Description
Abstract: Sampling units for the 2013 Methods-of-Payment Survey were selected through an approximate stratified random sampling design. To compensate for non-response and non-coverage, the observations are weighted through a raking procedure. The variance estimation of weighted estimates must take into account both the sampling design and the raking procedure. We propose using bootstrap resampling methods to estimate the variance. We find that the variance is smaller when estimated through the bootstrap resampling method than through Stata’s linearization method, where the latter does not take into account the correlation between the variables used for weighting and the outcome variable of interest.
Résumé: Dans le cadre de l’Enquête sur les modes de paiement de 2013, les unités d’échantillonnage ont été sélectionnées à partir d’un plan d’échantillonnage stratifié aléatoire simple. Pour compenser la non-réponse et la non-couverture, les observations sont pondérées selon la procédure d’ajustement proportionnel itératif. L’évaluation de la variance des estimations pondérées doit tenir compte du plan d’échantillonnage et de la procédure d’ajustement proportionnel itératif. Les auteurs proposent d’utiliser la méthode de rééchantillonnage bootstrap pour évaluer la variance. L’étude montre que la variance estimée grâce à cette méthode est inférieure à celle obtenue avec la méthode de linéarisation propre au logiciel Stata, laquelle ne tient pas compte de la corrélation entre les variables utilisées pour la pondération et la variable de résultat étudiée.
Résumé: Dans le cadre de l’Enquête sur les modes de paiement de 2013, les unités d’échantillonnage ont été sélectionnées à partir d’un plan d’échantillonnage stratifié aléatoire simple. Pour compenser la non-réponse et la non-couverture, les observations sont pondérées selon la procédure d’ajustement proportionnel itératif. L’évaluation de la variance des estimations pondérées doit tenir compte du plan d’échantillonnage et de la procédure d’ajustement proportionnel itératif. Les auteurs proposent d’utiliser la méthode de rééchantillonnage bootstrap pour évaluer la variance. L’étude montre que la variance estimée grâce à cette méthode est inférieure à celle obtenue avec la méthode de linéarisation propre au logiciel Stata, laquelle ne tient pas compte de la corrélation entre les variables utilisées pour la pondération et la variable de résultat étudiée.