2016-Méthodologie d'enquête 2
- HYUKJUN (JAY) GWEON, University of Waterloo
Nouvelles approches pour le codage automatisé de la profession à l'aide de l'apprentissage statistique [PDF]
- Le codage de la profession se réfère au codage de la réponse d'un répondant à l'une des centaines de codes de profession. Le codage automatisé est un problème difficile car les réponses consistent habituellement en quelques mots seulement alors qu'il y a des centaines de catégories possibles. Nous développons plusieurs approches qui peuvent être utiles dans le contexte du codage automatisé. Les approches incluent une méthode hybride qui combine une approche basée sur les doublons et un algorithme d'apprentissage statistique et une méthode de cotation qui est appliquée à une approche du plus proche voisin. Nous illustrons les approches proposées au codage des professions de l'enquête par panel allemand ALLBUS basée sur la norme CITP-88.
- IBRAHIMA OUSMANE IDA, Laval University
L'échantillonnage équilibré par la méthode du cube et la méthode réjective [PDF]
- Au cours de ces dernières années, les techniques d'échantillonnage équilibré ont connu un regain d'intérêt. En effet, elles permettent de reproduire la structure de la population dans les échantillons afin d'améliorer l'efficacité des estimations. Récemment, des nouvelles procédures ont été proposées. Il s'agit notamment de la méthode du cube, une méthode exacte présentée par Deville et Tillé (2004), et une méthode approximative, l'algorithme réjectif de Fuller (2009). Après une brève présentation de ces deux méthodes dans le cadre d'un inventaire de pêcheurs, nous comparons à l'aide de simulations Monte-Carlo, les plans de sondage produits par ces deux méthodes d'échantillonnage.
- ISABELLE LEFEBVRE, Université de Montréal
Estimation simplifiée de la variance pour des plans complexes [PDF]
- En présence de plans de sondage complexes, les méthodes classiques d'estimation de la variance présentent certains défis. Celles-ci requièrent les probabilités d'inclusion d'ordre 2 qui peuvent être complexes à obtenir. En s'inspirant d'une approche développée par Ohlsson (1998) dans un contexte d'échantillonnage de Poisson séquentiel, nous proposons un estimateur ne requérant que les probabilités d'inclusion d'ordre 1. L'idée est d'approximer la stratégie de l'enquête (consistant d'un plan de sondage et d'un estimateur) par une stratégie équivalente qui considère le plan de Poisson. Nous discuterons d'échantillonnage proportionnel à la taille et à deux degrés. Une étude par simulation sera présentée.
- THUVA VANNIYASINGAM, McMaster University
Déterminer l'effet de différents aspects d'un plan sur l'efficacité relative du plan dans les expériences avec choix discrets [PDF]
- Les expériences avec choix discrets (ECD) sont utilisées pour quantifier les préférences des patients et des fournisseurs de soins de santé. Des lignes directrices sont nécessaires pour éviter de créer des plans avec faible efficacité statistique, aboutissant à des sondages biaisés sur les préférences. Nous avons simulé 3204 plans d'ECD pour évaluer comment leurs diverses caractéristiques, y compris le nombre d'attributs (2-20), le niveau des attributs (2-5), les alternatives (2-5) et les tâches à choix multiples (2-20) influent sur l'efficacité relative d'un plan. Les plans les plus optimaux étaient ceux qui comportaient moins d'attributs et de niveaux d'attributs et plus d'alternatives par tâche à choix multiples. Ces résultats peuvent largement s'appliquer à la création de plans qui permettent d'obtenir les préférences individuelles en matière de services, programmes et produits de santé.
- WEI LIN, University of Toronto
Analyse d'une expérience intégrée dans le cadre d'une enquête [PDF]
- Nous dérivons l'estimateur de Horvitz-Thompson de l'effet moyen du traitement et de sa variance pour un plan d'expérience général. Nous mettons au point un nouvel estimateur assisté par modèle de l'effet moyen du traitement en présence d'information auxiliaire, et nous dérivons la variance de l'estimateur. Nous démontrons que le nouvel estimateur est approximativement sans biais par rapport au plan d'expérience lorsqu'un modèle général est employé. De plus, il ne nécessite pas l'information de variables auxiliaires à l'échelle de la population et est relativement facile à mettre en œuvre et à calculer. Des simulations indiquent que le nouvel estimateur est plus efficace et que son biais relatif est négligeable.