AVIS: Le groupe de consultation IDRE Statistical migrera le site Web vers le WordPress CMS en février pour faciliter la maintenance et la création de nouveaux contenus. Certaines de nos anciennes pages seront supprimées ou archivées de sorte qu'elles ne seront plus conservées. Nous essaierons de maintenir les redirections afin que les anciennes URL continuent à fonctionner de la meilleure façon possible. Bienvenue à l'Institut de recherche et d'éducation numériques Aider le Stat Consulting Group en donnant un cadeau Stata FAQ Comment puis-je analyser les données d'enquête avec un échantillonnage aléatoire stratifié Les exemples ci-dessous utilisent Stata 9. Si vous utilisez Stata versions 7 ou 8, s'il vous plaît Voir cette page. REMARQUE: Si vous voulez voir l'effet de conception ou l'effet de spécification, utilisez les effets estat après la commande. Cet exemple est tiré de Levy et Lemeshows Sampling of Populations. Page 136 échantillonnage aléatoire stratifié Cet exemple est extrait de Lehtonen et Pahkinens Méthodes pratiques pour la conception et l'analyse d'enquêtes complexes. Page 74 Tableau 3.3 Estimations à partir d'un échantillon aléatoire stratifié (n 8), réparti de façon optimale, pour la population de la province91. REMARQUE: Dans cet ensemble de données, le fpc change avec les strates. Ceci est différent de tous les exemples précédents. Le contenu de ce site Web ne doit pas être interprété comme un endossement d'un site Web, d'un livre ou d'un produit logiciel particulier par l'Université de Californie. Stata: Analyse de données et logiciel statistique Jeffrey Pitblado, StataCorp Supposons que vous soyez confronté à l'analyse des données de la Suivant le sondage: La population a été échantillonnée en la stratifiant d'abord, puis en sélectionnant au hasard plusieurs grappes pour chaque strate. Au sein de chaque groupe, les sous-groupes ont été sélectionnés au hasard, puis, pour chaque sous-groupe, des individus ont été sélectionnés au hasard. Votre première question lors de l'analyse des données d'enquête devrait toujours être: Comment puis-je identifier la conception d'échantillonnage à l'aide svyset dans Stata À partir de Stata 9, svyset a une syntaxe pour traiter les multiples étapes de l'échantillonnage en grappes. Letrsquos composent quelques noms de variable pour représenter les caractéristiques de conception d'enquête: stade 2 correction de population finie vous obtenez l'idée. La commande svyset doit être structurée de la manière suivante: (indique à Stata de continuer à la ligne suivante dans les fichiers ado ou do-files.) Avant Stata 9, où svyset n'acceptait que les variables de conception de première étape, on pourrait Supposez que la commande svyset doit être la suivante: Lorsque vous utilisez uniquement les caractéristiques de conception de première étape, vous devez savoir que la spécification d'un FPC implique qu'il n'y avait pas d'échantillonnage dans les UPE. Si cela n'est pas vrai, alors la spécification d'un FPC pour la première étape donnera des erreurs-types négatives, c'est-à-dire que les estimations d'erreur standard seront plus petites qu'elles devraient le faire. Dans ce cas, nous vous recommandons de ne pas configurer un FPC. Si nous supprimons l'option fpc (), nous produirons des estimations de variance appropriées, même pour les conceptions à plusieurs étages. L'assertion précédente est également valide si vous utilisez la syntaxe moderne pour svyset. Mais, pour une raison quelconque, vous ne pouvez spécifier que les caractéristiques du premier stade. Par exemple, certains ensembles de données ne contiennent que des informations sur les unités de stratification et d'échantillonnage sur la première étape, même si elles ont été collectées via une conception à plusieurs étages. Si tel est le cas, fpc () ne doit pas être utilisé pour les raisons expliquées ci-dessus. Dans un Stata courant, vous pouvez spécifier les variables de conception pour chaque étape, en utilisant pour délimiter les étapes. Supposons maintenant que le schéma implique l'échantillonnage en grappes d'abord, puis chaque grappe est stratifiée avant que les sous-groupes ne soient échantillonnés. Ici, nous avons stratifié dans la deuxième étape, mais pas la première, donc nous devrions avoir une variable comme strata2 au lieu de strata1. Si notre conception impliquait un échantillonnage de grappe stratifié à la fois dans la première et la deuxième étape, la commande svyset serait la suivante: Dans une Stata actuelle, vous devez savoir à partir de quel stade une variable stratum identifie les strates. Voir svyset SVY pour plus d'exemples de la façon de svyset conceptions multi-étages. Avant Stata 9, vous ne devriez utiliser l'option strata () que si votre conception avait une stratification dans la première étape.
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