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Enquête suisse sur la structure des salaires : révision de la pondération, adaptation du plan et perspectives
La pondération de l'enquête suisse sur la structure des salaires 2018 est révisée. L'objectif principal de cette révision est d'utiliser l'information sur les revenus des salariés, mise à disposition de l'Office fédéral de la statistique par les caisses de compensation. Cette information avait déjà été utilisée pour réviser le plan de sondage de l'enquête et doit permettre de réaliser des gains de précision. Ce travail a également été l'occasion de revoir toutes les étapes de la préparation des données et de la pondération.
Révision du plan de sondage pour l'enquête suisse sur la structure des salaires
L'enquête suisse sur la structure des salaires permet d'obtenir des informations sur les salaires versés par les entreprises, sur les emplois concernés et sur les caractéristiques des employés qui perçoivent ces salaires. Pour l'enquête de 2018, l'Office fédéral de la statistique (OFS) a entrepris de réviser le plan d'échantillonnage. Le nouveau plan doit être défini en fonction d'objectifs de précision donnés, et permettre d'utiliser les données auxiliaires sur les revenus qui proviennent de la Centrale de Compensation (CdC, partie du système de sécurité sociale suisse). C'est également l'occasion d'adapter la procédure au tirage de Poisson avec probabilités de sélection uniformes dans des domaines qui remplace depuis 2012 le tirage stratifié. L'utilisation d'un plan de Poisson a permis de simplifier le calcul d'une allocation optimale. En effet, contrairement au plan stratifié, ce calcul ne nécessite pas de traiter des problèmes d'arrondis ou d'imposer des tailles minimales d'échantillons dans les domaines. Certains des objectifs de précision concernaient l'estimation de médianes. Pour les traiter, des calculs de variables linéarisées ont été effectués puis comparés à l'aide de simulations. Enfin, la précision attendue avec la nouvelle allocation peut être évaluée en utilisant les données de l'enquête 2016.
Quasi-Systematic Sampling From a Continuous Population
A specific family of point processes are introduced that allow to select samples for the purpose of estimating the mean or the integral of a function of a real variable. These processes, called quasi-systematic processes, depend on a tuning parameter $r>0$ that permits to control the likeliness of jointly selecting neighbor units in a same sample. When $r$ is large, units that are close tend to not be selected together and samples are well spread. When $r$ tends to infinity, the sampling design is close to systematic sampling. For all $r > 0$, the first and second-order unit inclusion densities are positive, allowing for unbiased estimators of variance. Algorithms to generate these sampling processes for any positive real value of $r$ are presented. When $r$ is large, the estimator of variance is unstable. It follows that $r$ must be chosen by the practitioner as a trade-off between an accurate estimation of the target parameter and an accurate estimation of the variance of the parameter estimator. The method's advantages are illustrated with a set of simulations.
Sondage dans des registres de population et de ménages en Suisse : coordination d’échantillons, pondération et imputation
L’Office Fédéral de la Statistique harmonise ses enquêtes par échantillonnage auprès des personnes et des ménages en Suisse. Dans cet article, nous présentons un aperçu des méthodes actuellement utilisées. Les échantillons sont sélectionnés de manière coordonnée afin de répartir au mieux la charge d’enquête sur les ménages et les personnes. Le calcul des pondérations, dont on présente les principales étapes, est adapté aux différents besoins et aux différentes situations rencontrées. L’Office se base sur les recommandations internationales, dont il participe à l’élaboration, pour le traitement des données d’enquête et les imputations. La précision des estimateurs est systématiquement évaluée en tenant compte des traitements réalisés.
A new sampling design for the Swiss Earnings Structure Survey
The Swiss Federal Statistical Office undertook to revise the sampling design of its biennial Earnings Structure Survey (ESS) for 2018. The new design uses administrative data on incomes, collected by the Swiss Compensation Office (SCO) for social insurance purposes, as proxy variables. The ESS provides information on wages and salaries paid by businesses in relation to the jobs and individual characteristics of employees. Its main products are median standardized wages for a range of population or business domains and total rewards within activity sections. The sampling design revision aimed at improving efficiency by using the SCO incomes and adapting the allocation procedure to the survey objectives: multiple medians and totals. The sampling design used for previous surveys targeted best precision on the overall average earnings under a cost constraint. A linearization technique allows replacing the estimation variance of a median with that of an estimator of total in the allocation problem. We compared results of different linearization procedures using simulations on the SCO incomes matched with the business register. The multi-objective nature of the problem required to scale up the allocation procedure for the case of several hundred interest variables. This is done in two steps: limit values for the coefficient of variation of each interest estimator in the ESS are computed taking into account the maximum achievable precision under full census and a non-response scenario. These limits are set to the publication thresholds of 3% or 5% when possible. Then, a new allocation procedure of ‘sample sizes within strata’, adapted to the ESS sampling design, aims for the minimum overall sample size under constraint that no estimator coefficient of variation exceeds its assigned limit value. The result is a sample size reduced by 10% (approx. 5’000 businesses) for the ESS2018 over the ESS2016 sample and a better control on precisions of the most relevant estimates.
Optimisation des plans de sondage pour les enquêtes auprès des personnes et des ménages par l’utilisation de prédicteurs de non-réponse
Nous présentons un exercice simple de calcul d’allocation dans le cas des enquêtes conduites par l’Office Fédéral de la Statistique (OFS, Suisse) auprès des personnes et des ménages. Ce travail est particulièrement adapté au cas d’enquêtes qui présentent des probabilités de réponse individuelles hétérogènes, sélectionnées dans une base de sondage qui contient des bons prédicteurs de ces probabilités de réponse, et pour lesquelles on dispose de données permettant d’ajuster un modèle de réponse prévisionnel.
Mesure de la charge d’enquête à l’Office Fédéral de la Statistique (Suisse)
L'Office Fédéral de la Statistique veut et doit mettre en place une procédure systématique de mesure du fardeau qui découle de son activité. La définition de ce fardeau et la manière de le mesurer ne sont pas encore totalement figées. Un rapide examen des pratiques des autres instituts nationaux de statistique montre qu'il n'y a pas d'unanimité sur le sujet. On tente ici de donner un aperçu des difficultés et choix qui se présentent à nous. On montre aussi comment l'utilisation d'un seul outil par lequel les échantillons de la plupart des enquêtes sont sélectionnés permet de faciliter la mesure de la charge sans toutefois apporter toutes les solutions.
Coordinated sampling: Theory, method and application at SFSO
Starting in 2009, the Swiss Federal Statistical Office has been using a coordinated sampling procedure for its business surveys - and for its population and household surveys since 2010. The method, developed in Qualité (2009), is an extension of Brewer et al.’s (1972) procedure. It is based on the use of permanent random numbers and allows selecting, at each sampling occasion, a Poisson sample with chosen positive or negative coordination with respect to all past surveys. A priority needs to be assigned to these coordination requirements, as they may be inconsistent. By the end of 2018, 35 business surveys composed of 95 sub-samples were successfully selected using this system. During this period, the sampling frame was updated twice-yearly using extracts of our business register. The pragmatic solution that we adopted consisted in transmitting history of ancient units to new units based on events recorded by register managers. However, an automatic treatment that matched completely the typology of demographic events of Eurostat (2010) was not possible: some information was missing in our records (e.g. in case of a Takeover, which business takes over which), and arbitration is needed for “n-to-m” events. A challenging issue that arose with our population and household surveys is that of the sustainability of the coordinated sampling system. Indeed, the amount of necessary computations and stored data increase with the number of selected samples. While our tests showed that the business sampling system is able to accommodate hundreds more selections, a solution eventually has to be found for the very long run. References: Brewer, K., Early, L., and Joyce, S. (1972). Selecting several samples from a single population. Australian Journal of Statistics, 14 (3), 231-239. Qualité, L. (2009). Unequal probability sampling and repeated surveys. PhD thesis, University of Neuchâtel.
Sampling Designs From Finite Populations With Spreading Control Parameters
We present a new family of sampling designs in finite population based on the use of chain processes and of multivariate discrete distributions. In Bernoulli sampling, the number of non-selected units between two selected units has a geometric distribution, while, in simple random sampling, it has a negative hypergeometric distribution. We propose to replace these distributions by more general ones, which enables us to include a tuning parameter for the joint inclusion probabilities that have a relatively simple form. An effect of repulsion or attraction can then be added in the selection of the units in such a way that a large set of new designs are defined that include Bernoulli sampling, simple random sampling and systematic sampling. A set of simulations show the interest of the method.
The Swiss Coordination System for Business Surveys
The Swiss Coordination System for business surveys is operational since 2009. By september 2015 it has allowed to select 56 samples and subsamples for 20 different surveys. This system can coordinate a sequence of samples positively or negatively by maximizing or minimizing their expected overlap. The system also enables to define an order of priority on the past surveys with which the current sample is coordinated. It is compatible with a dynamic population where units can appear or disappear over time. It also allows for an unconstrained choice of inclusion probabilities for all units in the population. We will present the main principles of this system and discuss the main challenges we had to face for its implementation.
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