Réponse et non-réponse

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Tout (2)

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  • 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-X201500114173
    Description :

    La non-réponse est présente dans presque toutes les enquêtes et peut fortement biaiser les estimations. On distingue habituellement la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En notant que pour une variable d’enquête en particulier, nous avons uniquement des valeurs observées et des valeurs inobservées, nous exploitons dans la présente étude le lien entre la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En particulier, nous supposons que les facteurs qui sous-tendent la réponse totale sont les mêmes que ceux qui sous-tendent la réponse partielle pour les variables d’intérêt choisies. Nous estimons alors les probabilités de réponse en utilisant une covariable latente qui mesure la volonté de répondre à l’enquête et qui peut expliquer, en partie, le comportement inconnu d’une unité en ce qui concerne la participation à l’enquête. Nous estimons cette covariable latente en nous servant de modèles à traits latents. Cette approche convient particulièrement bien pour les questions sensibles et, par conséquent, permet de traiter la non-réponse non ignorable. L’information auxiliaire connue pour les répondants et les non-répondants peut être incluse dans le modèle à variables latentes ou dans le processus d’estimation de la probabilité de réponse. L’approche peut également être utilisée quand on ne dispose pas d’information auxiliaire, et nous nous concentrons ici sur ce cas. Nous proposons une estimation au moyen d’un système de repondération basé sur la covariable latente précédente quand aucune autre information auxiliaire observée n’est disponible. Les résultats d’études par simulation en vue d’évaluer sa performance en se servant de données réelles ainsi que simulées sont encourageants.

    Date de diffusion : 2015-06-29
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Analyses (2)

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  • 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-X201500114173
    Description :

    La non-réponse est présente dans presque toutes les enquêtes et peut fortement biaiser les estimations. On distingue habituellement la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En notant que pour une variable d’enquête en particulier, nous avons uniquement des valeurs observées et des valeurs inobservées, nous exploitons dans la présente étude le lien entre la non-réponse totale et la non-réponse partielle. En particulier, nous supposons que les facteurs qui sous-tendent la réponse totale sont les mêmes que ceux qui sous-tendent la réponse partielle pour les variables d’intérêt choisies. Nous estimons alors les probabilités de réponse en utilisant une covariable latente qui mesure la volonté de répondre à l’enquête et qui peut expliquer, en partie, le comportement inconnu d’une unité en ce qui concerne la participation à l’enquête. Nous estimons cette covariable latente en nous servant de modèles à traits latents. Cette approche convient particulièrement bien pour les questions sensibles et, par conséquent, permet de traiter la non-réponse non ignorable. L’information auxiliaire connue pour les répondants et les non-répondants peut être incluse dans le modèle à variables latentes ou dans le processus d’estimation de la probabilité de réponse. L’approche peut également être utilisée quand on ne dispose pas d’information auxiliaire, et nous nous concentrons ici sur ce cas. Nous proposons une estimation au moyen d’un système de repondération basé sur la covariable latente précédente quand aucune autre information auxiliaire observée n’est disponible. Les résultats d’études par simulation en vue d’évaluer sa performance en se servant de données réelles ainsi que simulées sont encourageants.

    Date de diffusion : 2015-06-29
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