Lier des enregistrements : Défis et méthodes

Beaucoup de chercheurs rencontrent le défi de faire correspondre des enregistrements provenant de différentes sources de données. C'est surtout vrai quand il n'y a pas d'identifiants uniques disponibles, comme les numéros de sécurité sociale. Dans ces cas-là, on utilise des algorithmes de mise en relation pour identifier les entités qui se chevauchent. Ces algorithmes dépendent souvent d'informations partielles, ce qui peut conduire à des enregistrements manquants qui devraient vraiment être liés ou à de fausses connexions entre des enregistrements qui ne le devraient pas.

Comme les Erreurs dans la liaison d'enregistrements sont souvent ignorées, les chercheurs peuvent finir avec des estimations biaisées ou trop précises des associations qu'ils étudient. On considère la mise en relation des enregistrements comme un problème de données manquantes et on explique les différents mécanismes qui affectent l'analyse des fichiers liés. En se basant sur la littérature existante sur les données manquantes, on classe les méthodes statistiques utilisées dans les fichiers liés en trois types principaux : méthodes de vraisemblance et bayésiennes, méthodes d'Imputation, et méthodes de pondération. On résume les forces et faiblesses de ces méthodes et on évalue leur performance à travers une série de simulations.

#Mise en Relation des Enregistrements dans Différents Domaines

Dans le secteur de la santé et des sciences sociales, les données sur les individus sont souvent éparpillées à travers plusieurs fichiers. Pour analyser les relations dans ces données, les chercheurs doivent lier des enregistrements qui représentent la même personne. Quand des identifiants uniques ne sont pas disponibles à cause des lois sur la vie privée, les chercheurs doivent s'appuyer sur des variables semi-identifiantes comme les noms et adresses pour faire ces connexions.

La mise en relation des enregistrements, parfois appelée correspondance de données ou résolution d'entités, est une méthode statistique utilisée pour trouver des enregistrements qui appartiennent à la même personne à travers différents fichiers. Cette technique a de nombreuses applications, y compris en épidémiologie, en santé, dans les statistiques officielles, et dans les études sur les droits humains.

Il existe deux types principaux de méthodes de mise en relation des enregistrements : déterministes et Probabilistes. Les méthodes déterministes reposent sur des types de correspondances spécifiques et peuvent lier avec précision des enregistrements lorsque les données sont propres et cohérentes. Cependant, s'il y a des erreurs typographiques ou des variations dans la façon dont les noms et adresses sont enregistrés, ces méthodes peuvent échouer. D'un autre côté, les méthodes probabilistes évaluent la probabilité que deux enregistrements proviennent de la même personne. Ces méthodes peuvent utiliser diverses techniques, y compris des modèles mixtes et des algorithmes de classification.

#Défis avec la Liaison Probabiliste

Les approches de liaison probabiliste font souvent des hypothèses sur l'indépendance des variables de liaison. Par exemple, une approche courante est le modèle mixte. Ce modèle simplifie les calculs à travers des hypothèses d'indépendance. Les critiques de cette méthode soulignent qu'elle peut introduire de la subjectivité, notamment lors de la détermination des seuils pour lier les enregistrements.

La liaison probabiliste peut aussi être abordée comme un problème de prédiction, où des algorithmes de classification sont utilisés pour prédire si deux enregistrements représentent la même entité. Ces algorithmes nécessitent des données d'entraînement avec des liens connus pour faire des prédictions précises. Quand ces données ne sont pas disponibles, les chercheurs peuvent utiliser des méthodes non supervisées, bien que leur efficacité puisse varier en fonction des calculs de distance utilisés.

Dans notre article, on se concentre uniquement sur la mise en relation probabiliste où aucune donnée d'entraînement n'est disponible. Les liens manqués ou incorrects peuvent avoir un impact significatif sur les analyses de fichiers liés, conduisant à des biais et des inefficacités. On propose un cadre de données manquantes pour analyser les erreurs de liaison et on décrit plusieurs méthodes inférentielles qui prennent en compte ces erreurs.

#Cadre et Définitions

Pour poser les bases de notre analyse, on commence par quelques définitions. Considérons deux fichiers de données avec ( n_1 ) et ( n_2 ) enregistrements. On note le nombre d'enregistrements qui sont communs aux deux fichiers comme ( m ). Chaque enregistrement a un ensemble de variables de liaison, et il y a des variables qui sont exclusives à chaque enregistrement dans leurs fichiers respectifs.

Le but de la liaison probabiliste est d'identifier les ( m ) enregistrements qui se chevauchent en utilisant les variables de liaison disponibles. Chaque paire d'enregistrements est classée comme un lien (indiquant qu'ils représentent la même entité) ou un non-lien. On définit une structure de liaison en utilisant une représentation matricielle binaire où une paire d'enregistrements est marquée comme liée ou non.

#Le Modèle Fellegi-Sunter

Un modèle populaire pour estimer les structures de liaison est le modèle Fellegi-Sunter (FS). Cette méthode considère les paires d'enregistrements comme provenant d'un mélange de liens et de non-liens. Pour évaluer la similarité entre les enregistrements, on construit des vecteurs de comparaison. Ces vecteurs catégorisent l'accord sur les variables de liaison en différents niveaux, indiquant à quel point les enregistrements correspondent étroitement.

Le modèle FS nécessite l'estimation des Poids assignés à chaque paire d'enregistrements, un processus généralement effectué en utilisant l'algorithme d'Expectation-Maximization (EM). Cette procédure produit des estimations qui permettent aux chercheurs de classer les paires d'enregistrements comme des liens, des non-liens ou des liens possibles selon des seuils définis.

Cependant, cette méthode conduit souvent à des classifications indépendantes des paires d'enregistrements, ce qui pourrait entraîner des Liaisons de type plusieurs-à-un incorrectes. Diverses extensions et modifications du modèle FS existent, visant à améliorer sa capacité à tenir compte de la dépendance et des données manquantes.

#Types d'Erreurs de Liaison

Lors de l'application des méthodes de liaison probabiliste, deux types principaux d'erreurs peuvent se produire : des faux liens et des faux non-liens. Un faux lien se produit lorsque deux enregistrements de différentes entités sont incorrectement liés. Cela peut fausser les associations estimées dans les analyses ultérieures. Par exemple, dans les modèles de régression, de faux liens peuvent entraîner un biais à la baisse dans les estimations des coefficients.

Les faux non-liens surviennent lorsque des enregistrements qui représentent réellement la même entité ne sont pas liés. Cette situation réduit le nombre d'enregistrements disponibles pour l'analyse, diminuant ainsi la puissance statistique et augmentant la variabilité des estimations. Ces erreurs peuvent aussi conduire à un biais de sélection, où certains groupes d'enregistrements sont moins susceptibles d'être liés et donc exclus de l'analyse.

Le degré d'erreurs de liaison dépend largement de la qualité et de la fiabilité des variables de liaison. On peut quantifier la capacité d'une variable de liaison en évaluant sa fiabilité (la probabilité qu'elle soit similaire quand deux enregistrements sont des liens) et sa puissance discriminatoire (la probabilité qu'elle soit similaire quand deux enregistrements ne sont pas des liens). Une faible fiabilité correspond souvent à une occurrence plus élevée de faux non-liens.

#Techniques de Prétraitement : Blocage

Lorsqu'on traite de gros fichiers de données, comparer chaque paire d'enregistrements devient infaisable et peut entraîner encore plus d'erreurs. Pour y remédier, on utilise une technique appelée blocage déterministe. Cela implique de ne comparer que les enregistrements qui sont d'accord sur des variables de blocage spécifiques et hautement fiables. Tout enregistrement qui n'est pas en accord sur ces variables est automatiquement classé comme non-lien.

Choisir la taille optimale des blocs est crucial. De grands blocs peuvent augmenter l'espace de comparaison mais peuvent ne pas apporter une meilleure efficacité ou précision. À l'inverse, si les blocs sont trop petits, de vrais liens pourraient être manqués. Les chercheurs ont proposé diverses stratégies pour optimiser le blocage, y compris l'utilisation de données d'entraînement et la combinaison d'approches déterministes et basées sur les données.

Une autre méthode, le blocage probabiliste, tente d'inférer à la fois le schéma de blocage et les paramètres de liaison simultanément. Cette approche peut aider à propager les incertitudes liées au blocage dans l'analyse statistique globale.

#Analyse Post-Liaison : Avancer

Une fois que deux fichiers sont liés, la recherche continue souvent avec l'objectif d'estimer les associations de population. Une méthode courante pour résumer ces associations est de décrire la moyenne conditionnelle basée sur les liens identifiés. Une autre option inclut l'utilisation de diverses techniques statistiques comme les coefficients de corrélation ou l'analyse multivariée.

Dans les situations où les variables de liaison ne sont pas entièrement observées, le statut de liaison peut être traité comme une variable latente discrète qui explique les données observées. Cette perspective favorise l'inférence utilisant des méthodes basées sur la vraisemblance ou des cadres bayésiens qui prennent en compte à la fois les données observées et manquantes.

#Comprendre les Mécanismes de Liaison

Un mécanisme de liaison explique comment la structure de liaison est liée aux variables dans les fichiers individuels. Il existe des parallèles entre les mécanismes de données manquantes et les mécanismes de liaison. On définit plusieurs mécanismes selon la façon dont la liaison pourrait fonctionner quand certaines informations sont connues ou inconnues.

• Liaison Non-Informationnelle Forte (SNL) : Ce mécanisme suggère que le statut de liaison ne dépend pas des variables exclusives dans aucun des fichiers. Cela peut être comparé à la situation de données manquantes aléatoires dans la littérature sur les données manquantes.

• Liaison Non-Informationnelle (NL) : Ici, le statut de liaison dépend des variables de liaison mais pas des variables de résultat. Ce scénario est analogue à des données manquantes aléatoires.

• Liaison Non-Informationnelle Faible (WNL) : Dans ce cas, la structure de liaison dépend des variables observées, similaire à la liaison non-informationnelle.

• Liaison Informationnelle (IL) : Le statut de liaison dépend des variables non observées qui peuvent biaiser les inférences post-liaison. Cela ressemble au scénario de données manquantes non aléatoires.

#Analyse Principale des Fichiers Liés

L'analyse principale se produit quand les chercheurs effectuent eux-mêmes la mise en relation des enregistrements et l'analyse des données. Cette situation permet à l'analyste d'avoir plus de contrôle et peut mener à des interprétations plus précises. Dans ce contexte, on peut classer les méthodes inférentielles en trois grandes catégories : méthodes de vraisemblance et bayésiennes, méthodes d'imputation, et méthodes de pondération.

#Méthodes de Vraisemblance et Bayésiennes

Ces méthodes reposent sur la spécification d'une vraisemblance de données complètes, qui traite les informations manquantes comme un paramètre au sein de la fonction de vraisemblance globale. Les hypothèses soutiennent que les paramètres gouvernant le processus de liaison et ceux liés à l'analyse sont distincts. Sous certains mécanismes, cette hypothèse fonctionne généralement bien.

#Méthodes d'Imputation

Dans ce contexte, l'imputation fait référence aux façons dont les données de liaison manquantes sont estimées en utilisant des cadres probabilistes. En créant des ensembles de données complets utilisant des liens imputés, les chercheurs peuvent les analyser en utilisant des méthodes statistiques standards.

#Méthodes de Pondération

Ces méthodes visent à ajuster les biais causés par les erreurs de liaison. Elles fonctionnent sous l'hypothèse que la liaison est complète et que le mécanisme de liaison est non-informationnel. En utilisant des poids dans les modèles, les chercheurs peuvent essayer d'obtenir des estimations de paramètres non biaisées.

#Études de Simulation : Tester les Méthodes

Pour examiner la performance des différentes méthodes de liaison et d'inférence, on a réalisé d'amples simulations, créant des scénarios qui imitent à la fois des analyses principales et secondaires de fichiers de données liés.

#Conception de la Simulation d'Analyse Principale

Dans cette conception, on a généré deux fichiers de tailles différentes et introduit des niveaux de chevauchement variés. Différents scénarios de blocage ont été testés, et on a aussi manipulé la puissance discriminatoire des variables de liaison. De plus, on a introduit des erreurs de mesure pour évaluer comment ces facteurs affectaient la performance des différentes méthodes lors de l'estimation des coefficients de régression.

#Métriques d'Évaluation

On a évalué la performance des méthodes par leur biais, les erreurs standard estimées, et les taux de couverture des intervalles de confiance. À travers des simulations, on a observé à quel point ces méthodes pouvaient estimer efficacement les paramètres de régression sous différentes conditions et mécanismes d'erreur.

#Analyse Secondaire des Fichiers Liés

Dans les contextes d'analyse secondaire, les chercheurs pourraient n'avoir accès qu'au fichier lié et non aux données originales. Ce manque d'accès limite la capacité de l'analyste à évaluer correctement la qualité de la liaison. À travers cette analyse, on a exploré comment faire des inférences valides sous ces contraintes.

#Conception de la Simulation

On a généré des fichiers liés de tailles variées et on les a partitionnés en blocs, examinant à la fois des niveaux d'erreurs de liaison élevés et faibles. Pour chaque scénario, on a testé diverses méthodes d'inférence pour voir comment elles fonctionnaient compte tenu des contraintes de l'analyse secondaire.

#Conclusion : Prochaines Étapes dans la Recherche

Dans cet article, on réfléchit aux différentes méthodes pour analyser des fichiers de données liés, les classant en trois types principaux : méthodes de vraisemblance et bayésiennes, stratégies d'imputation, et approches de pondération. On expose leurs hypothèses et limitations respectives, tout en présentant des résultats d'évaluation issus des études de simulation.

Dans l'ensemble, nos simulations soulignent les facteurs clés impactant la performance, notamment le niveau de chevauchement et les mécanismes de liaison. Notamment, il reste de la place pour des recherches futures, en particulier pour étendre l'analyse post-liaison au-delà des modèles linéaires généralisés. De plus, examiner la sensibilité à des mécanismes de liaison alternatifs semble prometteur pour améliorer la fiabilité des inférences tirées de données liées.

#Dernières Réflexions

Explorer et développer ces méthodes garantit que les chercheurs disposent des outils nécessaires pour des analyses précises et significatives des fichiers liés. Étant donné la disponibilité croissante de sources de données diverses, comprendre ces méthodologies sera essentiel pour les chercheurs cherchant à tirer des conclusions valides de leurs études.