Estimation efficace en présence de non-réponse dans les enquêtes
L’utilisation efficace d’informations auxiliaires pour l’estimation des paramètres descriptifs dans une population finie en présence de non-réponse totale est devenue assez courante. Ce mémoire porte sur des procédures de repondération qui impliquent une modification du poids des répondants pour traiter la non-réponse totale. Une approche communément utilisée est l’ajustement par le score de propension qui consiste à multiplier le poids de base par l’inverse de la probabilité de réponse estimée obtenue au moyen d’un modèle de réponse. Afin d’améliorer l’efficacité de l’estimateur ajusté par score de propension, nous proposons une méthode basée sur le calage assisté par un modèle. Cette méthode consiste à modéliser la relation entre des variables d’intérêt identifiées comme clés et un vecteur de variables auxiliaires, puis à incorporer les informations auxiliaires dans des valeurs prédites obtenues par le modèle et ce qui conduira à un système de pondération unique. L’estimateur résultant peut améliorer l’efficacité des estimations en utilisant davantage l’information auxiliaire disponible. Une étude par simulation évalue les propriétés des estimateurs proposés en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne.
Calage Calage assisté par un modèle Estimateur ajusté par le score de propension Information auxiliaire Non-réponse Repondération