6e journée MAASC - 28 nov. 2014

Créées en 2009 à l'initiative de Anne Ruiz-Gazen, les Journées de Méthodes Avancées pour l'Analyse de Sondages Complexes (MAASC) ont pour objectif de rassembler les chercheurs en Statistique d’enquête et les statisticiens des instituts d’études publics et privés, et de renforcer ainsi le lien entre le monde de la recherche académique et les professionnels des sondages.

 

Programme détaillé

Programme :

An experiment to discourage “don’t know” responses in the European Social Survey will be described. Even though discouragement can reduce item nonresponse, it may introduce measurement error.  This talk will focus on the question of how to separate measurement error effects from the effects of selective item nonresponse. A modelling approach will be employed for multi-item scales, where item nonresponse may be affected by a latent response propensity as well as a latent variable of interest.

Dans les enquêtes auprès des entreprises, il est courant de collecter des variables économiques dont la distribution est fortement asymétrique. Dans ce contexte, on est souvent confronté à la présence de valeurs influentes dans l'échantillon tiré. Ces dernières sont habituellement de très grandes valeurs dont la présence dans l'échantillon tend à rendre les estimateurs classiques très instables. Dans une optique d'estimation basée sur le modèle, Chambers (1986) a proposé une version robuste du BLUP dans le cas d'un modèle linéaire. En pratique, il n'est pas rare de rencontrer des variables dichotomiques, ou de comptages, qui rendent le modèle linéaire inadéquat. Nous commençons par présenter une généralisation de ces résultats dans le cas d'un modèle linéaire généralisé. Ces résultats serviront de point de départ à l'estimation robuste dans un contexte d'estimation sur les petits domaines.

  • 15h50 - 16h10 : pause

Calibration weighting has been usefully employed to adjust for unit nonresponse. Generalized calibration allows to distinguish among auxiliary variables between those that are useful to model unit nonresponse (instrumental or model variables) and those that are used in the calibration constraints (calibration variables). Model variables need only be known on the respondents. This offers a particularly useful tool to deal with nonignorable nonresponse, where the response probabilities depend on the variable of interest and where the last one can be included as model variable in generalized calibration. Response to a survey is the outcome of  a complex process that involves several aspects: we assume that a part (or all) of such a process may be measured by unobservable variables. Latent variable models can be employed to extract either continuous constructs (latent trait models) or categorical ones (latent class models) from a set of dichotomous/ordered manifest variables. This type of latent variables is particularly relevant, although not limited, to attitude and behavioral surveys and provide a measure of unobservable variables (like the "attitude towards politics" or other sensible topics) that likely influence the "willingness to respond" of a unit. All latent variables can be constructed only for respondents, and thus can be potentially included in the weighting process. We propose to use such constructs as instrumental variables in the generalized calibration procedure to handle nonignorable unit nonresponse. This allows to include variables of interest among the set of manifest variables. The properties of the proposed methodology are illustrated, then it is tested on a series of simulation studies and finally applied to adjust estimates from the Italian Survey of Households Income and Wealth.

Inscription

La 6e Journée MAASC se déroulera à l'Ensai le 28 novembre 2014, de 14h30 à 18h. La participation à la journée est gratuite, mais l'inscription est obligatoire.

Nous vous remercions de vous inscrire avant le 21 novembre 2014. Contacts : Guillaume Chauvet (guillaume.chauvet@ensai.fr) et Cyril Favre-Martinoz (cyril.favremartinoz@ensai.fr).

L'accès à l'Ensai

L'Ensai est située sur le campus de Ker Lann à Bruz, au sud de Rennes en direction de Redon.


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Le campus est à vingt minutes en bus (lignes 57, 57/59 ou Ker Lann Express) de Rennes. Le départ du bus se fait à l'arrêt République-Rennes. Retrouvez tous les horaires sur www.star.fr.

> Téléchargez le plan d'accès à l'école.

Quelques adresses

> Office du tourisme de Rennes

> Les hôtels :

Les hôtels suivants sont situés à proximité de la gare et du centre ville de Rennes :

Hôtel de Nemours
5 rue de Nemours, 35000 RENNES - France
Tél : +33 (0)2 99 78 26 26, Fax : +33 (0)2 99 78 25 40
E-mail : resa@hotelnemours.com

Hôtel IBIS
15 rue de Châtillon. Esplanade Fulgence Bienvenue - 35000 - RENNES - France
Tel : (+33)2/23360136 Fax : (+33)2/23360137
E-mail: h3450@accor.com

Hôtel Le Bretagne
7 bis place de la Gare • 35000 Rennes • Tél. : 02 99 31 48 48 • Fax : 02 99 30 45 47
E-mail : le.bretagne.hotel@wanadoo.fr
http://www.hotel-le-bretagne.fr/

Angélina Hôtel
1, Quai Lamennais - 35000 RENNES
Tél. 02 99 79 29 66 - Fax 02 99 79 61 01
E-mail : angelina-hotel@voila.fr
http://www.angelina-hotel.com/

Hôtel le Victoria
35 avenue de Janvier - 35000 Rennes
Téléphone: +33 2 99 31 69 11 - Fax: +33 2 99 31 40 11
E-mail: contacts@hotel-levictoria.com