Giter Site home page Giter Site logo

calmar's Introduction

Calmar

La macro SAS CALMAR (CALage sur MARges) permet de redresser un échantillon provenant d'une enquête par sondage, par repondération des individus, en utilisant une information auxiliaire disponible sur un certain nombre de variables, appelées variables de calage. Le redressement consiste à remplacer les pondérations initiales (ou "poids de sondage") par de nouvelles pondérations telles que :

  • pour une variable de calage catégorielle (ou "qualitative"), les effectifs des modalités de la variable estimés dans l'échantillon, après redressement, seront égaux aux effectifs connus sur la population ;
  • pour une variable numérique (ou "quantitative"), le total de la variable estimé dans l'échantillon, après redressement, sera égal au total connu sur la population.

Le redressement consiste à remplacer les pondérations initiales, qui sont en général les "poids de sondage" des individus (égaux aux inverses des probabilités d'inclusion), par des "poids de calage" (appelés aussi pondérations finales par la suite) aussi proches que possible des pondérations initiales au sens d'une certaine distance, et satisfaisant les égalités indiquées plus haut.

Lorsque les variables servant au redressement sont toutes catégorielles, le redressement consiste à "caler" les "marges" du tableau croisant toutes les variables sur des effectifs connus, d'où le nom de la macro.

Cette méthode de redressement permet de réduire la variance d'échantillonnage, et, dans certains cas, de réduire le biais dû à la non réponse totale.

Les principaux contributeurs à l'élaboration de cette macro sont Jean-Claude Deville et Carl-Erik Särndal pour la théorie du calage sur marges, et Olivier Sautory pour le développement de la macro CALMAR permettant sa mise en œuvre.

La documentation (disponible ici en français et en anglais) expose succinctement les aspects théoriques du calage sur marges et détaille sa mise en oeuvre pratique, avec des exemples.

La compilation du code source mis à disposition ici s'effectue via les trois lignes de code suivantes :

libname lib_calm 'Z:\Calmar';    
options mstored sasmstore=lib_calm;    
%include 'Z:\Calmar\Calmar.sas';

où dans cet exemple, le code source de la macro (fichier Calmar.sas) est stocké dans le répertoire « Z:\Calmar », qui contiendra aussi la version compilée de la macro.

Pour utiliser ensuite cette version compilée de la macro dans un autre programme, il suffit de l'appeler en début de ce programme via les deux lignes de codes suivantes :

libname lib_calm 'Z:\Calmar';    
options mstored sasmstore=lib_calm;   

Note : la macro CALMAR utilise les modules SAS/STAT et SAS/IML du logiciel SAS.

calmar's People

Contributors

egros14 avatar avouacr avatar

Stargazers

Axel G313248317-51 avatar Khaled avatar  avatar

Watchers

Franck Cotton avatar Romain Lesur avatar  avatar  avatar

Forkers

alexaws

calmar's Issues

Mise à disposition de Calmar2 et Calage généralisé

Bonjour,

Nous travaillons actuellement à Statbel a adapter Icarus pour permettre le calage généralisé (ce qui n'est pas accessible à notre connaissance). Est ce qu'il est prévu (ou faisable) de fournir le code source de Calmar2 contenant cette fonction ? Je suis ok pour adapter le code en R et proposer un pull requests avec cette ajout. (nous finalisons le test du calage linéaire tronqué sous Icarus avant de vous le proposer).

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.