaires à ses répondants environ deux mois avant la fin de la période de collecte des données. Parallèlement à l'offre d'incitation, elle a également donné aux non-répondants persistants l'occasion de répondre à un questionnaire considérablement abrégé ne comportant que quelques questions essentielles. Les répondants tardifs qui ont achevé l'interview en raison de l'incitation monétaire et du questionnaire ne contenant que les questions essentielles peuvent fournir certains éclaircissements en ce qui concerne le biais de non-réponse et la probabilité qu'ils soient demeurés des non-répondants à l'enquête si les efforts susmentionnés de conversion des refus n'avaient pas été faits.

    Dans le présent article, nous entendons par « répondants réticents » ceux qui n'ont répondu à l'enquête qu'après le déploiement d'efforts allant au-delà de ceux planifiés au départ dans le protocole standard de collecte des données. Plus précisément, les répondants réticents à la NSRCG de 2003 sont ceux qui ont répondu au questionnaire ordinaire ou abrégé après l'offre d'une incitation. Notre hypothèse était que le comportement des répondants réticents serait plus semblable à celui des non-répondants qu'à celui des répondants aux enquêtes. Le présent article décrit une étude des répondants réticents et de la mesure dans laquelle ils diffèrent des répondants ordinaires. Nous comparons différents groupes de réponse en ce qui concerne les estimations pour plusieurs variables clés de l'enquête. Cette comparaison nous permettra de mieux comprendre le biais dû à la non-réponse à la NSRCG et les caractéristiques des non-répondants proprement dits, ce qui servira de fondement à la modification du système de pondération ou aux procédures d'estimation de la NSRCG dans l'avenir.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010996
    Description :

    Au cours des dernières années, l'utilisation des paradonnées a pris de plus en plus d'importance dans le cadre de la gestion des activités de collecte à Statistique Canada. Une attention particulière a été accordée aux enquêtes sociales menées par téléphone, comme l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR). Lors des dernières activités de collecte de l'EDTR, une limite de 40 tentatives d'appel a été instaurée. Des examens des fichiers de l'historique des transactions Blaise de l'EDTR ont été entrepris afin d'évaluer l'incidence de la limite des tentatives d'appel. Tandis que l'objectif de la première étude était de réunir les renseignements nécessaires à l'établissement de la limite des tentatives d'appel, la seconde étude portait sur la nature de la non-réponse dans le contexte de la limite de 40 tentatives.

    L'utilisation des paradonnées comme information auxiliaire pour étudier et expliquer la non-réponse a aussi été examinée. Des modèles d'ajustement pour la non-réponse utilisant différentes variables de paradonnées recueillies à l'étape de la collecte ont été comparés aux modèles actuels basés sur de l'information auxiliaire tirée de l'Enquête sur la population active.

    Date de diffusion : 2009-12-03

  • Articles et rapports : 11-522-X200800010999
    Description :

    Dans une enquête téléphonique, le choix du nombre de tentatives d'appel représente une décision importante. Un grand nombre de tentatives rend la collecte des données longue et dispendieuse, tandis qu'un petit nombre réduit l'ensemble de réponses sur lequel sont fondées les conclusions et accroît la variance. La décision peut aussi avoir une incidence sur le biais de non-réponse. Dans le présent article, nous examinons les effets du nombre de tentatives d'appel sur le taux de non-réponse et sur le biais dû à la non-réponse dans deux enquêtes réalisées par Statistics Sweden, à savoir la Labour Force Survey (LFS) et la Household Finances (HF).

    Au moyen de paradonnées, nous calculons le taux de réponse en fonction du nombre de tentatives d'appel. Pour estimer le biais de non-réponse, nous utilisons les estimations de certaines variables de registre, pour lesquelles des observations sont disponibles pour les répondants ainsi que les non-répondants. Nous calculons aussi les estimations de certains paramètres d'enquête réels en fonction d'un nombre variable de tentatives d'appel. Les résultats indiquent qu'il est possible de réduire le nombre courant de tentatives d'appel sans accroître le biais de non-réponse.

    Date de diffusion : 2009-12-03
Références (0)

Références (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Date de modification :