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Les plans d'échantillonnage complexes et les méthodes d'estimation conduisent à des expressions extrêmement compliquées, et approximatives, pour les variances des estimations résultant du sondage. De plus, il arrive souvent que les données du sondage ne satisfont pas aux conditions requises pour l'application des techniques statistiques d'analyse, même tout à fait élémentaires. A défaut de techniques simples, le chercheur habituel ignorera les complexités du plan et traitera simplement les données comme si elles avaient été obtenues par un simple échantillonnage au hasard; le chercheur plus raffiné se trouvera frustré de n'être pas capable de tenir compte de tous les effets du plan dans son analyse. Des répétitions indépendantes du plan peuvent parfois fournir des estimations de variances raisonnablement stables et facilement calculables. Ce n'est pas le cas lorsque, comme cela arrive fréquemment dans les sondages à large échelle, on ne prélève que deux unités primaires d'échantillonnage dans un certain nombre de strates. Pour surmonter cette difficulté, le U.S. Bureau of the Census a introduit une méthode de pseudo-répétition pour l'estimation des variances, appelée "half sample replication" dans laquelle un certain nombre de tirages indépendants sont faits dans l'ensemble total des 2L demiéchantillons, L étant le nombre de strates. Il est possible de construire un sous-ensemble d'approximativement L sous-échantillons équilibrés qui, au moins pour les estimations de variance, contient essentiellement toute l'information disponible dans l'ensemble total. L'application de la méthode de "balanced half-sample replication" est illustrée à partir de données tirées du Health Examination Survey du U.S. National Center for Health Statistics. Puisqu'il semble extrêment difficile d'obtenir des approches analytiques susceptibles de fournir les caractéristiques exactes ou même approximatives du comportement des "balanced half-sample replication" dans des situations complexes, des techniques d'évaluation interne (aux données d'un sondage particulier) sont exposées et illustrées. Une investigation de l'emploi du "balanced half-sample replication" pour tester l'hypothèse d'indépendance dans une table de contingence est aussi décrite.
Established in 1885, the International Statistical Institute (ISI) is one of the oldest scientific associations operating in the modern world. Its success can be attributed to the increasing worldwide demand for professional statistical information, its leadership in the development of statistical methods and their application, and in the collective dedication of its members. Our influence can be seen in the improvements in information and analysis throughout the economic, social, biological and industrial sectors. Its industrial influence is evidenced in advanced statistical practises, resulting in improved quality assurance. The ISI is also proud of its continuing support of statistical progress in the developing world. The ISI is composed of more than 2,000 individual elected members who are internationally recognised as the definitive leaders in the field of statistics. Its membership crosses all borders, representing more than 133 countries worldwide. This reservoir of expertise is supplemented by approximately 3,000 + additional individual members of the Institute's specialised sections: The Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability (BS) The International Association for Official Statistics (IAOS) The International Association for Statistical Computing (IASC) The International Association for Statistical Education (IASE) The International Association of Survey Statisticians (IASS) The International Society for Business and Industrial Statistics (ISBIS) Irving Fisher Society for Financial and Monetary Statistics (ISI transitional Section) The ISI publishes a variety of professional books, journals, newsletters and reports, representing the cutting edge in the development of contemporary statistical knowledge. The ISI is especially renowned for its biennial meetings in which the entire membership congregates to exchange innovative ideas, develop new links and discuss current trends and developments in the statistical world.
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Revue de l'Institut International de Statistique / Review of the International Statistical Institute
© 1969 International Statistical Institute (ISI)