Réponse et non-réponse
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- Articles et rapports : 12-001-X198600214449Description :
Presque tous les recensements et enquêtes comportent deux types de non-réponses : la non-réponse au questionnaire (non-réponse totale) et la non-réponse à une question (non-réponse partielle). Plusieurs méthodes de compensation de la non-réponse ont été élaborées pour tenter de réduire la distorsion due à la non-réponse. Cet article résume les méthodes de compensation de la non-réponse utilisées au U.S. Census Bureau, et traite particulièrement du problème de la non-réponse au questionnaire. On examine aussi sommairement les travaux de recherche actuels et futurs dans ce domaine.
Date de diffusion : 1986-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198600214462Description :
Dans les cas de non-réponse totale, deux genres de variables se dégagent parfois des unités de l’échantillon initial s ; ce sont les variables servant à estimer le mécanisme de réponse (les probabilités de réponse) et les variables (en l’occurrence, les covariables) qui expliquent la variable d’intérêt dans le sens normal de la théorie de la régression. Dans le présent article, fondé sur l’ouvrage de Särndal et Swensson (1985 a, b), nous analysons les estimateurs corrigés en fonction de la non-réponse en faisant tantôt intervenir des covariables et tantôt non. Cette étude nous amène à conclure qu’un estimateur qui renferme de fortes covariables tend à présenter plusieurs caractéristiques favorables. Par exemple, les estimateurs qui utilisent des covariables sont beaucoup moins exposés au biais dû à la non-réponse. Nous examinons aussi le calcul d’erreurs types et d’intervalles de confiance valables pour les estimateurs comprenant des covariables. Enfin, nous analysons la structure de l’erreur type.
Date de diffusion : 1986-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198600114404Description :
La non-réponse intégrale et la non-réponse à une question sont les causes des données d’enquête manquantes. On corrige habituellement la non-réponse intégrale par une certaine correction des pondérations, tandis que la non-réponse à une question est corrigée par une sorte d’imputation. Les auteurs examinent les méthodes de correction par pondération et imputation ainsi que leurs propriétés.
Date de diffusion : 1986-06-16 - 4. Sur les définitions des taux de réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198600114437Description :
Les auteurs définissent et analysent divers genres de réponse ou de non-réponse ainsi que les indices, notamment des taux, qui servent à mesurer ces phénomènes; ils étudient également les effets de ces phénomènes sur les méthodes d’estimation et les procédés administratifs. Le problème de la non-réponse donne naissance à des expressions variées comme taux d’intégralité, taux d’admissibilité, taux de contact et taux de refus, et plusieurs de ces termes peuvent avoir des définitions variées. Il y a aussi les taux de non-réponse à une question et les taux de réponse par caractéristique. Suivant l’usage qu’on en fait, les taux peuvent être pondérés ou non.
Date de diffusion : 1986-06-16 - Articles et rapports : 12-001-X198600114438Description :
L’application de fonctions d’estimation optimales aux enquêtes par sondage (Godambe et Thompson 1986) produit des résultats optimaux en situation de non-réponse.
Date de diffusion : 1986-06-16 - Articles et rapports : 12-001-X198600114439Description :
L’imputation multiple est une méthode de traitement de la non-réponse à une enquête qui consiste à remplacer chaque donnée manquante par un vecteur de valeurs possibles, qui reflète un certain degré d’incertitude à propos des valeurs à imputer. La description de la méthode est précédée d’un exemple simple et d’un aperçu des fondements théoriques.
Date de diffusion : 1986-06-16 - Articles et rapports : 12-001-X198600114441Description :
Des réponses incomplètes rendent difficile l’analyse de données d’enquête. En appliquant la méthode du maximum de vraisemblance, il est possible d’obtenir des estimateurs pour les paramètres à l’étude et d’effectuer certains tests statistiques. Dans le présent document, nous définissons les estimateurs du maximum de vraisemblance pour le cas où la non-réponse est considérée comme étant répartie aléatoirement. Nous examinons une méthode d’imputation des valeurs manquantes ainsi que le problème de l’estimation des points d’inflexion pour la moyenne. Nous tentons également d’étendre les résultats de notre analyse à des covariances structurées et au cas où la non-réponse n’est pas aléatoire.
Date de diffusion : 1986-06-16
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- Articles et rapports : 12-001-X198600214449Description :
Presque tous les recensements et enquêtes comportent deux types de non-réponses : la non-réponse au questionnaire (non-réponse totale) et la non-réponse à une question (non-réponse partielle). Plusieurs méthodes de compensation de la non-réponse ont été élaborées pour tenter de réduire la distorsion due à la non-réponse. Cet article résume les méthodes de compensation de la non-réponse utilisées au U.S. Census Bureau, et traite particulièrement du problème de la non-réponse au questionnaire. On examine aussi sommairement les travaux de recherche actuels et futurs dans ce domaine.
Date de diffusion : 1986-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198600214462Description :
Dans les cas de non-réponse totale, deux genres de variables se dégagent parfois des unités de l’échantillon initial s ; ce sont les variables servant à estimer le mécanisme de réponse (les probabilités de réponse) et les variables (en l’occurrence, les covariables) qui expliquent la variable d’intérêt dans le sens normal de la théorie de la régression. Dans le présent article, fondé sur l’ouvrage de Särndal et Swensson (1985 a, b), nous analysons les estimateurs corrigés en fonction de la non-réponse en faisant tantôt intervenir des covariables et tantôt non. Cette étude nous amène à conclure qu’un estimateur qui renferme de fortes covariables tend à présenter plusieurs caractéristiques favorables. Par exemple, les estimateurs qui utilisent des covariables sont beaucoup moins exposés au biais dû à la non-réponse. Nous examinons aussi le calcul d’erreurs types et d’intervalles de confiance valables pour les estimateurs comprenant des covariables. Enfin, nous analysons la structure de l’erreur type.
Date de diffusion : 1986-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198600114404Description :
La non-réponse intégrale et la non-réponse à une question sont les causes des données d’enquête manquantes. On corrige habituellement la non-réponse intégrale par une certaine correction des pondérations, tandis que la non-réponse à une question est corrigée par une sorte d’imputation. Les auteurs examinent les méthodes de correction par pondération et imputation ainsi que leurs propriétés.
Date de diffusion : 1986-06-16 - 4. Sur les définitions des taux de réponse ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198600114437Description :
Les auteurs définissent et analysent divers genres de réponse ou de non-réponse ainsi que les indices, notamment des taux, qui servent à mesurer ces phénomènes; ils étudient également les effets de ces phénomènes sur les méthodes d’estimation et les procédés administratifs. Le problème de la non-réponse donne naissance à des expressions variées comme taux d’intégralité, taux d’admissibilité, taux de contact et taux de refus, et plusieurs de ces termes peuvent avoir des définitions variées. Il y a aussi les taux de non-réponse à une question et les taux de réponse par caractéristique. Suivant l’usage qu’on en fait, les taux peuvent être pondérés ou non.
Date de diffusion : 1986-06-16 - Articles et rapports : 12-001-X198600114438Description :
L’application de fonctions d’estimation optimales aux enquêtes par sondage (Godambe et Thompson 1986) produit des résultats optimaux en situation de non-réponse.
Date de diffusion : 1986-06-16 - Articles et rapports : 12-001-X198600114439Description :
L’imputation multiple est une méthode de traitement de la non-réponse à une enquête qui consiste à remplacer chaque donnée manquante par un vecteur de valeurs possibles, qui reflète un certain degré d’incertitude à propos des valeurs à imputer. La description de la méthode est précédée d’un exemple simple et d’un aperçu des fondements théoriques.
Date de diffusion : 1986-06-16 - Articles et rapports : 12-001-X198600114441Description :
Des réponses incomplètes rendent difficile l’analyse de données d’enquête. En appliquant la méthode du maximum de vraisemblance, il est possible d’obtenir des estimateurs pour les paramètres à l’étude et d’effectuer certains tests statistiques. Dans le présent document, nous définissons les estimateurs du maximum de vraisemblance pour le cas où la non-réponse est considérée comme étant répartie aléatoirement. Nous examinons une méthode d’imputation des valeurs manquantes ainsi que le problème de l’estimation des points d’inflexion pour la moyenne. Nous tentons également d’étendre les résultats de notre analyse à des covariances structurées et au cas où la non-réponse n’est pas aléatoire.
Date de diffusion : 1986-06-16
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