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Keywords:

  • Non-response;
  • measurement error;
  • household survey;
  • auxiliary variable;
  • paradata;
  • response enhancement;
  • statistical adjustment;
  • bias exploration

Résumé

Dans cet article, nous considérons l'utilisation de paradonnées pour traiter la non-réponse et les erreurs de mesure dans les enquêtes auprès des ménages. Trois propriétés fondamentales sont mises en évidence: l'amélioration des taux de réponses, l'ajustement statistique et l'analyse du biais. Nous portons une attention particulière à plusieurs aspects durant les différentes phases de la production statistique à partir de la collecte des données, en passant par l'analyse des données et la manière de sélectionner et d'utiliser l'information auxiliaire disponible et les paradonnées. Les données de registres administratifs fournissent la source d'information auxiliaire pertinente la plus riche et s'ajoutent aux données collectées par les enquêtes et recensements antérieurs. Comme il est important de les utiliser efficacement pour traiter les erreurs qui ne sont pas dues à l'échantillonnage, on doit faire tous les efforts possibles pour augmenter leur disponibilité dans le système statistique et, en même temps, pour développer des méthodes statistiques efficaces qui permettent de mettre à profit l'intégration de données de sources différentes.

Summary

In this paper, we consider the use of auxiliary and paradata for dealing with non-response and measurement errors in household surveys. Three over-arching purposes are distinguished: response enhancement, statistical adjustment, and bias exploration. Attention is given to the varying focus at the different phases of statistical production from collection, processing to analysis, and how to select and utilize the useful auxiliary and paradata. Administrative register data provide the richest source of relevant auxiliary information, in addition to data collected in previous surveys and censuses. Due to their importance in effective dealings with non-sampling errors, one should make every effort to increase their availability in the statistical system and, at the same time, to develop efficient statistical methods that capitalize on the combined data sources.