- MELANIE ABEYSUNDERA, Statistique Canada
L'utilisation des cadres de l'erreur d'enquête totale pour étudier l'effet du mode [PDF]
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À Statistique Canada, des questionnaires électroniques sont devenus le mode principal de collecte de données dans un nombre croissant d'enquêtes. Ce changement a soulevé des questions concernant les différences potentielles dans les résultats de participation en raison du mode de collecte. Des définitions de mode et des effets de mode sont proposés. Nous étudions la relation entre le mode et les composants de l'erreur d'enquête totale en proposant d'étendre le cadre de l'erreur d'enquête totale de Groves-Lyberg (2010) qui comprend une branche supplémentaire de collecte. Nous examinons la relation entre les composants de l'erreur d'enquête totale et les mécanismes stochastiques associés au processus d'échantillonnage. Nous présenterons un exemple sur la façon dont le cadre a été utilisé pour évaluer l'effet d'un changement dans la base d'échantillonnage dans l'enquête sociale générale.
- JENNY THOMPSON, U.S. Census Bureau
Utilisation des taux de réponse et d'autres mesures de qualité pour évaluer les effets des modes de collecte mixtes pour les enquêtes auprès des entreprises : une étude de cas [PDF]
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Au cours de la dernière décennie, l'offre de multiples modes de collecte de données est devenue de plus en plus populaire. Toutefois, les avantages des modes de collecte multiples ne doivent pas se faire au détriment de la qualité des données. En utilisant des données historiques à partir de deux enquêtes fédérales auprès des entreprises, nous étudions la qualité des données en fonction du mode de collecte des données à l'aide de diverses mesures de qualité, incluant le taux de réponse des unités (la proportion non pondérée des unités répondantes rapportées) et le taux de réponse de l'ensemble (la proportion pondérée estimée à partir des données rapportées). Pour ces analyses, nous associons la qualité des données comme le pourcentage des données rapportées retenues après le traitement. Les résultats suggèrent des différences dans la qualité des données selon le mode de collecte. Nous discutons de l'implication de ces résultats pour la collecte de données multi-mode.
- BRADY WEST, University of Michigan
Nouvelles méthodologies pour l'étude et la décomposition des effets des intervieweurs dans les enquêtes [PDF]
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Des études méthodologiques des effets que les intervieweurs humains peuvent avoir sur la qualité des données d'enquête ont longtemps été limitées par deux hypothèses importantes : que dans une étude donnée, on attribue aux intervieweurs des sous-ensembles aléatoires d'un plus grand échantillon global qui est étudié (aussi appelé attribution imbriquée), et que les effets des intervieweurs proviennent entièrement des difficultés de mesure, plutôt que des effets de sélection en raison des attributions d'échantillons différentiels ou de non-participation. Dans cette présentation, nous vous présenterons deux nouvelles idées pour pallier un manque d'attribution imbriquée lorsqu'on estime les effets des intervieweurs. Nous discuterons d'une approche basée sur une modélisation à plusieurs niveaux et une imputation multiple pour décomposer les effets des intervieweurs. Les méthodes sélectionnées seront illustrées par des données de 2012 du système américain de surveillance des facteurs de risque pour la santé (Behavioral Risk Factor Surveillance System -BRFSS).