Sondages à plusieurs degrés et par grappes
On a ici un exemple de sondage à 3 degrés mais on peut généraliser à. 2
Plans par grappes et à plusieurs degrés
26 nov. 2004 Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM. 3. 26/11/2004 - S.Rousseau b. Justifications. Avantages : Ÿ Absence de base de sondage ou ...
Sondages à plusieurs degrés et par grappes
On a ici un exemple de sondage à 3 degrés mais on peut généraliser à 2
ENQUETES et SONDAGES STA 108 2005-2006
25 novembre: sondages à deux degrés et grappes. 2 décembre: redressement (quotient régression
Enquêtes et sondages
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G.Saporta (CNAM) O.Marchese (IPSOS)
SONDAGE A DEUX DEGRÉS
16 nov. 2009 Tirage d'une seule grappe parmi M=N/n grappes. Page 12. 12. Le tirage systématique. ? L'estimateur de ...
Enquêtes et sondages
21 novembre: sondages à deux degrés et grappes GS 12 décembre: Effets et pratique des redressements OM ... Références http://cedric.cnam.fr/~saporta/.
TRAVAUX DIRIGES
Plans à plusieurs degrés Grosbras Exercices de sondage
ENQUETES et SONDAGES STA 108 2012-2013
3 oct. 2012 Plans par grappes SR. 7. 23 novembre. Redressement (quotient régression
Plans par grappes et à plusieurs degrés
Plans par grappes et à plusieurs degrés Sommaire 1 Principe justification et premiers exemples a Principe b Justification c Premiers exemples 2 Plans par grappes a Cas général : tirage des grappes à probabilités inégales b Tirage des grappes proportionnellement à leur taille c Tirage des grappes à probabilités égales d
IV Sondages échantillons Cairninfo
Les bus sont appelés « grappes » D’un plan à plusieurs degrés : enquête auprès de ménages On sélectionne des zones d’enquête On interroge certains ménages résidant dans les zones choisies Les zones sont appelées « unités primaires » et les ménages « unités secondaires » Réduire les coûts d’enquête
Commencer par le TP à l’adresse suivante: http://cedriccnam
Commencer par le TP à l’adresse suivante: http://cedric cnam fr/vertigo/Cours/ml2/tpDeepLearning1 html Faire ensuite le TP suivant: http://cedric cnam fr/vertigo
Les modèles d’équations structurelles à variables latentes
Par la suite nous étudierons quelques avancées intéressantes dans le cadre de l’analyse statistique de la satisfaction et de la fidélité par le biais des modèles d’équations structurelles à variables latentes Nous illustrerons ces développements par des applications dans le cadre de l’analyse de la satisfaction des clients EDF
Séance d’Exercices Dirigés HTML CGI et PHP
caractères séparé par & puis découpage en paquets séparés par =) 5°) On veut maintenant que le script CGI lancé par la méthode POSTrenvoie une page HTML qui affiche les couples nomVariable valeur Ecrire en langage C un tel script CGI une réponse : Voici un script complet (donné par le serveur Web NCSA) qui fait ce travail
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L’analyse multivariée désigne un ensemble de méthodes et de techniques pour l’étude de tableaux de plusieurs variables décrivant plusieurs individus Plusieurs de ces techniques sont récentes leur développement étant lié en partie à l’augmentation de performances des ordinateurs
Qu'est-ce que le sondage à plusieurs degrés ?
- Si, à l'intérieur des premières grappes tirées au sort, on procède à de nouveaux tirages au sort, on parle alors de sondage à plusieurs degrés. Par exemple : 3 e degré : tirage au sort des ménages dans les communes. 8 Cette procédure est celle des « enquêtes ménages » de l'INSEE.
Quels sont les critères d’un sondage?
- ü La réalité des réponses en recommençant par exemple l’enquête sur quelques questions et la comparaison des réponses obtenues par un enquêteur avec celles des autres ; ? Le respect du plan de sondage. ü • le dépouillement des données ; ? • l’interprétation des résultats.
Qu'est-ce que le sondage par grappes?
- Le sondage par grappes est un cas particulier de sondage à plusieurs degrés dans lequel l’ensemble des unités du dernier degré est enquêtée Exemples Etudes médicales ‘cas patients’ : un échantillon de médecins qui donnent tout ou partie de leur patientèle, un effet de grappe médecin.
Quels sont les différents types de sondages électoraux ?
- Il y a aussi sondage à deux ou n degrés dans les sondages électoraux opérés « à la sortie des urnes » (1 er degré : tirage au sort des bureaux de vote ; 2 e degré : tirage au sort des électeurs relevant de ces bureaux), dans les enquêtes « passagers » des compagnies de transport, dans les mesures d'audience (Médiamétrie...), etc.
26/11/2004 - S.Rousseau
Plans par grappes et à plusieurs degrés
Sommaire
1. Principe, justification et premiers exemples
a. Principe b. Justification c. Premiers exemples2. Plans par grappes
a. Cas général : tirage des grappes à probabilités inégales b. Tirage des grappes proportionnellement à leur taille c. Tirage des grappes à probabilités égales d. Comparaison avec un SAS de même taille e. Considérations pratiques3. Plans à plusieurs degrés
a. Principe général b. Tirage SAS à chaque degré c. Tirages autopondérés d. Considérations pratiques4. Exemples des enquêtes ménages INSEE
Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 226/11/2004 - S.Rousseau
1. Principe, justification et premiers exemples
a. Principe On accède aux unités échantillonnées par l'intermédiaire de regroupements de ces unités. Exemple d'une enquête auprès des ménages : ¼=sélection d'un échantillon de communes,¼=puis on retient :
o tous les ménages des communes retenues : plans par grappes o un échantillon de ménages dans les communes retenues : plans à 2 degrés où les communes s'appellent " unités primaires » et les ménages " unités secondaires » o un échantillon d'individus dans les ménages et communes retenus aux degrés précédents : plans à 3 degrés Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 326/11/2004 - S.Rousseau
b. JustificationsAvantages :
¼=Absence de base de sondage ou mauvaise qualité : seule la connaissance exhaustive des unités primaires (par ex, des villes) est nécessaire.¼=Economie
¼=Gain de temps
Inconvénients :
¼=Perte de précision par rapport à un sondage aléatoire simple sans remise de même taille Effets de grappes : les unités statistiques regroupées dans une même unité primaire ont souvent tendance à se ressembler. á Il faut donc soigner le premier degré de tirage Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 426/11/2004 - S.Rousseau
c. Premiers exemples ¼=En industrie, contrôle par lots : produits de série conditionnés par caisses. ¼=Etudes médicales : on accède aux patients ou à des prescriptions en interrogeant des médecins ou des laboratoires d'analyses médicales ¼=Sondages électoraux " sortie des urnes » réalisés auprès d'électeurs à la sortie de certains bureaux de vote. ¼=Enquête Emploi et enquêtes ménages INSEE Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 526/11/2004 - S.Rousseau
Les notations :
¼=Population :
˜šNkU,...,,...,1Z
¼=M unités primaires (UP) ou M grappes :
r M i i UU 1Z ZDont m sont échantillonnées dans
G S ou S UP¼=N unités secondaires (US) :
Z Z M i i NN 1 où iiUcardNZ
Choix de n
i unités parmi N i dans les m UP i tirées dans I S¼=Total de la variable Y :
ZZ ZZ N k kM i YiY Ytt 11 Où Z i UkkYi Yt¼=Moyenne de la variable Y :
NtNNYN
YM i YiiN k kY ZZZ ZZ 1111ŠŠ
¼=Dispersion du total de la variable Y entre les grappes ou les UP ZĔĕēĄąăJJZ
M iY YiT MttM 1211S²
Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 626/11/2004 - S.Rousseau
2. Plans par grappes
Principe :
¼=Sélection d'un échantillon S
G de grappes¼=Recensement dans chaque grappe retenue
¼=Probabilités d'inclusion des individus et des grappes:ëëëZë?Z
jiijii kliikUlUkUlkUk
etsisi¼=Taille d'échantillon aléatoire :
ZZZ GSiiSks
Nn1 U 1 U i U M Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 726/11/2004 - S.Rousseau
a. Cas général : tirage de grappes à probabilités inégalesEstimateur de Horvitz-Thompson du total
Z G siii y y ttˆ¼=Estimateur sans biais
¼=De variance :
EF jyj iyi jiUijy tttVar I aZ ou Sen-Yates-Grundy¼=Estimateur sans biais de la variance si
0[ ij pour toutes les grappes i et j : EF jyj iyi jiSjiij y tttarV G aZ ou Sen-Yates-Grundy Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 826/11/2004 - S.Rousseau
Estimation de la moyenne
Si N connu ,
Estimateur de Horvitz-Thompson
ZZ G siii yy y tNNtu1
¼=Estimateur sans biais
¼=De variance :
EF y tVar Nˆ²1
¼=estimée par :
EF y tarV N ²1Si N inconnu ,
Estimateur de Hajek :
ZZ GG siiisiii y yHajeky
Nt N tu¼=Estimateur biaisé
¼=Plus précis en présence d'un effet taille : EF EF EF ljYYjj iYYii jiMijHajeky NNNuVar
JÑJa]
Z, ,...,12,
1ˆ EF ljHajekyYjj iHajekyYii jiSijijHajeky
uNuN NuVar G 2,ˆˆ1ˆJÑJa]
Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 926/11/2004 - S.Rousseau
b. Tirage des grappes proportionnellement à leur taille ikii Uk NNmë?ZZ,
En moyenne, la taille d'échantillon vaut :
EF ZZ II Uiii Uiis N N m N NmNnE 2Estimateur de Horvitz-Thompson du total :
Z G siiy iy tmNNtˆEstimateur de Horvitz-Thompson de la moyenne :
Z G siiyy mŠŠ1ˆ Plans par grappes et à plusieurs degrés - CNAM 1026/11/2004 - S.Rousseau
c. Tirage des grappes à probabilités égales UkMi M m kië?Z?ZZ,,...1,
En moyenne, la taille d'échantillon vaut :
EF M Nm M mNnE I Uiis ZZ Estimateurs de Horvitz-Thompson du total et de la moyenne Z G siiyy tmMtˆ Z G siyiiyNNmMŠŠˆ
¼=Estimateurs sans biais
¼=De variance pour le total :
EF mSMmMtVar
Ty21²ˆĔĕēĄąăJZ
Où Ă
ZĔĕēĄąăJJZ
M iY YiT MttM 1211S²
¼=Estimée sans biais par :
EF msMmMtarV
Ty21²ˆˆĔĕēĄąăJZ
où Ă JJZ G siY iYquotesdbs_dbs30.pdfusesText_36[PDF] 1 ´Echantillonnage aléatoire simple
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