Dans ce mémoire, nous étudions le problème de l'estimation de la variance pour les estimateurs par double dilatation et de calage pour l'échantillonnage à deux phases. Nous proposons d'utiliser une décomposition de la variance différente de celle habituellement utilisée dans l'échantillonnage à deux phases, ce qui mène à un estimateur de la variance simplifié. Nous étudions les conditions sous lesquelles les estimateurs simplifiés de la variance sont valides. Pour ce faire, nous considérons les cas particuliers suivants : (1) plan de Poisson à la deuxième phase, (2) plan à deux degrés, (3) plan aléatoire simple sans remise aux deux phases, (4) plan aléatoire simple sans remise à la deuxième phase. Nous montrons qu'une condition cruciale pour la validité des estimateurs simplifiés sous les plans (1) et (2) consiste à ce que la fraction de sondage utilisée pour la première phase soit négligeable (ou petite). Nous montrons sous les plans (3) et (4) que, pour certains estimateurs de calage, l'estimateur simplifié de la variance est valide lorsque la fraction de sondage à la première phase est petite en autant que la taille échantillonnale soit suffisamment grande. De plus, nous montrons que les estimateurs simplifiés de la variance peuvent être obtenus de manière alternative en utilisant l'approche renversée (Fay, 1991 et Shao et Steel, 1999). Finalement, nous effectuons des études par simulation dans le but d'appuyer les résultats théoriques. / In this thesis we study the problem of variance estimation for the double expansion estimator and the calibration estimators in the case of two-phase designs. We suggest to use a variance decomposition different from the one usually used in two-phase sampling, which leads to a simplified variance estimator. We look for the necessary conditions for the simplified variance estimators to be appropriate. In order to do so, we consider the following particular cases : (1) Poisson design at the second phase, (2) two-stage design, (3) simple random sampling at each phase, (4) simple random sampling at the second phase. We show that a crucial condition for the simplified variance estimator to be valid in cases (1) and (2) is that the first phase sampling fraction must be negligible (or small). We also show in cases (3) and (4) that the simplified variance estimator can be used with some calibration estimators when the first phase sampling fraction is negligible and the population size is large enough. Furthermore, we show that the simplified estimators can be obtained in an alternative way using the reversed approach (Fay, 1991 and Shao and Steel, 1999). Finally, we conduct some simulation studies in order to validate the theoretical results.

Dans ce mémoire, nous étudions le problème de l'estimation de la variance pour les estimateurs par double dilatation et de calage pour l'échantillonnage à deux phases. Nous proposons d'utiliser une décomposition de la variance différente de celle habituellement utilisée dans l'échantillonnage à deux phases, ce qui mène à un estimateur de la variance simplifié. Nous étudions les conditions sous lesquelles les estimateurs simplifiés de la variance sont valides. Pour ce faire, nous considérons les cas particuliers suivants : (1) plan de Poisson à la deuxième phase, (2) plan à deux degrés, (3) plan aléatoire simple sans remise aux deux phases, (4) plan aléatoire simple sans remise à la deuxième phase. Nous montrons qu'une condition cruciale pour la validité des estimateurs simplifiés sous les plans (1) et (2) consiste à ce que la fraction de sondage utilisée pour la première phase soit négligeable (ou petite). Nous montrons sous les plans (3) et (4) que, pour certains estimateurs de calage, l'estimateur simplifié de la variance est valide lorsque la fraction de sondage à la première phase est petite en autant que la taille échantillonnale soit suffisamment grande. De plus, nous montrons que les estimateurs simplifiés de la variance peuvent être obtenus de manière alternative en utilisant l'approche renversée (Fay, 1991 et Shao et Steel, 1999). Finalement, nous effectuons des études par simulation dans le but d'appuyer les résultats théoriques. / In this thesis we study the problem of variance estimation for the double expansion estimator and the calibration estimators in the case of two-phase designs. We suggest to use a variance decomposition different from the one usually used in two-phase sampling, which leads to a simplified variance estimator. We look for the necessary conditions for the simplified variance estimators to be appropriate. In order to do so, we consider the following particular cases : (1) Poisson design at the second phase, (2) two-stage design, (3) simple random sampling at each phase, (4) simple random sampling at the second phase. We show that a crucial condition for the simplified variance estimator to be valid in cases (1) and (2) is that the first phase sampling fraction must be negligible (or small). We also show in cases (3) and (4) that the simplified variance estimator can be used with some calibration estimators when the first phase sampling fraction is negligible and the population size is large enough. Furthermore, we show that the simplified estimators can be obtained in an alternative way using the reversed approach (Fay, 1991 and Shao and Steel, 1999). Finally, we conduct some simulation studies in order to validate the theoretical results.

L'imputation est souvent utilisée dans les enquêtes pour traiter la non-réponse partielle. Il est bien connu que traiter les valeurs imputées comme des valeurs observées entraîne une sous-estimation importante de la variance des estimateurs ponctuels. Pour remédier à ce problème, plusieurs méthodes d'estimation de la variance ont été proposées dans la littérature, dont des méthodes adaptées de rééchantillonnage telles que le Bootstrap et le Jackknife. Nous définissons le concept de double-robustesse pour l'estimation ponctuelle et de variance sous l'approche par modèle de non-réponse et l'approche par modèle d'imputation. Nous mettons l'emphase sur l'estimation de la variance à l'aide du Jackknife qui est souvent utilisé dans la pratique. Nous étudions les propriétés de différents estimateurs de la variance à l'aide du Jackknife pour l'imputation par la régression déterministe ainsi qu'aléatoire. Nous nous penchons d'abord sur le cas de l'échantillon aléatoire simple. Les cas de l'échantillonnage stratifié et à probabilités inégales seront aussi étudiés. Une étude de simulation compare plusieurs méthodes d'estimation de variance à l'aide du Jackknife en terme de biais et de stabilité relative quand la fraction de sondage n'est pas négligeable. Finalement, nous établissons la normalité asymptotique des estimateurs imputés pour l'imputation par régression déterministe et aléatoire. / Imputation is often used in surveys to treat item nonresponse. It is well known that treating the imputed values as observed values may lead to substantial underestimation of the variance of the point estimators. To overcome the problem, a number of variance estimation methods have been proposed in the literature, including appropriate versions of resampling methods such as the jackknife and the bootstrap. We define the concept of doubly robust point and variance estimation under the so-called nonresponse and imputation model approaches. We focus on jackknife variance estimation, which is widely used in practice. We study the properties of several jackknife variance estimators under both deterministic and random regression imputation. We first consider the case of simple random sampling without replacement. The case of stratified simple random sampling and unequal probability sampling is also considered. A limited simulation study compares various jackknife variance estimators in terms of bias and relative stability when the sampling fraction is not negligible. Finally, the asymptotic normality of imputed estimator is established under both deterministic and random regression imputation.

L'imputation est souvent utilisée dans les enquêtes pour traiter la non-réponse partielle. Il est bien connu que traiter les valeurs imputées comme des valeurs observées entraîne une sous-estimation importante de la variance des estimateurs ponctuels. Pour remédier à ce problème, plusieurs méthodes d'estimation de la variance ont été proposées dans la littérature, dont des méthodes adaptées de rééchantillonnage telles que le Bootstrap et le Jackknife. Nous définissons le concept de double-robustesse pour l'estimation ponctuelle et de variance sous l'approche par modèle de non-réponse et l'approche par modèle d'imputation. Nous mettons l'emphase sur l'estimation de la variance à l'aide du Jackknife qui est souvent utilisé dans la pratique. Nous étudions les propriétés de différents estimateurs de la variance à l'aide du Jackknife pour l'imputation par la régression déterministe ainsi qu'aléatoire. Nous nous penchons d'abord sur le cas de l'échantillon aléatoire simple. Les cas de l'échantillonnage stratifié et à probabilités inégales seront aussi étudiés. Une étude de simulation compare plusieurs méthodes d'estimation de variance à l'aide du Jackknife en terme de biais et de stabilité relative quand la fraction de sondage n'est pas négligeable. Finalement, nous établissons la normalité asymptotique des estimateurs imputés pour l'imputation par régression déterministe et aléatoire. / Imputation is often used in surveys to treat item nonresponse. It is well known that treating the imputed values as observed values may lead to substantial underestimation of the variance of the point estimators. To overcome the problem, a number of variance estimation methods have been proposed in the literature, including appropriate versions of resampling methods such as the jackknife and the bootstrap. We define the concept of doubly robust point and variance estimation under the so-called nonresponse and imputation model approaches. We focus on jackknife variance estimation, which is widely used in practice. We study the properties of several jackknife variance estimators under both deterministic and random regression imputation. We first consider the case of simple random sampling without replacement. The case of stratified simple random sampling and unequal probability sampling is also considered. A limited simulation study compares various jackknife variance estimators in terms of bias and relative stability when the sampling fraction is not negligible. Finally, the asymptotic normality of imputed estimator is established under both deterministic and random regression imputation.