Techniques modernes d’échantillonnage d’enquête et de données complexes

Pourquoi étudier l’échantillonnage d’enquête ?

La population du Canada est très diversifiée et les données d’enquête doivent être représentatives de notre population. Si l’industrie, le gouvernement et le milieu universitaire utilisent des données biaisées pour prendre des décisions fondées sur des données, cela peut avoir un impact négatif sur les Canadiens de manière critique et parfois imprévue.

L’échantillonnage d’enquête moderne réduit les biais de sélection et représente mieux la population cible d’intérêt. Cela empêche les chercheurs d’utiliser des sources de données volumineuses pratiques et incontrôlées.

Zones d’exploration

Biais de séléction

Comprend l’examen des implications du biais de sélection dans l’échantillonnage de l’enquête.

Techniques d’échantillonnage classiques

Comprend l’examen des techniques d’échantillonnage d’enquête classiques et l’identification des points d’entrée potentiels pour les biais de sélection.

Échantillonnage d’enquête moderne

Comprend la réduction du fossé entre les méthodes classiques et les outils statistiques modernes pour mieux contrôler les mégadonnées.

Résoudre les défis mondiaux

Objectif de l’équipe de recherche

Améliorer l’échantillonnage des enquêtes modernes et réduire les biais de sélection dans les grandes sources de données.