Communication

Étude de l’impact de l’imputation massive sur l'analyse de données longitudinales

Dominic Grenier

Michelle Simard

Membre a labase

Dominic Grenier

Résumé de la communication

Les données d’enquêtes longitudinales possèdent des caractéristiques attrayantes pour l’analyse de phénomènes sociaux. Malheureusement, ces données sont souvent minées par le problème de la non-réponse partielle et celui de la non-réponse totale de vague, i.e. l’érosion de l’échantillon. L’imputation massive d’enregistrements consiste à redonner aux non-répondants toutes les valeurs manquantes. Celles-ci, peuvent être obtenues de différentes méthodes, par exemple, à partir d’un donneur judicieusement choisi. Ceci a comme avantage d’augmenter les effectifs finaux, i.e. le nombre d’enregistrement valide à la fin de l’enquête. Par contre, il est possible qu’il y ait un impact sur les estimateurs ou sur les résultats des analyses longitudinales. Cet impact peut varier selon le type d’estimateur ou l’analyse elle-même, mais aussi selon le mécanisme de non-réponse et le taux d’érosion. Une étude par simulation effectuée à partir des données de l’Enquête Longitudinale Nationale auprès des Enfants et des Jeunes permet d’explorer et de mesurer l’impact de l’imputation massive sur quelques analyses longitudinales selon différents scénarios de non-réponse et différentes méthodes d’imputation.

Contexte

Section :

Démographie

Domaine de la communication :

Démographie

Hôte : Université du Québec à Rimouski

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