Statistiques par sujet – Méthodes statistiques

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Tout (28)

Tout (28) (25 of 28 results)

  • Articles et rapports : 82-003-X201100411598
    Description :

    Les données longitudinales permettent d'étudier la dynamique de l'état de santé au cours du cycle de vie en modélisant les trajectoires. Les trajectoires de l'état de santé mesurées au moyen de l'indice de l'état de santé Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) modélisées sous forme d'une fonction de l'âge seulement, ainsi que d'une fonction de l'âge et de covariables socioéconomiques, ont révélé des résidus non normaux et des problèmes d'estimation de variance. Le but de l'étude était d'examiner la possibilité de transformer la distribution des scores HUI3 de manière à obtenir des résidus qui suivent approximativement une loi normale.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211607
    Description :

    Le présent article décrit les progrès récents dans le domaine des stratégies d'échantillonnage adaptatif et présente de nouvelles variantes de ces stratégies. Les progrès récents comprennent les plans d'échantillonnage à marche aléatoire ciblée et l'échantillonnage adaptatif « en toile ». Ces plans conviennent particulièrement bien pour l'échantillonnage par réseau; par exemple pour obtenir un échantillon de personnes appartenant à une population humaine cachée en suivant les liens sociaux partant d'un groupe de personnes échantillonnées pour trouver d'autres membres de la population cachée à ajouter à l'échantillon. Chacun de ces plans peut également être transposé à des conditions spatiales pour produire de nouvelles stratégies d'échantillonnage adaptatif spatial souples, applicables à des populations réparties non uniformément. Les variantes de ces stratégies d'échantillonnage comprennent celles où les liens du réseau ou les liens spatiaux ont des poids inégaux et sont suivis avec des probabilités inégales.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211610
    Description :

    Dans cet article, l'auteur présente une discussion sur chacun des trois articles de la compilation spéciale du US Census Bureau.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211606
    Description :

    Cet article introduit une compilation spéciale du U.S. Census Bureau en présentant quatre articles du présent numéro : trois articles des auteurs Tillé, Lohr et Thompson de même qu'un article de discussion de l'auteur Opsomer.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211608
    Description :

    Les plans de sondage et les estimateurs des enquêtes à base de sondage unique utilisés à l'heure actuelle par les organismes gouvernementaux américains ont été élaborés en réponse à des problèmes pratiques. Les programmes d'enquêtes-ménages fédéraux doivent faire face aujourd'hui à la diminution des taux de réponse et de la couverture des bases de sondage, à la hausse des coûts de collecte des données et à l'accroissement de la demande de statistiques pour des petits domaines. Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de bases de sondage distinctes, peuvent être utilisées en vue de relever certains de ces défis. La combinaison d'une liste et d'une base de sondage aréolaire ou l'utilisation de deux bases de sondage pour échantillonner les ménages ayant une ligne de téléphone fixe et ceux ayant une ligne de téléphone mobile en sont des exemples. Nous passons en revue les estimateurs ponctuels et les ajustements de la pondération qui peuvent être utilisés pour analyser les données d'enquête à bases de sondage multiples au moyen de logiciels standard et nous résumons la construction des poids de rééchantillonnage pour l'estimation de la variance. Étant donné leur complexité croissante, les enquêtes à bases de sondage multiples obligent à résoudre des difficultés qui ne se posent pas dans le cas des enquêtes à base de sondage simple. Nous étudions le biais dû à l'erreur de classification dans les enquêtes à bases de sondage multiples et proposons une méthode pour corriger ce biais quand les probabilités d'erreur de classification sont connues. Enfin, nous discutons des travaux de recherche nécessaires en ce qui concerne les erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes à bases de sondage multiples.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211609
    Description :

    Le présent article propose un examen et une évaluation de l'échantillonnage équilibré par la méthode du cube. Il débute par une définition de la notion d'échantillon équilibré et d'échantillonnage équilibré, suivie par un court historique du concept d'équilibrage. Après un exposé succinct de la théorie de la méthode du cube, l'accent est mis sur les aspects pratiques de l'échantillonnage équilibré, c'est-à-dire l'intérêt de la méthode comparativement à d'autres méthodes d'échantillonnage et au calage, le domaine d'application, la précision de l'équilibrage, le choix des variables auxiliaires et les moyens de mettre la méthode en oeuvre.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211605
    Description :

    L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211603
    Description :

    De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211604
    Description :

    Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211602
    Description :

    Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 82-003-X201100411589
    Description :

    Le présent article vise à illustrer comment la combinaison de données de plusieurs cycles de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes augmente les possibilités analytiques et produit un aperçu plus clair de la santé des immigrants, grâce à l'établissement de sous groupes plus précis. Les exemples servent à montrer comment les indicateurs de l'état de santé varient selon le lieu de naissance.

    Date de diffusion : 2011-11-16

  • Produits techniques : 11-522-X2010000
    Description :

    Depuis 1984, une série de conférences annuelles est parrainée par Statistique Canada. Le recueil de la conférence est disponible depuis 1987. Le Symposium 2010 est intitulé « Statistiques sociales : interaction entre recensements, enquêtes et données administratives »

    Date de diffusion : 2011-09-15

  • Articles et rapports : 89-648-X2011001
    Description :

    En janvier 2006, un congrès sur les enquêtes longitudinales organisé par Statistique Canada, le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH) et les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) a permis de conclure que le Canada n'a pas d'enquête longitudinale lui permettant de recueillir des renseignements sur de multiples sujets tels que la famille, le capital humain, la santé de la main-d'oeuvre et le suivi des répondants pour une longue période dans le temps. Suite à ce congrès, du financement provenant du Fonds du Groupe de données pour la recherche sur les politiques (GDRP) a été accordé afin de soutenir l'enquête pilote pour la nouvelle Enquête par panel auprès des ménages canadiens (EPMC-Pilote). Des consultations concernant le plan et le contenu ont eu lieu avec des experts universitaires et politiques en 2007 et 2008, et une enquête pilote a été menée à l'automne 2008. Les objectifs de l'enquête pilote étaient 1) de soumettre un questionnaire à un test, évaluer la longueur de l'interview et examiner la qualité des données; 2) d'évaluer plusieurs caractéristiques du plan; et 3) de vérifier la réaction des répondants et des interviewers sur le terrain à propos de l'enquête. L'enquête pilote a été menée avec un taux de réponse de 76 %, et un temps d'entrevue moyen de 64 minutes par ménages. Plusieurs innovations dans les caractéristiques du plan ont été évaluées, et se sont avérées viables. La réponse à l'enquête provenant des répondants ou des interviewers a été positive. Cet article met en évidence ces résultats ainsi que d'autres résultats tirés de l'EPMC-Pilote.

    Date de diffusion : 2011-09-14

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311534
    Description :

    Au moyen des données provenant de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009, on examine dans la présente étude le biais qui existe lorsque la taille, le poids et l'indice de masse corporelle sont fondés sur les valeurs déclarées par les parents. Les facteurs associés à l'erreur de déclaration sont utilisés pour déterminer s'il est possible d'établir des équations de correction afin d'ajuster les estimations déclarées par les parents.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311533
    Description :

    L'étude compare le biais dans les valeurs autodéclarées de taille, de poids et d'indice de masse corporelle provenant des cycles de 2008 et de 2005 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009. On évalue la faisabilité de l'emploi d'équations de correction pour ajuster les valeurs autodéclarées à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2008 afin qu'elles s'approchent davantage des valeurs mesurées.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111444
    Description :

    L'appariement des données consiste à jumeler des enregistrements issus de deux fichiers ou plus que l'on pense appartenir à une même unité (par exemple une personne ou une entreprise). Il s'agit d'un moyen très courant de renforcer la dimension temporelle ou des aspects tels que la portée ou la profondeur des détails. Souvent, le processus d'appariement des données n'est pas exempt d'erreur et peut aboutir à la formation d'une paire d'enregistrements qui n'appartiennent pas à la même unité. Alors que le nombre d'applications d'appariement d'enregistrements croît exponentiellement, peu de travaux ont porté sur la qualité des analyses effectuées en se servant des fichiers de données ainsi appariées. Traiter naïvement ces fichiers comme s'ils ne contenaient pas d'erreurs mène, en général, à des estimations biaisées. Le présent article décrit l'élaboration d'un estimateur du maximum de vraisemblance pour les tableaux de contingence et la régression logistique en présence de données incorrectement appariées. Simple, cette méthode d'estimation est appliquée en utilisant l'algorithme EM bien connu. Dans le contexte qui nous occupe, l'appariement probabiliste des données est une méthode reconnue. Le présent article démontre l'efficacité des estimateurs proposés au moyen d'une étude empirique s'appuyant sur cet appariement probabiliste.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111445
    Description :

    Dans le présent article, nous étudions l'estimation sur petits domaines en nous servant de modèles au niveau du domaine. Nous considérons d'abord le modèle de Fay-Herriot (Fay et Herriot 1979) pour le cas d'une variance d'échantillonnage connue lissée et le modèle de You-Chapman (You et Chapman 2006) pour le cas de la modélisation de la variance d'échantillonnage. Ensuite, nous considérons des modèles spatiaux hiérarchiques bayésiens (HB) qui étendent les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman en tenant compte à la fois de l'hétérogénéité géographiquement non structurée et des effets de corrélation spatiale entre les domaines pour le lissage local. Les modèles proposés sont mis en 'uvre en utilisant la méthode d'échantillonnage de Gibbs pour une inférence entièrement bayésienne. Nous appliquons les modèles proposés à l'analyse de données d'enquête sur la santé et comparons les estimations fondées sur le modèle HB aux estimations directes fondées sur le plan. Nos résultats montrent que les estimations fondées sur le modèle HB ont de meilleures propriétés que les estimations directes. En outre, les modèles spatiaux au niveau du domaine proposés produisent des CV plus petits que les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman, particulièrement pour les domaines ayant trois domaines voisins ou plus. Nous présentons aussi une comparaison des modèles bayésiens et une analyse de l'adéquation du modèle.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111447
    Description :

    Ce document présente un programme R pour la stratification d'une population d'enquête à l'aide d'une variable unidimensionnelle X et pour le calcul de tailles d'échantillon dans les strates. Nous y employons des méthodes non itératives pour délimiter les strates, comme la méthode de la fonction cumulative de la racine carrée des fréquences et la méthode géométrique. Nous pouvons élaborer des plans optimaux où les bornes de strates minimisent soit le CV de l'estimateur simple par dilatation pour une taille fixe d'échantillon n, soit la valeur n pour un CV fixe. Nous disposons de deux algorithmes itératifs pour le calcul des bornes optimales. Le plan peut comporter des strates à tirage obligatoire qui sont définies par l'utilisateur et dont toutes les unités sont échantillonnées. Il est également possible d'inclure dans le plan stratifié des strates à tirage complet et à tirage nul qui permettent souvent de réduire les tailles d'échantillon. Les calculs de taille d'échantillon sont fondés sur les moments anticipés de la variable d'enquête Y étant donné la variable de stratification X. Le programme traite les distributions conditionnelles de Y étant donné X qui sont soit un modèle linéaire hétéroscédastique soit un modèle loglinéaire. Nous pouvons tenir compte de la non-réponse par strate dans l'élaboration du plan d'échantillonnage et dans les calculs de taille d'échantillon.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111450
    Description :

    Dans le présent document, on examine l'efficacité de l'estimateur Horvitz-Thompson au moyen d'un échantillon systématique de probabilité proportionnelle à la taille (PPT) tiré d'une liste en ordre aléatoire. Plus précisément, l'efficacité est comparée avec celle d'un estimateur par quotient ordinaire. Les résultats théoriques sont confirmés d'une manière empirique à l'aide d'une étude de simulation basée sur des données hollandaises de l'Indice des prix à la production.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • 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-X201100111448
    Description :

    Dans l'échantillonnage à deux phases pour la stratification, l'échantillon de deuxième phase est sélectionné selon un plan stratifié basé sur l'information observée sur l'échantillon de première phase. Nous élaborons un estimateur de variance corrigé du biais fondé sur une méthode de répliques qui étend la méthode de Kim, Navarro et Fuller (2006). La méthode proposée est également applicable quand la fraction d'échantillonnage de première phase n'est pas négligeable et que le tirage de l'échantillon de deuxième phase se fait par échantillonnage de Poisson avec probabilités inégales dans chaque strate. La méthode proposée peut être étendue à l'estimation de la variance pour les estimateurs par la régression à deux phases. Les résultats d'une étude par simulation limitée sont présentés.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111446
    Description :

    L'estimation sur petits domaines fondée sur des modèles linéaires mixtes est parfois inefficace quand les relations sous-jacentes ne sont pas linéaires. Nous présentons des techniques d'estimation sur petits domaines pour des variables qui peuvent être modélisées linéairement après une transformation non linéaire. En particulier, nous étendons l'estimateur direct fondé sur un modèle de Chandra et Chambers (2005, 2009) à des données qui concordent avec un modèle linéaire mixte sur l'échelle logarithmique, en utilisant le calage sur un modèle pour définir des poids pouvant être utilisés dans cet estimateur. Nos résultats montrent que l'estimateur fondé sur la transformation que nous obtenons est à la fois efficace et robuste à la distribution des effets aléatoires dans le modèle. Une application à des données d'enquêtes auprès des entreprises démontre la performance satisfaisante de la méthode.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111451
    Description :

    Dans la méthode du calage de Deville et Särndal (1992), les équations de calage ne prennent en compte que les estimations exactes de totaux des variables auxiliaires. L'objectif de cet article est de s'intéresser à d'autres paramètres que le total pour caler. Ces paramètres que l'on qualifie de complexes sont par exemple le ratio, la médiane ou la variance de variables auxiliaires.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111449
    Description :

    Nous analysons l'efficacité statistique et économique de diverses enquêtes avec échantillonnage en grappes pour lesquelles la collecte des données est effectuée à deux périodes, ou vagues, consécutives. Dans le cas d'un plan à échantillons indépendants, un échantillon en grappes est tiré de manière indépendante à chacune des deux vagues. Dans le cas d'un plan à panel de grappes, les mêmes grappes sont utilisées aux deux vagues, mais le tirage des échantillons dans les grappes est effectué indépendamment aux deux périodes. Dans un plan à panel d'unités d'observation, les grappes ainsi que les unités d'observation sont retenues d'une vague de collecte des données à l'autre. En supposant que la structure de la population est simple, nous calculons les variances sous le plan ainsi que les coûts des enquêtes réalisées selon ces divers types de plan. Nous considérons d'abord l'estimation de la variation de la moyenne de population entre deux périodes et nous déterminons les répartitions d'échantillon optimales pour les trois plans étudiés. Nous proposons ensuite un cadre de maximisation de l'utilité emprunté à la microéconomie en vue d'illustrer une approche possible pour choisir le plan dans laquelle nous nous efforçons d'optimiser simultanément plusieurs variances. La prise en compte simultanée de plusieurs moyennes et de leurs variances a tendance à faire pencher la préférence du plan à panel d'unités d'observation vers les plans à panel de grappes et à échantillons indépendants plus simples si le mode de collecte de données par panel est trop coûteux. Nous présentons des exemples numériques qui illustrent comment un concepteur d'enquête pourrait choisir le plan efficace sachant les paramètres de population et les coûts de collecte des données.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 62F0026M2011001
    Description :

    Dans ce rapport, on présente les indicateurs de qualité produits pour l'Enquête sur les dépenses des ménages de 2009. Ces indicateurs de qualité, tels que les coefficients de variation, les taux de non-réponse, les taux de glissement et les taux d'imputation, permettent aux utilisateurs d'interpréter les données.

    Date de diffusion : 2011-06-16

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Analyses (26)

Analyses (26) (25 of 26 results)

  • Articles et rapports : 82-003-X201100411598
    Description :

    Les données longitudinales permettent d'étudier la dynamique de l'état de santé au cours du cycle de vie en modélisant les trajectoires. Les trajectoires de l'état de santé mesurées au moyen de l'indice de l'état de santé Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) modélisées sous forme d'une fonction de l'âge seulement, ainsi que d'une fonction de l'âge et de covariables socioéconomiques, ont révélé des résidus non normaux et des problèmes d'estimation de variance. Le but de l'étude était d'examiner la possibilité de transformer la distribution des scores HUI3 de manière à obtenir des résidus qui suivent approximativement une loi normale.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211607
    Description :

    Le présent article décrit les progrès récents dans le domaine des stratégies d'échantillonnage adaptatif et présente de nouvelles variantes de ces stratégies. Les progrès récents comprennent les plans d'échantillonnage à marche aléatoire ciblée et l'échantillonnage adaptatif « en toile ». Ces plans conviennent particulièrement bien pour l'échantillonnage par réseau; par exemple pour obtenir un échantillon de personnes appartenant à une population humaine cachée en suivant les liens sociaux partant d'un groupe de personnes échantillonnées pour trouver d'autres membres de la population cachée à ajouter à l'échantillon. Chacun de ces plans peut également être transposé à des conditions spatiales pour produire de nouvelles stratégies d'échantillonnage adaptatif spatial souples, applicables à des populations réparties non uniformément. Les variantes de ces stratégies d'échantillonnage comprennent celles où les liens du réseau ou les liens spatiaux ont des poids inégaux et sont suivis avec des probabilités inégales.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211610
    Description :

    Dans cet article, l'auteur présente une discussion sur chacun des trois articles de la compilation spéciale du US Census Bureau.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211606
    Description :

    Cet article introduit une compilation spéciale du U.S. Census Bureau en présentant quatre articles du présent numéro : trois articles des auteurs Tillé, Lohr et Thompson de même qu'un article de discussion de l'auteur Opsomer.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211608
    Description :

    Les plans de sondage et les estimateurs des enquêtes à base de sondage unique utilisés à l'heure actuelle par les organismes gouvernementaux américains ont été élaborés en réponse à des problèmes pratiques. Les programmes d'enquêtes-ménages fédéraux doivent faire face aujourd'hui à la diminution des taux de réponse et de la couverture des bases de sondage, à la hausse des coûts de collecte des données et à l'accroissement de la demande de statistiques pour des petits domaines. Les enquêtes à bases de sondage multiples, dans lesquelles des échantillons indépendants sont tirés de bases de sondage distinctes, peuvent être utilisées en vue de relever certains de ces défis. La combinaison d'une liste et d'une base de sondage aréolaire ou l'utilisation de deux bases de sondage pour échantillonner les ménages ayant une ligne de téléphone fixe et ceux ayant une ligne de téléphone mobile en sont des exemples. Nous passons en revue les estimateurs ponctuels et les ajustements de la pondération qui peuvent être utilisés pour analyser les données d'enquête à bases de sondage multiples au moyen de logiciels standard et nous résumons la construction des poids de rééchantillonnage pour l'estimation de la variance. Étant donné leur complexité croissante, les enquêtes à bases de sondage multiples obligent à résoudre des difficultés qui ne se posent pas dans le cas des enquêtes à base de sondage simple. Nous étudions le biais dû à l'erreur de classification dans les enquêtes à bases de sondage multiples et proposons une méthode pour corriger ce biais quand les probabilités d'erreur de classification sont connues. Enfin, nous discutons des travaux de recherche nécessaires en ce qui concerne les erreurs non dues à l'échantillonnage dans les enquêtes à bases de sondage multiples.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211609
    Description :

    Le présent article propose un examen et une évaluation de l'échantillonnage équilibré par la méthode du cube. Il débute par une définition de la notion d'échantillon équilibré et d'échantillonnage équilibré, suivie par un court historique du concept d'équilibrage. Après un exposé succinct de la théorie de la méthode du cube, l'accent est mis sur les aspects pratiques de l'échantillonnage équilibré, c'est-à-dire l'intérêt de la méthode comparativement à d'autres méthodes d'échantillonnage et au calage, le domaine d'application, la précision de l'équilibrage, le choix des variables auxiliaires et les moyens de mettre la méthode en oeuvre.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211605
    Description :

    L'imputation composite est fréquemment employée dans les enquêtes auprès des entreprises. Le terme « composite » signifie que l'on utilise plus d'une méthode d'imputation pour remplacer les valeurs manquantes d'une variable d'intérêt. La littérature consacrée à l'estimation de la variance sous imputation composite est peu abondante. Afin de surmonter ce problème, nous examinons une extension de la méthodologie élaborée par Särndal (1992). Cette extension est de nature assez générale et est facile à mettre en oeuvre, à condition d'utiliser des méthodes d'imputation linéaires pour remplacer les valeurs manquantes. Cette catégorie de méthodes comprend l'imputation par régression linéaire, l'imputation par donneur et l'imputation par valeur auxiliaire, parfois appelée imputation « cold deck » ou imputation par substitution. Elle englobe donc les méthodes les plus couramment utilisées par les organismes statistiques nationaux pour imputer les valeurs manquantes. Notre méthodologie a été intégrée au Système d'estimation de la variance due à la non-réponse et à l'imputation (SEVANI), mis au point à Statistique Canada. Une étude par simulation est effectuée pour en évaluer les propriétés.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211603
    Description :

    De nombreuses enquêtes par sondage comprennent des questions suscitant une réponse binaire (par exemple, obèse, non obèse) pour un certain nombre de petits domaines. Une inférence est requise au sujet de la probabilité d'une réponse positive (par exemple obèse) dans chaque domaine, la probabilité étant la même pour tous les individus dans chaque domaine et différente entre les domaines. Étant donné le peu de données dans les domaines, les estimateurs directs ne sont pas fiables et il est nécessaire d'utiliser des données provenant d'autres domaines pour améliorer l'inférence pour un domaine particulier. Essentiellement, il est supposé a priori que les domaines sont similaires, si bien que le choix d'un modèle hiérarchique bayésien, le modèle bêta-binomial standard, est naturel. L'innovation tient au fait qu'un praticien peut disposer d'information a priori supplémentaire qui est nécessaire au sujet d'une combinaison linéaire des probabilités. Par exemple, une moyenne pondérée des probabilités est un paramètre, et l'information peut être obtenue au sujet de ce paramètre, ce qui rend le paradigme bayésien approprié. Nous avons modifié le modèle bêta-binomial standard pour petits domaines afin d'y intégrer l'information a priori sur la combinaison linéraire des probabilités, que nous appelons une contrainte. Donc, il existe trois cas. Le practicien a) ne spécifie pas de contrainte, b) spécifie une contrainte et le paramètre entièrement et c) spécifie une contrainte et l'information qui peut être utilisée pour construire une loi a priori pour le paramètre. L'échantillonneur de Gibbs « griddy » est utilisé pour ajuster les modèles. Pour illustrer notre méthode, nous prenons l'exemple de l'obésité chez les enfants dans la National Health and Nutrition Examination Survey dans laquelle les petits domaines sont formés par croisement de l'école (cycle secondaire inférieur ou supérieur), de l'etnicité (blanche, noire, mexicaine) et du sexe (masculin, féminin). Nous procédons à une étude en simulation pour évaluer certaines caractéristiques statistiques de notre méthode. Nous avons montré que le gain de précision au-delà de (a) est dans l'ordre où (b) est plus grand que (c).

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211604
    Description :

    Nous proposons une méthode d'estimation de l'erreur quadratique moyenne (EQM) pour les estimateurs des moyennes de domaine en population finie qui peuvent être exprimés sous une forme pseudo-linéaire, c'est-à-dire comme une somme pondérée des valeurs d'échantillon. En particulier, la méthode proposée peut être utilisée pour estimer l'EQM du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, de l'estimateur direct fondé sur un modèle et du prédicteur du M-quantile. Elle représente une extension des idées de Royall et Cumberland (1978) et mène à des estimateurs de l'EQM qui sont plus simples à mettre en oeuvre et éventuellement plus robustes au biais que ceux proposés dans la littérature sur les petits domaines. Cependant, il convient de souligner que les estimateurs de l'EQM définis en utilisant cette méthode peuvent également présenter une grande variabilité quand les tailles d'échantillon de domaine sont très petites. Nous illustrons les propriétés de la méthode à l'aide de simulations à grande échelle sous un modèle et sous un plan de sondage, dans ce dernier cas en nous fondant sur deux ensembles de données d'enquête réels contenant des données sur des petits domaines.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 12-001-X201100211602
    Description :

    Cet article tente de répondre aux trois questions énoncées dans le titre. Il commence par une discussion des caractéristiques uniques des données d'enquêtes complexes qui diffèrent de celles des autres ensembles de données ; ces caractéristiques requièrent une attention spéciale, mais suggèrent une vaste gamme de procédures d'inférence. Ensuite, un certain nombre d'approches proposées dans la documentation pour traiter ces caractéristiques sont passées en revue en discutant de leurs mérites et de leurs limites. Ces approches diffèrent en ce qui a trait aux conditions qui sous-tendent leur utilisation, aux données additionnelles requises pour leur application, aux tests d'adéquation de l'ajustement du modèle, aux objectifs d'inférence qu'elles permettent de satisfaire, à l'efficacité statistique, aux demandes de ressources informatiques et aux compétences que doivent posséder les analystes qui ajustent les modèles. La dernière partie de l'article présente les résultats de simulations conçues pour comparer le biais, la variance et les taux de couverture des diverses approches dans le cas de l'estimation des coefficients de régression linéaire en partant d'un échantillon stratifié. Enfin, l'article se termine par une brève discussion des questions en suspens.

    Date de diffusion : 2011-12-21

  • Articles et rapports : 82-003-X201100411589
    Description :

    Le présent article vise à illustrer comment la combinaison de données de plusieurs cycles de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes augmente les possibilités analytiques et produit un aperçu plus clair de la santé des immigrants, grâce à l'établissement de sous groupes plus précis. Les exemples servent à montrer comment les indicateurs de l'état de santé varient selon le lieu de naissance.

    Date de diffusion : 2011-11-16

  • Articles et rapports : 89-648-X2011001
    Description :

    En janvier 2006, un congrès sur les enquêtes longitudinales organisé par Statistique Canada, le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH) et les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) a permis de conclure que le Canada n'a pas d'enquête longitudinale lui permettant de recueillir des renseignements sur de multiples sujets tels que la famille, le capital humain, la santé de la main-d'oeuvre et le suivi des répondants pour une longue période dans le temps. Suite à ce congrès, du financement provenant du Fonds du Groupe de données pour la recherche sur les politiques (GDRP) a été accordé afin de soutenir l'enquête pilote pour la nouvelle Enquête par panel auprès des ménages canadiens (EPMC-Pilote). Des consultations concernant le plan et le contenu ont eu lieu avec des experts universitaires et politiques en 2007 et 2008, et une enquête pilote a été menée à l'automne 2008. Les objectifs de l'enquête pilote étaient 1) de soumettre un questionnaire à un test, évaluer la longueur de l'interview et examiner la qualité des données; 2) d'évaluer plusieurs caractéristiques du plan; et 3) de vérifier la réaction des répondants et des interviewers sur le terrain à propos de l'enquête. L'enquête pilote a été menée avec un taux de réponse de 76 %, et un temps d'entrevue moyen de 64 minutes par ménages. Plusieurs innovations dans les caractéristiques du plan ont été évaluées, et se sont avérées viables. La réponse à l'enquête provenant des répondants ou des interviewers a été positive. Cet article met en évidence ces résultats ainsi que d'autres résultats tirés de l'EPMC-Pilote.

    Date de diffusion : 2011-09-14

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311534
    Description :

    Au moyen des données provenant de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009, on examine dans la présente étude le biais qui existe lorsque la taille, le poids et l'indice de masse corporelle sont fondés sur les valeurs déclarées par les parents. Les facteurs associés à l'erreur de déclaration sont utilisés pour déterminer s'il est possible d'établir des équations de correction afin d'ajuster les estimations déclarées par les parents.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 82-003-X201100311533
    Description :

    L'étude compare le biais dans les valeurs autodéclarées de taille, de poids et d'indice de masse corporelle provenant des cycles de 2008 et de 2005 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé menée de 2007 à 2009. On évalue la faisabilité de l'emploi d'équations de correction pour ajuster les valeurs autodéclarées à l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2008 afin qu'elles s'approchent davantage des valeurs mesurées.

    Date de diffusion : 2011-08-17

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111444
    Description :

    L'appariement des données consiste à jumeler des enregistrements issus de deux fichiers ou plus que l'on pense appartenir à une même unité (par exemple une personne ou une entreprise). Il s'agit d'un moyen très courant de renforcer la dimension temporelle ou des aspects tels que la portée ou la profondeur des détails. Souvent, le processus d'appariement des données n'est pas exempt d'erreur et peut aboutir à la formation d'une paire d'enregistrements qui n'appartiennent pas à la même unité. Alors que le nombre d'applications d'appariement d'enregistrements croît exponentiellement, peu de travaux ont porté sur la qualité des analyses effectuées en se servant des fichiers de données ainsi appariées. Traiter naïvement ces fichiers comme s'ils ne contenaient pas d'erreurs mène, en général, à des estimations biaisées. Le présent article décrit l'élaboration d'un estimateur du maximum de vraisemblance pour les tableaux de contingence et la régression logistique en présence de données incorrectement appariées. Simple, cette méthode d'estimation est appliquée en utilisant l'algorithme EM bien connu. Dans le contexte qui nous occupe, l'appariement probabiliste des données est une méthode reconnue. Le présent article démontre l'efficacité des estimateurs proposés au moyen d'une étude empirique s'appuyant sur cet appariement probabiliste.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111445
    Description :

    Dans le présent article, nous étudions l'estimation sur petits domaines en nous servant de modèles au niveau du domaine. Nous considérons d'abord le modèle de Fay-Herriot (Fay et Herriot 1979) pour le cas d'une variance d'échantillonnage connue lissée et le modèle de You-Chapman (You et Chapman 2006) pour le cas de la modélisation de la variance d'échantillonnage. Ensuite, nous considérons des modèles spatiaux hiérarchiques bayésiens (HB) qui étendent les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman en tenant compte à la fois de l'hétérogénéité géographiquement non structurée et des effets de corrélation spatiale entre les domaines pour le lissage local. Les modèles proposés sont mis en 'uvre en utilisant la méthode d'échantillonnage de Gibbs pour une inférence entièrement bayésienne. Nous appliquons les modèles proposés à l'analyse de données d'enquête sur la santé et comparons les estimations fondées sur le modèle HB aux estimations directes fondées sur le plan. Nos résultats montrent que les estimations fondées sur le modèle HB ont de meilleures propriétés que les estimations directes. En outre, les modèles spatiaux au niveau du domaine proposés produisent des CV plus petits que les modèles de Fay-Herriot et de You-Chapman, particulièrement pour les domaines ayant trois domaines voisins ou plus. Nous présentons aussi une comparaison des modèles bayésiens et une analyse de l'adéquation du modèle.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111447
    Description :

    Ce document présente un programme R pour la stratification d'une population d'enquête à l'aide d'une variable unidimensionnelle X et pour le calcul de tailles d'échantillon dans les strates. Nous y employons des méthodes non itératives pour délimiter les strates, comme la méthode de la fonction cumulative de la racine carrée des fréquences et la méthode géométrique. Nous pouvons élaborer des plans optimaux où les bornes de strates minimisent soit le CV de l'estimateur simple par dilatation pour une taille fixe d'échantillon n, soit la valeur n pour un CV fixe. Nous disposons de deux algorithmes itératifs pour le calcul des bornes optimales. Le plan peut comporter des strates à tirage obligatoire qui sont définies par l'utilisateur et dont toutes les unités sont échantillonnées. Il est également possible d'inclure dans le plan stratifié des strates à tirage complet et à tirage nul qui permettent souvent de réduire les tailles d'échantillon. Les calculs de taille d'échantillon sont fondés sur les moments anticipés de la variable d'enquête Y étant donné la variable de stratification X. Le programme traite les distributions conditionnelles de Y étant donné X qui sont soit un modèle linéaire hétéroscédastique soit un modèle loglinéaire. Nous pouvons tenir compte de la non-réponse par strate dans l'élaboration du plan d'échantillonnage et dans les calculs de taille d'échantillon.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111450
    Description :

    Dans le présent document, on examine l'efficacité de l'estimateur Horvitz-Thompson au moyen d'un échantillon systématique de probabilité proportionnelle à la taille (PPT) tiré d'une liste en ordre aléatoire. Plus précisément, l'efficacité est comparée avec celle d'un estimateur par quotient ordinaire. Les résultats théoriques sont confirmés d'une manière empirique à l'aide d'une étude de simulation basée sur des données hollandaises de l'Indice des prix à la production.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • 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-X201100111448
    Description :

    Dans l'échantillonnage à deux phases pour la stratification, l'échantillon de deuxième phase est sélectionné selon un plan stratifié basé sur l'information observée sur l'échantillon de première phase. Nous élaborons un estimateur de variance corrigé du biais fondé sur une méthode de répliques qui étend la méthode de Kim, Navarro et Fuller (2006). La méthode proposée est également applicable quand la fraction d'échantillonnage de première phase n'est pas négligeable et que le tirage de l'échantillon de deuxième phase se fait par échantillonnage de Poisson avec probabilités inégales dans chaque strate. La méthode proposée peut être étendue à l'estimation de la variance pour les estimateurs par la régression à deux phases. Les résultats d'une étude par simulation limitée sont présentés.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111446
    Description :

    L'estimation sur petits domaines fondée sur des modèles linéaires mixtes est parfois inefficace quand les relations sous-jacentes ne sont pas linéaires. Nous présentons des techniques d'estimation sur petits domaines pour des variables qui peuvent être modélisées linéairement après une transformation non linéaire. En particulier, nous étendons l'estimateur direct fondé sur un modèle de Chandra et Chambers (2005, 2009) à des données qui concordent avec un modèle linéaire mixte sur l'échelle logarithmique, en utilisant le calage sur un modèle pour définir des poids pouvant être utilisés dans cet estimateur. Nos résultats montrent que l'estimateur fondé sur la transformation que nous obtenons est à la fois efficace et robuste à la distribution des effets aléatoires dans le modèle. Une application à des données d'enquêtes auprès des entreprises démontre la performance satisfaisante de la méthode.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111451
    Description :

    Dans la méthode du calage de Deville et Särndal (1992), les équations de calage ne prennent en compte que les estimations exactes de totaux des variables auxiliaires. L'objectif de cet article est de s'intéresser à d'autres paramètres que le total pour caler. Ces paramètres que l'on qualifie de complexes sont par exemple le ratio, la médiane ou la variance de variables auxiliaires.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 12-001-X201100111449
    Description :

    Nous analysons l'efficacité statistique et économique de diverses enquêtes avec échantillonnage en grappes pour lesquelles la collecte des données est effectuée à deux périodes, ou vagues, consécutives. Dans le cas d'un plan à échantillons indépendants, un échantillon en grappes est tiré de manière indépendante à chacune des deux vagues. Dans le cas d'un plan à panel de grappes, les mêmes grappes sont utilisées aux deux vagues, mais le tirage des échantillons dans les grappes est effectué indépendamment aux deux périodes. Dans un plan à panel d'unités d'observation, les grappes ainsi que les unités d'observation sont retenues d'une vague de collecte des données à l'autre. En supposant que la structure de la population est simple, nous calculons les variances sous le plan ainsi que les coûts des enquêtes réalisées selon ces divers types de plan. Nous considérons d'abord l'estimation de la variation de la moyenne de population entre deux périodes et nous déterminons les répartitions d'échantillon optimales pour les trois plans étudiés. Nous proposons ensuite un cadre de maximisation de l'utilité emprunté à la microéconomie en vue d'illustrer une approche possible pour choisir le plan dans laquelle nous nous efforçons d'optimiser simultanément plusieurs variances. La prise en compte simultanée de plusieurs moyennes et de leurs variances a tendance à faire pencher la préférence du plan à panel d'unités d'observation vers les plans à panel de grappes et à échantillons indépendants plus simples si le mode de collecte de données par panel est trop coûteux. Nous présentons des exemples numériques qui illustrent comment un concepteur d'enquête pourrait choisir le plan efficace sachant les paramètres de population et les coûts de collecte des données.

    Date de diffusion : 2011-06-29

  • Articles et rapports : 11-010-X201100611501
    Description :

    Un exposé détaillé sur la manière dont la croissance trimestrielle influe sur le taux de croissance annuel moyen, ce qui comprend un examen de l'importance relative des trimestres dans la détermination de la croissance. Ces principes de base sont appliqués tant à la croissance mensuelle qu'à la croissance trimestrielle.

    Date de diffusion : 2011-06-16

  • Articles et rapports : 82-003-X201100211437
    Description :

    La présente étude vise principalement à examiner la cohérence interne des versions française et anglaise de l'échelle de soutien social de l'Étude des issues médicales pour un échantillon d'adultes d'un certain âge. En deuxième lieu, elle sert à effectuer une analyse factorielle confirmatoire afin de permettre une évaluation de la structure factorielle de chacune des versions. Enfin, elle a pour but de déterminer si les items de l'échelle s'appliquent uniformément aux participants francophones et aux participants anglophones.

    Date de diffusion : 2011-05-18

Références (2)

Références (2) (2 results)

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