Statistical Matching for Combining Time-Use Surveys with Consumer Expenditure Surveys: An Evaluation on Real Data

Résumé En Fr

Performing a statistical match to combine two surveys made over the same population by traditional methods is shown to give biased estimates and variance of the imputed values. A method proposed by Rubin (1986) allows imputing an unobserved variable using observations in another dataset by taking into account the partial correlation between the variables that are jointly unobserved for any unit. We use a dataset where households report their expenditures and time-uses to show that fusioning expenditure and time-use surveys by Rubin's procedure allows to recover the true distribution of the missing variables and to yield minimally biased estimates.

La fusion de base de données en utilisant des méthodes d'appariement statistiques traditionnels biaisent les estimations et la variance des valeurs imputés. La méthode proposée par Rubin (1986) permet d'imputer une variable inobservée en utilisant les observations d'une autre base de données et en tenant compte de la corrélation partielle entre les variables qui sont toujours conjointement inobservées. L'application s'opère à partir d'une base de données où les ménages rapportent leurs dépenses et leurs allocations de temps afin de montrer que la procédure de Rubin permet une fusion non-biaisée des bases de données sur l'utilisation du temps avec des bases de données de consommation observées sur un autre échantillon de la population.