Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

144 Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 08:30–09:30[MS-172]A Methodological Approach to Controlling Inter-monitor Variability in Computer Assisted TelephoneInterviewing OperationsUne approche méthodologique du contrôle de la variabilité entre les surveillants dans les opérationsd’entrevues téléphoniques assistées par ordinateurHansheng XIE & Walter MUDRYK, Statistics CanadaQuality Control (QC) monitoring has been implementedin Computer Assisted Telephone Interviewingoperations of most social surveys at StatisticsCanada. The QC monitoring has been demonstratedto be instrumental in lowering interviewererrors. However, the consistency and reliability ofthe monitors who evaluate and assess the interviewersremains a general concern of this technique.In this paper, we propose two methods to objectivelyevaluate inter-monitor variability over timeand determine monitors’ consistency in assessinginterviewers.Statistique Canada a exécuté la surveillance du Contrôle dela Qualité dans les opérations de l’Interview TéléphoniqueAssistée par Ordinateur de la plupart des enquêtes sociales.Cet exercice a contribué à diminuer les erreurs commisespar les interviewers. Cependant, cette technique cause unecertaine inquiétude quant à la cohérence et la fiabilité dessurveillants qui évaluent les interviewers. Dans notre article,nous proposons deux méthodes pour évaluer objectivementla variabilité entre les surveillants au cours du temps ainsique pour déterminer objectivement la cohérence des sur-veillants lors de leur évaluation des interviewers.[MS-173]What to do when Survey Weights Weigh you DownQuoi faire quand les pondérations (les poids) d’une enquête pèsent sur vousPat NEWCOMBE, Statistics CanadaDes chercheurs, employant des données d’enquête de StatistiqueCanada, sont parfois frustrés quand l’utilisation despoids d’enquête dans les modèles mène à des résultats diffé-rents de ceux obtenus sans l’utilisation des poids. Bien queStatistique Canada encourage fortement les chercheurs à em-ployer les poids afin de tenir compte du plan de sondage, lacomparaison des résultats pondérés et non pondérés demeureun outil diagnostique intéressant. Cependant, quand il y desdifférences, il n’est pas toujours facile de les justifier. Cetarticle discute de différentes approches face à ce problèmeet de l’utilisation de méthodes graphiques assez simples quipeuvent être effectuées dans SAS.Researchers using Statistics Canada survey datasometimes are frustrated when the application ofthe survey weights produces model results notablydifferent from those obtained without the use ofweights. Although Statistics Canada strongly encouragesresearchers to use the weights to accountfor the sampling design, it is a useful diagnostictechnique to compare the weighted and unweightedresults. However, when there is a difference, it isnot always obvious how to "get to the bottom ofit". This paper discusses approaches to this problem,including some fairly simple graphical methodswhich may be carried out in SAS.Session 09A Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 08:30–09:30 SSC2050Pierre Robillard Award AddressAllocution du récipiendaire du prix Pierre-RobillardSH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College