Echantillonnage et sondage

Enseignants

Kestemont Marie-Paule;

Langue
d'enseignement

Français

Thèmes abordés

- Cadre général de l'inférence en population finie : Population, échantillon, variables aléatoires dans l'inférence basée sur la planification expérimentale, l'estimation linéaire homogène: unités complexes et unités élémentaires. - Echantillonnage avec probabilités inégales : les estimateurs de Hansen-Hurwitz et de Horvitz-Thompson, le cas particulier de l'échantillonnage aléatoire simple. - Amélioration d'estimateurs au moyen d'information auxiliaire (estimateur de quotient et de régression). - Echantillonnage à partir d'unités complexes : échantillonnage stratifié, échantillonnage en grappes, échantillonnage en deux étapes. - Echantillonnage de populations biologiques : problème de la base d'échantillonnage, estimation de la taille de la population.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.2, 1.3, 2.2, 3.2, 4.1, 5.1, 6.1, 6.4. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.2, 1.3, 2.2, 3.2, 4.1, 6.1, 6.4 B. Ce cours permettra à l'étudiant d'acquérir des connaissances de base sur les méthodes de l'échantillonnage, avec un intérêt particulier, mais non exclusif, pour l'échantillonnage de populations humaines. Au terme du cours, l'étudiant sera capable de planifier correctement une enquête simple et d'en analyser les résultats.

Contenu

Cadre général de l'inférence en population finie :
Techniques de sondages aléatoires et propriétés des estimateurs.

• Sondage aléatoire simple
• Sondage aléatoire stratifié
• Sondage à probabilités inégales
• Sondage en grappes
• Sondages à plusieurs niveaux

Amélioration de l'estimation par utilisation d'information auxiliaire.

Méthodes d'enseignement

8 x 2h d'exposés magistraux et 2 x 2h de travaux pratiques sur ordinateur.
Cet enseignement est conçu de façon à s'adapter rapidement à l'évolution sanitaire (enseignement en présentiel, comodal ou à distance). Les étudiants sont invités à vérifier régulièrement leur horaire de cours sur ADE ainsi que les informations disponibles sur Moodle.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Examen écrit en session et/ou projet individuel évalué sur le rapport de projet et sa défense orale.

Autres infos

Il est indispensable d'avoir suivi et réussi auparavant au moins un cours de statistique inférentielle.

Ressources
en ligne

MOODLEUCL : cours LSTAT2200.

Bibliographie

Mouchart M. et J.-M. Rolin (1981), Enquêtes et Sondages, Série " Recyclage en Statistique ", Vol.5, , Louvain : U.C.L., Comité de Statistique.
Sharon Lohr (1999), Sampling : Design and Analysis, Duxbury Press Rao Poduri S.R.S. (2000), Sampling Methodologies with Applications, London : Chapman and Hall.

Support de cours

• transparents sur moodle

Faculté ou entité
en charge

LSBA