Évaluation des données non probabilistes en statistiques

Les agences statistiques regardent de plus en plus les sources de données non probabilistes pour créer des statistiques plus rapides et détaillées. Ce changement vise à réduire les coûts et alléger la charge pour ceux qui fournissent les données. Cependant, utiliser ces sources de données peut entraîner des erreurs, notamment des Erreurs de couverture et des Erreurs de mesure. Une erreur de couverture se produit lorsqu'il y a un décalage entre la population échantillonnée et la vraie population d'intérêt. Une erreur de mesure survient lorsque les données recueillies ne reflètent pas fidèlement les valeurs réelles.

Ce papier compare différentes méthodes pour générer des estimations à partir de jeux de données non probabilistes. Une étude de simulation a été réalisée en utilisant une population d'entreprises réaliste pour évaluer l'efficacité de ces méthodes dans différents scénarios où des données peuvent manquer ou être inexactes. Les résultats montrent que certaines méthodes peuvent réduire le biais de sélection, mais la présence d'erreurs de mesure peut affecter considérablement la précision des estimations.

#Le Rôle des Échantillons Probabilistes

Pendant de nombreuses années, les échantillons probabilistes ont été la méthode privilégiée pour les agences statistiques pour recueillir des données et établir des estimations de population. Ces échantillons sont conçus pour représenter la population plus large et ont une base théorique bien établie. Ils sont généralement moins coûteux à recueillir qu'un recensement complet, fournissant des données plus détaillées et plus rapides.

Cependant, les agences cherchent maintenant des alternatives, car réaliser une enquête de haute qualité peut être coûteux. Il y a une demande croissante pour des statistiques plus rapides et une réduction de la charge pour les répondants. Les initiatives d'organisations comme l'Australian Bureau of Statistics reflètent cette tendance, visant à inclure plus de sources de données non liées aux enquêtes dans leur travail.

Les sources de données non probabilistes peuvent inclure de grands ensembles de données provenant de différentes avenues comme les réseaux sociaux, les applications mobiles ou les panels web. Ce papier définit les jeux de données non probabilistes comme ceux où seule une partie de la population est incluse et où la chance d'inclusion n'est pas connue.

#Avantages et Défis des Données Non Probabilistes

Utiliser des données non probabilistes semble prometteur, surtout pour combler les lacunes que les enquêtes probabilistes traditionnelles peuvent laisser. Cependant, cela présente ses propres défis. Les données non probabilistes peuvent souffrir d'erreurs de couverture, où certains segments de la population sont sous-représentés ou sur-représentés.

La sous-couverture se produit lorsque des parties de la population cible ne sont pas incluses dans le jeu de données. Par exemple, de nouvelles entreprises pourraient ne pas encore être répertoriées dans les registres d'entreprises et donc être manquées. La surcouverture se produit lorsque le jeu de données inclut des entreprises qui n'appartiennent pas au groupe cible, comme celles qui ont fermé. La duplication est un autre problème, où la même entreprise pourrait être comptée plusieurs fois.

Dans ce papier, nous nous concentrons principalement sur les erreurs de sous-couverture, qui peuvent aggraver la qualité des estimations. En général, utiliser un petit échantillon probabiliste peut être plus efficace que de s'appuyer sur un grand ensemble de données qui a un biais de sélection. Les erreurs de mesure sont un autre problème, résultant de malentendus ou d'erreurs lors de l'enregistrement des données. Par exemple, une entreprise pourrait déclarer son chiffre d'affaires en dollars entiers alors que l'enquête demande des milliers.

Des efforts ont été faits pour aborder ces défis, notamment concernant le biais de sélection dans les échantillons non probabilistes. Ces méthodes s'appuient sur des informations supplémentaires sur la population pour améliorer les estimations. Cela pourrait impliquer d’utiliser des totaux de population connus, des données provenant de sources administratives ou d'autres échantillons d'enquête probabilistes.

#Étude de Simulation

Pour mieux comprendre l'efficacité des différentes méthodes d'estimation, une étude de simulation a été réalisée en utilisant un contexte d'enquête d'entreprises réaliste. Cette étude a examiné une large gamme d'approches d'estimation pour des données non probabilistes, en se concentrant particulièrement sur des données liées aux entreprises.

La simulation a impliqué la création d'une population qui reflète les ensembles de données d'entreprises du monde réel, ainsi qu'un ensemble d'échantillons non probabilistes et probabilistes pour les tests. La performance des différentes approches d'estimation a été évaluée dans divers scénarios, y compris des cas avec des données manquantes et des erreurs de mesure.

L'objectif principal était de voir comment ces méthodes pouvaient corriger les erreurs et fournir des estimations précises, en particulier lorsqu'elles sont confrontées à des biais potentiels.

#Considérations Clés

Dans l'étude de simulation, plusieurs facteurs importants ont été pris en compte :

1. Détails de la Population : Chaque unité de la population avait divers attributs, tels que la taille des entreprises, le secteur d'activité et la localisation géographique. Ces détails aident à façonner les données tout en fournissant un contexte à la simulation.

2. Designs d'Échantillonnage : Différents designs d'échantillonnage ont été testés pour voir comment ils fonctionnaient avec des données tant non probabilistes que probabilistes. Cela incluait des variations de taille et de méthode pour générer les échantillons.

3. Modèles de Données Manquantes : L'étude a examiné plusieurs scénarios où des données pouvaient manquer de manière aléatoire ou non. Cela aide à simuler les complexités du monde réel lors du travail avec des ensembles de données.

4. Erreurs de Mesure : Un autre angle de focus était comment les erreurs de mesure affectaient les estimations. Dans des contextes réalistes, il est commun que les réponses ne correspondent pas parfaitement aux questions posées en raison de malentendus ou de problèmes d'enregistrement.

#Approches d'Estimation

Le papier discute des différentes méthodes d'estimation utilisées dans l'étude, aidant à former des estimations basées sur les données disponibles. Ces approches peuvent généralement être regroupées en trois catégories principales : le poids, l'imputation et les méthodes doublement robustes.

#Approches de Pondération

Les méthodes de pondération appliquent des poids spécifiques à chaque observation dans le jeu de données pour corriger les biais qui surgissent du design d'échantillonnage. Ces poids peuvent être dérivés de données existantes ou calculés sur la base des probabilités de sélection. L'idée est d'ajuster pour toute divergence qui se produit en raison de la méthode de collecte des données.

#Approches d'Imputation

Les méthodes d'imputation comblent les lacunes dans les jeux de données qui peuvent contenir des valeurs manquantes. En s'appuyant sur des Informations auxiliaires, ces méthodes estiment ce que pourraient être les valeurs manquantes en fonction des données disponibles. Une approche courante implique l'imputation basée sur un modèle, où des modèles statistiques sont construits pour prédire les valeurs manquantes.

#Méthodes Doublement Robustes

Les méthodes doublement robustes combinent à la fois les techniques de pondération et d'imputation. Cela signifie que même si l'une des méthodes est mise en œuvre incorrectement, les estimations peuvent toujours être valides tant que l'autre approche est précise. Cette approche multifacette améliore la fiabilité des estimations sous diverses conditions.

#Résultats de l'Étude de Simulation

Les résultats de l'étude de simulation révèlent des informations importantes sur l'utilisation des jeux de données non probabilistes pour l'estimation statistique. Voici quelques points clés à retenir :

1. Efficacité des Méthodes : Les méthodes testées ont généralement été efficaces pour traiter le biais de sélection, mais la performance variait selon les différents scénarios de données manquantes et d'erreurs de mesure.

2. Performance sous Erreur de Mesure : Lorsque des erreurs de mesure étaient présentes, les estimateurs qui s'appuyaient fortement sur des données non probabilistes montraient des erreurs accrues. Le recours à des échantillons probabilistes est devenu crucial dans ces cas.

3. Méthode à Cadre Double : Lorsqu'aucune erreur de mesure n'était présente, l'approche à cadre double qui utilisait à la fois des échantillons probabilistes et non probabilistes a donné des estimations plus précises avec des tailles d'échantillon plus faibles.

4. Importance des Données Auxiliaires : La présence d'informations auxiliaires a considérablement amélioré la performance des méthodes d'estimation. Cela souligne les avantages d'intégrer plusieurs sources de données lors de la génération d'estimations.

#Conclusion

Le papier souligne l'importance croissante des sources de données non probabilistes dans les statistiques modernes. Alors que les agences s'efforcent d'obtenir des statistiques plus rapides et plus détaillées, comprendre les forces et les faiblesses des diverses méthodes d'estimation est essentiel.

L'étude fournit des informations pratiques pour les agences statistiques cherchant à utiliser efficacement des ensembles de données non probabilistes. Les défis tels que le biais de sélection et les erreurs de mesure peuvent être abordés par une sélection attentive des méthodes et l'utilisation d'informations auxiliaires.

En fin de compte, alors que le paysage de la collecte de données continue de changer, des recherches continues seront essentielles pour affiner ces méthodes. Ce faisant, les agences statistiques pourront mieux servir leurs communautés avec des informations de données précises et significatives.