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La population de référence est celle des individus de ans et plus. Pour une situation réelle ne pouvant prendre. On réalise alors le calage sur l’échantillon des énages s: Vocabulaire de la statistique 1 Statistiques à une variable Table des matières 1 Vocabulaire de la statistique 1 Exemples Si on connaît la répartition des individus de la population selon les croisements des modalités de ces différents critères, on se retrouve dans le cas de la post-stratification. La principale base de sondage:

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On choisira donc plutôt une méthode bornée et, afin d éviter une accumulation excessive des coefficients aux bornes, on optera pour la méthode logit. Optimisation combinatoire Un algorithme heuristique permet d identifier au moins une solution réalisable à un problème. Elle consiste à modéliser des problèmes de recherche opérationnelle à l aide d inégalités linéaires Plus en détail. Estimation Ce chapitre ne peut en aucun cas être étudié si on n a pas d abord étudié le chapitre 6 sur la loi binomiale et le chapitre 8 sur la loi normale. Distribution des coefficients de redressement de la Multimédia logit [,5 ;,5] logit [,5 ;,] linéaire tronquée [,5 ;,5] linéaire tronquée [,5 ;,] Densité,5,7,9,,3,5 Sur ce graphique sont comparées uniquement les méthodes bornées:

Les pondérations produites par la éthode assurent le calage de l’échantillon sur des totaux de variable s quantitatives connus sur la population, et sur des effectifs de odalités de variables catégorielles connus sur la population.

On trouvera dans [2] et [5] une présentation détaillée de la théorie du calage. Ce prograe est utilisé à l’insee depuis pour redresser les échantillons des enquêtes-énages, ainsi que par de nobreux organises statistiques français et étrangers dans différents doaines de la statistique d’enquête. Une nouvelle version de la acro, Calar 2, offre à l’utilisateur de nouvelles fonctionnalités qui sont présentées dans ce papier.

Une nouvelle version de la acro Calar de redresseent d échantillon par calage Lors du redresseent de l’enquête, on peut opérer des calages indépendants sur les différents niveaux d’observation, ou bien opérer des calages siultanés: Ainsi, dans le cas d’une enquête énages et individus, un calage siultané sur ces deux niveaux assure d’obtenir la êe mafro pour: Le calage est réalisé au niveau d observation le plus élevé, ici le énage.

On réalise alors le calage sur l’échantillon des énages s: Exeple 2 Exainons le cas d’une enquête énage où tous les individus du énage sont interrogés, ainsi qu’un individu « Kish » tiré pari les e e individus « éligibles » du énage. On note Ui Ui la 34 Insee-Méthodes: Actes des Journées de Méthodologie Statistique Le calage est réalisé au maxro d observation le plus élevé, le énage.

La pondération initiale de l’individu-kish du énage est: Le vecteur de variables de calage pour le énage devient x,z,e v cakmar, et le vecteur des totaux X,Z,V.

La éthode est présentée de façon plus détaillée dans [1]. L’utilisateur doit fournir autant de tables en entrée qu’il y de niveaux d’observation, contenant pour chacune les variables de calage relatives au niveau considéré et la variable de pondération initiale poids de sondage.

Il doit égaleent constituer les tables des arges correspondantes. Calar 2 réalise alors toutes les opérations nécessaires pour se raener, coe dans l’exeple cidessus, à un calage unique: Le traiteent de la non-réponse totale par calage généralisé La éthode de calage généralisé appliquée au traiteent de la non réponse consiste à écrire les équations de calage sous la fore suivante: La fonction F est une des calmra de calage disponibles dans le prograe.

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La éthodologie est présentée en détail dans [3]. Cette éthode, prograée dans Calar 2, peret donc une correction de la non réponse êe lorsque les variables qui l’expliquent ne sont observées que sur l’échantillon des répondants, en particulier lorsque ces variables sont des variables d’intérêt.

Elle produit une réduction du biais dû à la calmwr grâce aux variables Z, et une diinution de la variance grâce aux variables X. Dans le cas où la fonction F est linéaire, cette généralisation du calage peut se voir coe une éthode d’estiation par régression avec variables instruentales les variables z. Valmar nouveautés de Calar Une nouvelle fonction de distance Suite à une suggestion d’utilisateurs de Calar voir [4]une nouvelle fonction de distance est proposée dans Calar 2, la fonction sinus hyperbolique généralisée, définie par: Un avantage de cette distance est que cette diinution de l’étendue des poids s’obtient en agissant sur un seul paraètre, au lieu de deux les liites L et U définissant l’étendue des rapports de poids dans les éthodes logit et linéaire tronquée.

Le prograe Calar éliinait autoatiqueent les colinéarités structurelles qui apparaissent lorsque plusieurs variables catégorielles figurent dans les variables de calage la soe des indicatrices relatives aux odalités d’une macr variable catégorielle vaut toujours 1. Mais d autres colinéarités entre variables calnar calage peuvent apparaître, parfois de façon insidieuse.

Par exeple, si l’on veut caler l’échantillon d’une enquête énages sur deux cwlmar « croisées », taille du énage région et CS du chef de énage région, on obtient une équation redondante par région. Calar détectait ces colinéarités, ais l’utilisateur devait redéfinir les variables de calage, de façon à supprier ces colinéarités. Calar 2 propose une autre solution à ce problèe, qui est d’utiliser la calma des atrices macdo généralisées. L’utilisateur peut indiquer un coefficient ultiplicateur à appliquer aux poids initiaux avant calage: Mode d eploi du siulateur d urne IREM de Grenoble 21 octobre Table des atières 1 Installation 1 2 Utilisation 2 3 Modification des paraètres du siulateur 2 31 Modification de la coposition de l urne.

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