Estimation multi-robuste efficace en présence de données influentes
Lorsque des enquêtes sont effectuées, il est commun de faire face à de la non-réponse de la part des individus échantillonnés. Les estimateurs non-ajustés pouvant être biaisés en présence de données manquantes, on a habituellement recours à des méthodes d'imputation pour obtenir un fichier de données complété et réduire ainsi le biais de non-réponse. De plus, les estimateurs usuels de totaux ou moyennes de la population finie sont très sensibles à la présence de données influentes dans l'échantillon. Nous proposons une version efficace en présence de valeurs influentes des estimateurs multi-robustes, c'est-à-dire des estimateurs imputés par une méthode d'imputation multi-robuste. Pour ce faire, nous définissons le biais conditionnel d'une unité échantillonnée comme mesure de son influence. Nous présenterons les résultats d'une étude par simulation afin de montrer les gains de la méthode proposée en termes de biais et d'efficacité.
Robustesse Imputation multi-robuste Biais conditionnel Inférence basée sur le plan de sondage Unités influentes Non-réponse