SILC_ESQRS_A_LU_2011_0000 - Version 2

National Reference Metadata in ESS Standard for Quality Reports Structure (ESQRS)

Compiling agency: STATEC, Institut national de la statistique et des études économiques du Grand-Duché du Luxembourg CEPS/INSTEAD, Centre d'Etudes de Populations, de Pauvreté et de Politiques Socio-économiques

Time Dimension: 2011-A0

Data Provider: LU1

Data Flow: SILC_ESQRS_A


For any question on data and metadata, please contact: EUROPEAN STATISTICAL DATA SUPPORT


1. ContactTop
1.1. Contact organisationSTATEC, Institut national de la statistique et des études économiques du Grand-Duché du Luxembourg CEPS/INSTEAD, Centre d'Etudes de Populations, de Pauvreté et de Politiques Socio-économiques
1.2. Contact organisation unitSTATEC : SOC1 - Conditions de vie au sein de la Division SOC (Statistiques sociales) CEPS/INSTEAD : Plateforme Méthodologie et production de données
1.5. Contact mail addressNOT REQUESTED


2. IntroductionTop
 

The production of quality reports is part of the implementation of the EU-SILC instrument. In order to assess the quality of data at national level and to make a comparison among countries, the National Statistics Institutes are asked to report detailed information mainly on: the entire statistical process, sampling and non-sampling errors, and potential deviations from standard definition and concepts.

This document follows the ESS standard for quality reports structure (ESQRS), which is the main report structure for reference metadata related to data quality in the European Statistical System. It is a metadata template, based on 13 main concepts, which can be used across several statistical domains with the purpose of a better harmonisation of the quality reporting requirements in the ESS.

For that reason the template of this document differs from that one stated in the Commission Reg. 28/2004.

Finally it is the combination of the previous intermediate and final quality reports therefore it is worth mentioning that it refers to both the cross sectional and the longitudinal data.

 


3. Quality management - assessmentTop

NOT REQUESTED


4. RelevanceTop
4.1. Relevance - User Needs

NOT REQUESTED

4.2. Relevance - User Satisfaction

NOT REQUESTED

4.3. Completeness

NOT REQUESTED

4.3.1. Data completeness - rate

NOT REQUESTED


5. Accuracy and reliabilityTop
5.1. Accuracy - overall
 

In terms of precision requirements, the EU-SILC framework regulation as well the Commission Regulation on sampling and tracing rules refers respectively, to the effective sample size to be achieved and to representativeness of the sample. The effective sample size combines sample size and sampling design effect which depends on sampling design, population structure and non-response rate.

 
5.2. Sampling error
 

EU-SILC is a complex survey involving different sampling design in different countries. In order to harmonize and make sampling errors comparable among countries, Eurostat (with the substantial methodological support of Net-SILC2) has chosen to apply the "linearization" technique coupled with the “ultimate cluster” approach for variance estimation. Linearization is a technique based on the use of linear approximation to reduce non-linear statistics to a linear form, justified by asymptotic properties of the estimator. This technique can encompass a wide variety of indicators, including EU-SILC indicators. The "ultimate cluster" approach is a simplification consisting in calculating the variance taking into account only variation among Primary Sampling Unit (PSU) totals. This method requires first stage sampling fractions to be small which is nearly always the case. This method allows a great flexibility and simplifies the calculations of variances. It can also be generalized to calculate variance of the differences of one year to another .

The main hypothesis on which the calculations are based is that the "at risk of poverty" threshold is fixed. According to the characteristics and availability of data for different countries we have used different variables to specify strata and cluster information. In particular, countries have been split into four groups:

1)BE, BG, CZ, IE, EL, ES, FR, IT, LV, HU, NL, PL, PT, RO, SI, UK and HR whose sampling design could be assimilated to a two stage stratified type we used DB050 (primary strata) for strata specification and DB060 (Primary Sampling Unit) for cluster specification;

2) DE, EE, CY, LT, LU, AT, SK, FI, CH whose sampling design could be assimilated to a one stage stratified type we used DB050 for strata specification and DB030 (household ID) for cluster specification;

3) DK, MT, SE, IS, NO, whose sampling design could be assimilated to a simple random sampling, we used DB030 for cluster specification and no strata;

 

In case Eurostat methodology is not accepted by your country, please describe the methodology used at national level for computing the estimates.

Compte tenu du type de sondage retenu pour le Luxembourg, les erreurs-types sont estimées à l’aide de la méthode du bootstrap (2000 rééchantillonnages). Les 2000 rééchantillonnages sont effectués sur les différents échantillons de tirage et non pas uniquement sur les ménages et individus ayant participé à l’enquête l’année en question, avec un calcul de nouveaux poids à chaque rééchantillonnage (prise en compte de la non-réponse).

 
5.2.1. Sampling error - indicators
 
  AROPE At risk of poverty
(60%)
Severe
Material Deprivation
Very low
work intensity

Ind.

value

Stand. errors

Half

CI (95%)

Ind.

value

Stand. errors

Half

CI (95%)

Ind.

value

Stand. errors

Half

CI (95%)

Ind.

value

Stand. errors

Half

CI (95%)

Total

 16.8  0,80  15,06-18,21 13.6   0,84 11,80-15,15   1.2   0,22  0,83-1,70  5,8  0,37  5,11-6,56 

Male

 15.6  0,80  14,02-17,12  12.7  0,84  11,04-14,27  1.3  0,25  0,85-1,86  5.1  0,43  4,24-5,93

Female

 18.0  0,94  15,84-19,55  14.5  0,95  12,43-16,20  1.1  0,24  0,71-1,65  6.6  0,46  5,72-7,45

Age0-17

 21.7  1,41  18,96-24,41  20.3  1,40  17,49-23,05  1.2  0,43  0,55-2,14  2.9  0,43  2,15-3,87

Age18-64

 17.6  0,84  15,69-19,08  13.1  0,88  11,26-14,69  1.4  0,26  1,01-2,01  6.3  0,40  5,54-7,12

Age 65+

 4.7  0,93  2,88-6,41  4.7  0,93  2,80-6,37  0  0,03  0,00-0,12  -  -  -
 
5.3. Non-sampling error
 

Non-sampling errors are basically of 4 types:

  • Coverage errors: errors due to divergences existing between the target population and the sampling frame.
  • Measurement errors: errors that occur at the time of data collection. There are a number of sources for these errors such as the survey instrument, the information system, the interviewer and the mode of collection
  • Processing errors: errors in post-data-collection processes such as data entry, keying, editing and weighting
  • Non-response errors: errors due to an unsuccessful attempt to obtain the desired information from an eligible unit. Two main types of non-response errors are considered:
  1. – Unit non-response: refers to absence of information of the whole units (households and/or persons) selected into the sample
  1. – Item non-response: refers to the situation where a sample unit has been successfully enumerated, but not all required information has been obtained
 
5.3.1. Coverage error
 

Coverage errors include over-coverage, under-coverage and misclassification:

  • Over-coverage: relates either to wrongly classified units that are in fact out of scope, or to units that do not exist in practice
  • Under-coverage: refers to units not included in the sampling frame
  • Misclassification: refers to incorrect classification of units that belong to the target population
 
5.3.1.1. Over-coverage - rate
 
 

Main problems

Size of error

Cross sectional

data

Le tirage s'effectue sur deux bases de sondage (cf. point 12.1).

 

Le fichier de tirage de l’IGSS (Inspection Générale de la Sécurité Sociale), le mieux à même de répondre aux besoins du tirage, ne distingue pas les ménages privés des ménages collectifs. C’est uniquement lors du travail sur le terrain, c’est-à-dire lors de la prise de contact avec les individus, qu’il est possible de les distinguer et de retirer les ménages collectifs. 

Le fichier du Recensement de la population (qui sert de base de sondage aux ménages où tous les membres sont fonctionnaires) ne couvre pas les « ménages logement » dont aucun des membres exerçant une activité professionnelle n’est affilié au régime de sécurité sociale luxembourgeois et aucun des membres est fonctionnaire international. Mais ces ménages représentent une très faible part de la population.

Par rapport à la taille de la population du Luxembourg, les mouvements migratoires de la population sont très importants. La probabilité que l’adresse tirée le 31 décembre de chaque année n’existe plus lors du travail sur le terrain est donc importante.

Pourcentage d’adresses signalées par les enquêteurs comme « adresse inexistante, adresse située dans une zone non résidentielle, adresse inoccupée ou adresse ne correspondant pas à un lieu de résidence principale » dans l'ensemble des adresses tirées (353/9997) : 3,53%

 
5.3.2. Measurement error
 

Cross sectional data

Source of measurement errors

Building process of questionnaire

Interview training

Quality control

RIEN A SIGNALER Le Luxembourg a opté, dans un premier temps, pour un panel de longue durée. Les données transversales et longitudinales sont issues de ce panel. L’année 2011 constitue la neuvième vague de ce panel. Par conséquent, le questionnaire de cette vague a été élaboré à l’image de celui élaboré lors des vagues précédentes, c’est-à-dire à partir du document de travail EU-SILC 065/04 (Description of target variables) et des résultats de l’enquête pilote réalisée en 2002. De très légers ajustements ont été réalisés afin de tenir compte des observations faites par les enquêteurs.

Par ailleurs, l’élaboration du questionnaire a aussi été inspirée par les expériences passées en matière d’enquête sur les conditions de vie des ménages. Depuis 1985, le CEPS/INSTEAD (prestataire de l’enquête EU-SILC) réalise annuellement des enquêtes auprès des ménages dont la configuration est très semblable à celle dessinée pour l’enquête EU-SILC.

Dans un environnement multilingue, le questionnaire d’enquête est élaboré en langue française, puis traduit en langue luxembourgeoise et en langue anglaise. Les allers-retours entre les différentes traductions permettent d‘affiner les formulations.

 Dans le cadre d’un panel à long terme, l’objectif premier est de fidéliser les enquêteurs tout le long du panel. Ils sont les garants du succès de l’enquête. Le noyau central des enquêteurs a été recruté lors de la première vague du panel. Néanmoins, certains enquêteurs n’ont pas désiré poursuivre le projet lors des vagues suivantes et un recrutement de nouveaux enquêteurs pour palier le départ de certains enquêteurs est opéré à chaque nouvelle vague. Ces nouveaux enquêteurs ont suivi une première formation (une demi-journée) ayant pour but de les sensibiliser au métier d’agent-enquêteur. Durant cette session, les formateurs ont abordé les points suivants :

-            rôle et place de l’enquêteur dans l’ensemble du processus d’enquête, depuis la définition de la problématique d’enquête jusqu’aux analyses de données ;

-            prise de contact avec l’interviewé au travers de jeux de rôle ;

-            échange d’expériences entre agents-enquêteurs expérimentés et novices ;

-            évocation de l’enquête EU-SILC sans toutefois présenter le contenu détaillé de l’enquête.

Les enquêteurs ayant participé aux vagues précédentes sont dispensés de cette formation générale.

Dans un deuxième temps (une demi-journée), l’ensemble des enquêteurs suit une formation dont l’objectif est l’explication spécifique du contenu de l’enquête EU-SILC et des documents annexes au questionnaire d’enquête.

Les superviseurs d'enquêteurs contrôlent environ 10% de l'ensemble des ménages enquêtés. Les nouveaux enquêteurs sont plus particulièrement contrôlés. Ce contrôle consiste en un recontact des ménages enquêtés à l'aide d'un questionnaire type. Ce questionnaire permet de contrôler que l'enquête a bien été réalisée, qu'elle a été réalisée dans une durée raisonnable et que l'enquêteur applique les critères de qualité définis lors des formations. Le superviseur recueille également les éventuelles remarques quant au contenu même des questionnaires (les questions difficiles, qui dérangent,...). Et finalement, le superviseur vérifie que le ménage a bien reçu l'indemnité de participation de la part de l'enquêteur.  

   

 
5.3.3. Non response error
 

Non-response errors are errors due to an unsuccessful attempt to obtain the desired information from an eligible unit. Two main types of non-response errors are considered:

1) Unit non-response which refers to the absence of information of the whole units (households and/or persons) selected into the sample. According the Commission Regulation 28/2004:

  • Household non-response rates (NRh) is computed as follows:

NRh=(1-(Ra * Rh)) * 100

Where Ra is the address contact rate defined as:

Ra= Number of address successfully contacted/Number of valid addresses selected

and Rh is the proportion of complete household interviews accepted for the database

Rh=Number of household interviews completed and accepted for database/Number of eligible households at contacted addresses

  • Individual non-response rates (NRp) will be computed as follows:

NRp=(1-(Rp)) * 100

Where Rp is the proportion of complete personal interviews within the households accepted for the database

Rp= Number of personal interview completed/Number of eligible individuals in the households whose interviews were completed and accepted for the database

  • Overall individual non-response rates (*NRp) will be computed as follows:

*NRp=(1-(Ra * Rh * Rp)) * 100

For those Members States where a sample of persons rather than a sample of households (addresses) was selected, the individual non-response rates will be calculated for ‘the selected respondent’, for all individuals aged 16 years or older and for the non-selected respondent.

2) Item non-response which refers to the situation where a sample unit has been successfully enumerated, but not all the required information has been obtained.

 
5.3.3.1. Unit non-response - rate
 

Cross sectional data

Address contact rate
(Ra)*

Complete household interviews
(Rh)*

Complete personal interviews
(Rp)*

Household Non-response rate
(NRh)*
Individual non-response rate
(NRp)*
Overall individual non-response rate
(NRp)*

A*

B*

A*

B*

A*

B*

A*

B*

A*

B*

A*

B*

0.9692 .9446 .5846  .2744   1 0.4334  .7408   0  0  0.4334  0.7408

* All the formulas are defined in the Commission Regulation 28/2004, Annex II

A* = Total sample; B = * New sub-sample

 
5.3.3.2. Item non-response - rate
 

The computation of item non-response is essential to fulfil the precision requirements concerning publication as stated in the Commission Regulation No 1982/2003. Item non-response rate is provided for the main income variables both at household and personal level.

 
5.3.3.2.1. Item non-response rate by indicator
 
 

Total hh gross income
(HY010)

Total disposable hh income
(HY020)

Total disposable hh income before social transfers other than old-age and survivors benefits
(HY022)

Total disposable hh income before all social transfers
(HY023)

% of household having received an amount  100.0 100.0  99.9  99.9 
% of household with missing values (before imputation)  4.3 0.8  0.8  0.8 
% of household with partial information (before imputation)  65.5 99.0  99.0  99.0 

 

 

Imputed rent
(HY030)

Income from rental of property or land
(HY040)
Family/ Children related allowances
(HY050)
Social exclusion payments not elsewhere classified
(HY060)
Housing allowances
(HY070)
Regular inter-hh cash transfers received
(HY080)
Interest, dividends, profit from capital investments in incorporated businesses
(HY090)

% of household having received an amount

Gross

78.3

Gross

11.9 

44.6  8.5  15.6 

Gross

5.1 

Gross

61.7 

% of household with missing values (before imputation)

 100.0  8.2  7.7  3.7  100.0  2.9  47.9

% of household with partial information (before imputation)

 0.0  0.0  17.3  1.1  0.0  0.0  0.3

 

  Cash or near-cash employee income
(PY010)
Other non-cash employee income
(PY020)
Income from private use of company car
(PY021)
Employers social insurance contributions
(PY030)
Cash profits or losses from self-employment
(PY050)
Value of goods produced for own consumption
(PY070)
Unemployment benefits
(PY090)
Old-age benefits
(PY100)
Survivors benefits
(PY110)
Sickness benefits
(PY120)
Disability benefits
(PY130)
Education-related allowances
(PY140

% of household having received an amount

 53.2  5.9

Gross

3.0 

Gross

58.6 

Gross

5.2 

does not exist  4.1  18.4  5.8  0.6  3.6  2.7 

% of household with missing values (before imputation)

 14.0  60.8  100.0  100.0  49.7    10.3  14.4  13.9  8.3  5.3  4.5

% of household with partial information (before imputation)

 6.1  0.0  0.0  0.0  0.8    0.2  7.3  1.5  0.0  0.5  0.0
 
5.3.4. Processing error
 
Data entry and coding Editing controls

L’enquête s’est déroulée en face-à-face selon la méthode PAPI (papier/crayon). Pour lever d’éventuelles erreurs et incohérences, plusieurs contrôles sont prévus.

Dès la réception des enquêtes, les gestionnaires de l’enquête contrôlent, en présence des enquêteurs, les données collectées. A cette occasion, il est éventuellement demandé aux enquêteurs de contacter à nouveau les ménages pour repréciser une information.

Dans une deuxième phase, certaines données de l’enquête sont codifiées (nationalité, code NACE, code ISCO).

Dans une troisième phase, les données sont saisies. Le programme de saisie comporte certains contrôles visant à alerter l’agent de saisie d’erreurs ou d’incohérences dans les données. Parmi les contrôles, citons par exemple ceux des sauts et des renvois.

 

Malgré les contrôles insérés dans le programme de saisie, d’autres tests sont effectués après la phase de saisie.

Ces tests visent essentiellement à repérer les valeurs extrêmes, particulièrement en matière de revenus.

Par ailleurs, dans la mesure où le Luxembourg a opté pour un panel à long terme, une batterie de tests « longitudinaux » ont été mis en place afin de contrôler la cohérence des informations d’une année sur l’autre. Bien que « longitudinaux », ces tests améliorent également la qualité des données transversales.

Finalement, en dernier lieu, ce sont les programmes de contrôle créés par Eurostat qui permettent, le cas échéant, de détecter les incohérences encore présentes dans la base de données.

 
5.3.4.1. Imputation - rate

NOT REQUESTED

5.3.4.2. Common units - proportion

NOT REQUESTED

5.3.5. Model assumption error

NOT REQUESTED

5.3.6. Data revision

NOT REQUESTED

5.3.6.1. Data revision - policy

NOT REQUESTED

5.3.6.2. Data revision - practice

NOT REQUESTED

5.3.6.3. Data revision - average size

NOT REQUESTED

5.3.7. Seasonal adjustment

NOT REQUESTED


6. Timeliness and punctualityTop
6.1. Timeliness

NOT REQUESTED

6.1.1. Time lag - first result

NOT REQUESTED

6.1.2. Time lag - final result

NOT REQUESTED

6.2. Punctuality

NOT REQUESTED

6.2.1. Punctuality - delivery and publication

NOT REQUESTED


7. Accessibility and clarityTop
7.1. Dissemination format - News release

NOT REQUESTED

7.2. Dissemination format - Publications

NOT REQUESTED

7.3. Dissemination format - online database

NOT REQUESTED

7.3.1. Data tables - consultations

NOT REQUESTED

7.4. Dissemination format - microdata access

NOT REQUESTED

7.5. Documentation on methodology

NOT REQUESTED

7.5.1. Metadata completeness - rate

NOT REQUESTED

NOT REQUESTED

7.5.2. Metadata - consultations

NOT REQUESTED

7.6. Quality management - documentation

NOT REQUESTED

7.7. Dissemination format - other

NOT REQUESTED


8. ComparabilityTop
8.1. Comparability - geographical

NOT REQUESTED

8.1.1. Asymmetry for mirror flow statistics - coefficient

NOT REQUESTED

8.1.2. Reference population
 

Reference population

Private household definition Household membership

Il n’y a pas de différence fondamentale entre le concept national et le concept type des statistiques EU-SILC. En termes de répercussion, les effets devraient être tout à fait négligeables.

Même définition que le concept EU-SILC Même définition que le concept EU-SILC
 
8.1.3. Reference Period
 
Period for taxes on income and social insurance contributions Income reference periods used Reference period for taxes on wealth Lag between the income ref period and current variables

Les impôts et les cotisations sociales collectés sont ceux versés durant l’année 2010. Par conséquent, ils ne correspondent pas obligatoirement aux revenus perçus en 2010. Par contre, lorsque ces données ont fait l’objet d’imputations, les calculs ont été opérés par rapport aux revenus de l’année 2010.

Les revenus collectés correspondent à ceux perçus entre le 1er janvier 2010 et le 31 décembre 2010. Il n’y a plus d’impôts sur la fortune depuis 2007. Dans la mesure où l’enquête sur le terrain s’est déroulée de janvier 2011 à novembre 2011, mais que la plupart des enquêtes étaient achevées en juillet 2011 (90%), l’écart entre la période de référence du revenu et les variables actuelles s’étend de 1 mois à 7 mois.
 
8.1.4. Statistical concepts and definitions
 
Total hh gross income
(HY010)
Total disposable hh income
(HY020)
Total disposable hh income before social transfers other than old-age and survivors' benefits
(HY022)
Total disposable hh income before all social transfers
(HY023)
F F F F

 

Imputed rent
(HY030)
Income from rental of property or land
(HY040)
Family/ Children related allowances
(HY050)
Social exclusion payments not elsewhere classified
(HY060)
Housing allowances
(HY070)
Regular inter-hh cash transfers received
(HY080)
Interest, dividends, profit from capital investments in incorporated businesses
(HY090)
Interest paid on mortgage
(HY100)
Income received by people aged under 16
(HY110)
Regular taxes on wealth (HY120) Regular inter-hh transfers paid
(HY130)

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

 

Cash or near-cash employee income
(PY010)
Other non-cash employee income
(PY020)
Income from private use of company car
(PY021)
Employers social insurance contributions
(PY030)
Cash profits or losses from self-employment
(PY050)
Value of goods produced for own consumption
(PY070)
Unemployment benefits
(PY090)
Old-age benefits
(PY100)
Survivors benefits
(PY110)
Sickness benefits
(PY120)
Disability benefits
(PY130)
Education-related allowances
(PY140)
Gross monthly earnings for employees
(PY200)

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

F

 

The source or procedure used for the collection of income variables The form in which income variables at component level have been obtained The method used for obtaining target variables in the required form
Interview face à face (PAPI) : 100% Les variables de revenu ont été collectées au niveau du brut (avant impôts et cotisations sociales) et au niveau du net (après impôts à la source et cotisations sociales).

Dans la mesure où l’assiette fiscale est composée par l’ensemble des revenus soumis à impôt, il est difficile de collecter un revenu net au niveau des composantes. Il s’agit donc ici d’une proxy du net.

Collecte des revenus bruts au niveau des composantes.
 
8.2. Comparability - over time

La conjonction de deux phénomènes - le poids des travailleurs frontaliers et le poids des fonctionnaires internationaux dans la population active - n’autorise pas une comparaison des variables cibles du revenu et du nombre de personnes percevant un revenu avec des sources extérieures.

Les sources extérieures excluent la plupart du temps les fonctionnaires internationaux et incluent les travailleurs frontaliers. Il n’existe pas, à l’heure actuelle, de sources extérieures qui correspondent à la population de référence.

8.2.1. Length of comparable time series

NOT REQUESTED

8.3. Comparability - domain

NOT REQUESTED


9. CoherenceTop
9.1. Coherence - cross domain

La conjonction de deux phénomènes - le poids des travailleurs frontaliers et le poids des fonctionnaires internationaux dans la population active - n’autorise pas une comparaison des variables cibles du revenu et du nombre de personnes percevant un revenu avec des sources extérieures.

Les sources extérieures excluent la plupart du temps les fonctionnaires internationaux et incluent les travailleurs frontaliers. Il n’existe pas, à l’heure actuelle, de sources extérieures qui correspondent à la population de référence.

9.1.1. Coherence - sub annual and annual statistics

NOT REQUESTED

9.1.2. Coherence - National Accounts

La conjonction de deux phénomènes - le poids des travailleurs frontaliers et le poids des fonctionnaires internationaux dans la population active - n’autorise pas une comparaison des variables cibles du revenu et du nombre de personnes percevant un revenu avec des sources extérieures.

Les sources extérieures excluent la plupart du temps les fonctionnaires internationaux et incluent les travailleurs frontaliers. Il n’existe pas, à l’heure actuelle, de sources extérieures qui correspondent à la population de référence.

9.2. Coherence - internal

NOT REQUESTED


10. Cost and BurdenTop

NOT REQUESTED


11. ConfidentialityTop
11.1. Confidentiality - policy

NOT REQUESTED

11.2. Confidentiality - data treatment

NOT REQUESTED


12. Statistical processingTop
12.1. Source data

Afin de couvrir l’ensemble de la population résidente au Luxembourg et :

1/ compte tenu du fait que le fichier d’adresse qui, le mieux, est en adéquation avec les adresses de la population résidente pour la période de référence du revenu ne couvre en fait que les personnes affiliées au système de sécurité sociale luxembourgeois ;

2/ compte tenu du fait que les personnes affiliées à un système de sécurité sociale différent du système luxembourgeois (essentiellement les fonctionnaires internationaux) représentent une part importante dans la population ;

la base de sondage est composée de 2 sources différentes :

- D’une part, un fichier issu de l’Inspection Générale de la Sécurité Sociale (IGSS) qui regroupe l’ensemble des « ménages fiscaux » soumis au régime de sécurité sociale luxembourgeois.

- D’autre part, une sous-population du Recensement de la population, à savoir les « ménages logements » dans lesquels aucun des membres ne bénéficie de revenus soumis aux cotisations sociales obligatoires au régime de sécurité sociale luxembourgeois et dans lesquels la totalité des membres exerçant un emploi a déclaré être fonctionnaire international. 

Cette description vaut pour la base de sondage de la vague 1. Compte tenu que le Luxembourg a opté, dans un premier temps, pour un panel à long terme, cette description vaut aussi pour les vagues 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 9. Néanmoins, chaque année, un nouvel échantillon est tiré afin de tenir compte d’un phénomène typiquement luxembourgeois : le turn-over élevé, comparativement aux autres pays européens, de sa population. Ce nouvel échantillon est composé de « nouveaux immigrés».

Pour les vagues 7, 8 et 9, le nouvel échantillon n’est pas uniquement composé de « nouveaux immigrés », mais de l’ensemble des « ménages fiscaux » soumis au régime de sécurité sociale luxembourgeois. Ce choix a été opéré car nous allons progressivement basculer d’un panel à long terme vers un panel rotatif.

L’opération 2011 constitue la troisième opération pour ce basculement qui s’effectuera sur quatre opérations afin d’observer une continuité dans la livraison des données longitudinales.  

12.1.1. Sampling design and procedure
 

Type of sampling design

 Stratified sampling

Stratification and sub stratification criteria

Variables auxiliaires utilisées pour la stratification du nouvel échantillon

Les 248 602 ménages « fiscaux », recensés dans la base de sondage (source IGSS), ont été répartis dans 18 strates (numérotées de 197 à  214). A l’exception de la taille du ménage « fiscal » (1 personne affiliée, 2 personnes, 3 personnes et plus), les variables auxiliaires utilisées pour la stratification se réfèrent aux caractéristiques de la personne de référence du ménage « fiscal ». Par définition, la personne de référence (ou titulaire principal) correspond au membre dont les revenus individuels (seuls les revenus faisant l’objet d’un prélèvement de cotisations sociales, sont pris en compte) contribuent le plus au revenu total du ménage « fiscal ».  

Les trois variables auxiliaires retenues sont les suivantes :

1°) – le statut de la personne de référence vis-à-vis de l’activité économique, en distinguant :

- les personnes de référence (salariées ou non salariées) bénéficiant d’un revenu du travail (« actif occupé » ou d’une pension (« pensionné ») ;

- les salariés non occupés bénéficiant d’une indemnité de chômage, d’un congé parental ou d’une mesure de pré-retraite (« salarié non occupé »);

- les personnes de référence cotisant volontairement auprès d’une des caisses de maladie luxembourgeoise, sur une base forfaitaire et sans justification de revenu (« assuré volontaire ») ;

- les personnes de référence dont le revenu principal correspond au Revenu Minimum Garanti versé par le « Fond National de Solidarité ».

 2°) – La nationalité

 3°) – La taille du ménage « fiscal »,  c’est à dire le nombre de personnes affiliées en tant qu’assuré ou « coassuré » (personne prise en charge) auprès d’une des caisses de maladie du système de sécurité luxembourgeois, soient :

- ménage « fiscal » d’une seule personne affiliée ;

- ménage « fiscal » de deux personnes affiliées ;

- ménage « fiscal » de trois personnes affiliées et plus.

Les 18 strates du plan d’échantillonnage résultent de la combinaison de ces trois variables. La correspondance entre les variables de stratification et la numérotation des strates est précisée dans la table D1.

Taille d’échantillon et critères d’allocation

Pour chacune des 18 strates, la taille de l’échantillon a été fixée sur la base d’un compromis entre trois critères d’allocation :

- un certaine dose de proportionnalité : la taille de l’échantillon tient compte de la taille relative de la strate par rapport aux autres strates ;

- un taux de sondage plus élevé pour les strates ayant un effectif de population peu élevé, ceci dans la perspective d’obtenir un nombre de réponses suffisant au niveau de chaque strate ;

- sur la base de l’expérience passée sur des enquêtes en face - à- face auprès des ménages,  un taux de sondage plus élevé pour les catégories (ou strates) de ménages « fiscaux »  susceptible d’avoir a priori  un taux de réponse plus faible que la moyenne.

Au total, 5 000 unités (ou adresses) ont été sélectionnées parmi une population de 248 602  ménages « fiscaux ». Les tailles de population et d’échantillon des 18 strates figurent dans la table D1.

Table D1. Plan d’échantillonnage du 10ème échantillon (ménages fiscaux)

Statut du

Titulaire

Principal

Nationalité

Taille du

Ménage

« fiscal »

Strate

Effectif population

Effectif échantillon

Non salariés

(Actif)

 

1 pers.

197

5437

160

2 pers.

198

2744

120

3 pers. et +

199

4457

140

Salariés privés

(Actif)

 

Luxembourgeoise

1 pers.

200

34633

640

Autre

1 pers.

201

35723

550

Luxembourgeoise

2 pers.

202

10608

290

Autre

2 pers.

203

11658

250

Luxembourgeoise

3 pers. et +

204

16703

370

Autre

3 pers. et +

205

24075

430

Fonctionnaires et employés publics

 

1 pers.

206

10229

230

2 pers.

207

4127

150

3 pers. et +

208

8647

200

Autres

(Non-actif)

 

1 pers.

209

8020

150

2 pers.

210

1410

100

3 pers. et +

211

1378

100

Pensionnés

 

1 pers.

212

39373

510

2 pers.

213

26862

360

3 pers. et +

214

2518

250

 

Sample selection schemes

Constitution de l’échantillon EU-SILC à partir de l’empilement de neuf échantillons :

-un premier échantillon longitudinal composé de 9 580 personnes ayant participé à la première vague de l’enquête[1] ;

-un second échantillon longitudinal comprenant 1 760 personnes ayant participé à la seconde vague de l’enquête[2] ;

-un troisième échantillon longitudinal comprenant 1 432 personnes ayant participé à la troisième vague de l’enquête[3] ;

-un quatrième échantillon longitudinal comprenant 1 678 personnes ayant participé à la quatrième vague de l’enquête[4] ;

-un cinquième échantillon longitudinal comprenant 1 357 personnes ayant participé à la cinquième vague de l’enquête[5] ;

-un sixième échantillon longitudinal comprenant 1 233 personnes ayant participé à la sixième vague de l’enquête[6] ;

-un septième échantillon longitudinal comprenant 3 055 personnes ayant participé à la septième vague de l’enquête[7] ;

-un huitième échantillon longitudinal comprenant 3 715 personnes ayant participé à la huitième vague de l’enquête[8] ;

-un nouvel échantillon composé de  5 000 ménages « fiscaux ».

Schéma de sélection de l’échantillon

En résumé, l’échantillon total de la vague 9 de l’enquête EU-SILC est issu de huit échantillons longitudinaux d’individus et de 18 échantillons aléatoires simples de  ménages « fiscaux ». Il est important de souligner que les différents échantillons de répondants ne peuvent pas être empilés au stade du plan d’échantillonnage : les unités d’échantillonnage sont différentes ; le lien précis entre les ménages « fiscaux » (unité d’échantillonnage) et les ménages « logements » (unité d’analyse) n’est pas toujours connu. L’empilement des différents échantillons de répondants s’effectue durant les phases de pondération et par l’intermédiaire notamment de la Méthode Des Poids Partagés.


 

[1] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la première vague du PSELL3 ».

[2] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la seconde vague du PSELL3 ».

[3] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la troisième vague du PSELL3 ».

[4] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la quatrième vague du PSELL3 ».

[5] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la cinquième vague du PSELL3 ».

[6] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la sixième vague du PSELL3 ».

[7] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la septième vague du PSELL3 ».

[8] Voir document « Eléments d’information sur la pondération des échantillons de la huitième vague de l’enquête EU-SILC ».

 

Sample distribution over time

The sample was drown at the 31th december 2009.  
 
12.1.2. Sampling unit

Unités d’échantillonnage

A)    Un premier échantillon longitudinal d’individus

Un premier échantillon est constitué des 9 580 personnes qui ont accepté de participer à la première vague de l’enquête. A l’issue de cette première vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 3 534 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la première vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 1). 

B)     Un second échantillon longitudinal d’individus

Un second échantillon est constitué des 1 760 personnes qui ont accepté de participer pour la première fois à la seconde vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 620 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la seconde vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 2).

C)    Un troisième échantillon longitudinal d’individus

Un troisième échantillon est constitué des 1 432 personnes qui ont accepté de participer pour la première fois  à la troisième vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 532 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la troisième vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 3).

D)    Un quatrième échantillon longitudinal d’individus

Un quatrième échantillon est constitué des 1 678 personnes qui ont accepté de participer à la quatrième vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 610 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la quatrième vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 4).

E)     Un cinquième échantillon longitudinal d’individus

Un cinquième échantillon est constitué des 1 357 personnes qui ont accepté de participer pour la première fois  à la cinquième vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 512 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la cinquième vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 5).

F)     Un sixième échantillon longitudinal d’individus

Un sixième échantillon est constitué des 1 233 personnes qui ont accepté de participer pour la première fois à la sixième vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 465 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la sixième vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 6).

G)    Un septième échantillon longitudinal d’individus

Un septième échantillon est constitué de 3 055 personnes qui ont accepté de participer pour la première fois à la septième vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 1 116 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la septième vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 7).

H)    Un huitième échantillon longitudinal d’individus

Un huitième échantillon est constitué de 3 715 personnes qui ont accepté de participer pour la première fois à la huitième vague de l’enquête. A l’issue de cette vague, ces unités longitudinales se répartissaient au sein de 1 448 ménages « logements ». Toutes les informations relatives au plan d’échantillonnage, aux unités d’échantillonnage et aux diverses procédures de pondération, figurent dans le rapport de la huitième vague. Les poids de base correspondent aux poids individuels transversaux (variable RB050 de la vague 8).

I)       Un échantillon supplémentaire de ménages « fiscaux » 

En plus des neuf bases de sondages (deux bases pour la première vague, puis une base pour chaque échantillon supplémentaire introduit lors des vagues suivantes) qui ont été utilisées lors des huit vagues précédentes, une dixième base de sondage a été construite par les services de l’Inspection Générale de la Sécurité Sociale (IGSS).

Elle comprend l’ensemble des personnes :

- qui résidaient officiellement sur le territoire du Grand-Duché de Luxembourg au cours du mois de décembre 2009 ;

- qui étaient affiliées auprès d’une des caisses de maladie (privées ou publiques) du système de sécurité sociale luxembourgeois au cours du mois de décembre 2009.

L’unité de sondage est le ménage dit « fiscal » qui est composé uniquement d’un  assuré (ou de deux  assurés pour les couples mariés bi-actifs ou pensionnés) ainsi que des personnes prises en charge par la caisse de maladie (les « coassurés »). En prenant en compte uniquement les revenus individuels qui font l’objet d’un prélèvement de cotisations sociales, la personne de référence (ou titulaire principal) est celle qui contribue le plus au revenu du ménage « fiscal ». La table D1 (cf. 12.1.1) décrit le plan d’échantillonnage retenu pour la constitution d’un échantillon supplémentaire de ménages « fiscaux ».

Cette base de sondage est reliée indirectement à la population cible (ménages privés « logement »). La relation de passage entre ces deux populations (ménages « fiscaux » et ménages « logements ») est assurée, lors des différentes phases de pondération, par la Méthode Généralisée du Partage des Poids.

12.1.3. Sampling rate and sampling size
 

Concerning the SILC instrument, three different sample size definitions can be applied:

- the actual sample size which is the number of sampling units selected in the sample

- the achieved sample size which is the number of observed sampling units (household or individual) with an accepted interview

- the effective sample size which is defined as the achieved sample size divided by the design effect with regards to the at-risk-of poverty rate indicator

Given that the effective sample size has been already treated in the section dealing with sampling errors, in this section the attention focuses mainly on the achieved sample size.

Actual sample size = 9997

Achieved sample size = 5464

12.2. Frequency of data collection

Frequency : annually

Fieldwork duration : from the 23th january to 26th november 2011

 

  Frequency Percent
Janvier 91 1,7
Février 1059 19,4
Mars 1243 22,7
Avril 825 15,1
Mai 816 14,9
Juin 442 8,1
Juillet 413 7,6
Août 137 2,5
Septembre 174 3,2
Octobre 158 2,9
Novembre 106 1,9
Total 5464 100,0

 

12.3. Data collection
 

Mode of data collection

1-PAPI
(% of total)
2-CAPI
(% of total)
3-CATI
(% of total)
4-Self administrated
(% of total)
 100%  0%  0%  0% 

The mean interview duration

The mean interview duration per household is calculated as the sum of the duration of all household interviews plus the sum of the duration of all personal interviews, divided by the number of household questionnaires completed. Only households accepted for the database have to be considered.

Average interview duration = 27,6 mn

12.4. Data validation

NOT REQUESTED

12.5. Data compilation

NOT REQUESTED

12.5.1. Weighting procedure
 

Design factor

Non-response adjustments

Adjustment to external data

Final cross sectional weights

 

Le design effect n’est pas calculé car :

-          utilisation d’un échantillon indirect (l’unité est le ménage fiscal au lieu du ménage logement)

-          design trop complexe pour décomposer l’effet de la non-réponse, du partage des poids et de la calibration finale.

Ajustements pour non-réponse

La correction de la non-réponse « globale » repose sur une modélisation du comportement des contactés et/ou des répondants (ou de leurs complémentaires respectifs). 

Les variables susceptibles d’apporter un pouvoir explicatif se limitent aux variables auxiliaires disponibles dans chacun des neufs échantillons. Pour chacune des variables retenues, quatre indicateurs sont  précisés :

- le taux de contact (ou de réponse) non pondéré ;

- le taux de contact (ou de réponse) pondéré ;

- l’estimation (en %) de la variable mise en cause sous l’hypothèse d’un comportement uniforme (ou homogène) au niveau des contacts (ou des réponses) ;

- la donnée de référence (ou total de calage) issue de la base de sondage (en %).

La présence des deux derniers critères résulte du fait que les différentes étapes d’ajustement des pondérations font appel à une méthode de calage. La table R1_0 présente les indicateurs non pondérés. 

Figure 1 : PONDERATIONS (cf. Figure 1 en Annexe)

Table R1_0. Taux de contact et de réponse

Echantillon

Effectif

échantillon

Effectif

contact

Effectif

Réponse

Taux de

contact

Taux de

Réponse

Individus

Longitudinaux

Vague 1

9580

3014

31.46

Individus

Longitudinaux

Vague 2

1760

509

28.92

Individus

Longitudinaux

Vague 3

1432

459

32.05

Individus

Longitudinaux

Vague 4

1678

676

40.29

Individus

Longitudinaux

Vague 5

1357

520

38.32

Individus

Longitudinaux

Vague 6

1233

515

41.77

Individus

Longitudinaux

Vague 7

3055

1805

59.08

Individus

Longitudinaux

Vague 8

3715

2809

75.61

Ménages « fiscaux »

Vague 9

5000

3935

1377

78.70

29.70

 

A) - Correction de la non-réponse totale au niveau du premier échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 1) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R1_1  à R1_6. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « logit » avec une borne inférieure égale à 0.6 et une borne supérieure fixée à 1.4. Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R1_1 : Typologie des ménages privés

 

Typologie des ménages privés

Effectif

Une personne âgée entre 16 et 64 ans

Deux personnes dont un adulte âgé entre 16 et 64 ans

Trois personnes dont au moins un enfant de moins de 16 ans

87693

Deux personnes âgées entre 16 et 64 ans

Deux personnes âgées de 65 ans et plus

213063

Une personne âgée de 65 ans et plus

Trois personnes âgées de 16 ans et plus

Quatre personnes et plus âgées de 16 ans et plus

Quatre personnes ou plus dont au moins un enfant âgé de moins de 16 ans

89967

 

Table R1_2 : Ménages privés et nombre d’enfants âgés de moins de 16 ans

Nombre d'enfants de moins de 16 ans

Effectif

Moins de 3 enfants

357406

3 enfants et plus

33317

Table R1_3 : Ménages privés et nombre de personnes âgées de 65 ans et plus

Nombre de personnes de 65 ans et plus

Effectif

0 personne

319495

1 personne

44161

2 personnes et plus

27067

Table R1_4 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

42063

2 personnes

87657

3 personnes

80417

4 personnes

101724

5 personnes

58761

6 personnes et plus

20101

Table R1_5 : Répartition des ménages privés par groupes de communes et le type d’habitation

Groupes de communes

Effectif

Groupe A

78329

Groupe B

226377

Groupe C

86017

Table R1_6 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge, le sexe et la nationalité

 

 

Classes d'âge 

Nationalités

Luxembourgeois

Autre nationalité

 

Sexe

Sexe

Masculin

Féminin

Masculin

Féminin

Moins de 15 ans

45191

30831

15 – 29 ans

40355

27438

30 – 39 ans

18686

18155

33192

40 – 49 ans

20203

20009

24246

50 – 59 ans

16031

15724

15910

60 ans et plus

22478

30737

11537

 

B) - Correction de la non-réponse totale au niveau du second échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 2) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R2_1  à R2_3. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « raking ratio ». Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R2_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

774

2 personnes

1292

3 personnes

1320

4 personnes et plus

2782

Table R2_2 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

2264

Italienne

Française

Belge

Allemande

1664

Autres nationalités

1121

Luxembourgeoise

1119

Table R2_3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 30 ans

1974

1357

30 ans et plus

1639

1198

 

C) - Correction de la non-réponse totale au niveau du troisième échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 3) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R3_1  à R3_3. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du «raking ratio ». Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R3_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

890

2 personnes

2633

3 personnes

2234

4 personnes et plus

3476

Table R3_2 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

3683

Italienne

Française

Belge

Allemande

2077

Autres nationalités

2213

Luxembourgeoise

1260

Table R3_3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 30 ans

2506

2145

30 ans et plus

2702

1880

 

D) - Correction de la non-réponse totale au niveau du quatrième échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 4) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R4_1  à R4_3. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « raking ratio ». Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R4_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

1713

2 personnes

3699

3 personnes

4179

4 personnes et plus

7229

 
Table R4_2 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

6426

Italienne

Française

Belge

Allemande

5806

Autres nationalités

2488

Luxembourgeoise

2100

Table R4_3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 30 ans

4609

4263

30  ans et plus

4501

3447

 

E) - Correction de la non-réponse totale au niveau du cinquième échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 5) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R5_1  à R5_3. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « raking ratio ». Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R5_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

1139

2 personnes

2333

3 personnes

2687

4 personnes et plus

2978

Table R5_2 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

3201

Italienne

486

Française

1093

Belge

496

Allemande

455

Autres nationalités

2583

Luxembourgeoise

823

Table R5_3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 15 ans

846

1029

15 – 29 ans

1269

1378

30 – 39 ans

1349

1204

40 – 49 ans

669

489

50 ans et plus

497

407

 

F) - Correction de la non-réponse totale au niveau du sixième échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 6) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R6_1 à R6_3. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « raking ratio ». Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R6_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

1226

2 personnes

3636

3 personnes

2245

4 personnes et plus

4496

 

Table R6_2 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

3722

Italienne

696

Française

1613

Belge

665

Allemande

601

Autres nationalités

3672

Luxembourgeoise

634

Table R6_3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 15 ans

1228

1338

15 – 29 ans

1938

1909

30 – 39 ans

1557

1142

40 – 49 ans

980

760

50 ans et plus

428

323

 

G) - Correction de la non-réponse totale au niveau du septième échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 7) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R7_1 à R7_3. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « logit » avec une borne inférieure égale à 0.7 et une borne supérieure fixée à 1.15. Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

Table R7_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

51150

2 personnes

101239

3 personnes

91095

4 personnes et plus

204304

Table R7_2 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

70326

Italienne

Française

Belge

Allemande

65259

Autres nationalités

48279

Luxembourgeoise

263924

Table R7_3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 15 ans

43096

40470

15 – 29 ans

40706

40520

30 – 39 ans

33096

33562

40 – 49 ans

39499

36726

50 ans et plus

67247

72866

 

H) - Correction de la non-réponse totale au niveau du huitième échantillon (échantillon longitudinal issu de la vague 8) par la méthode de calage sur marges au niveau de l’unité longitudinale

En prenant comme poids initiaux, les poids de base, la correction des individus longitudinaux « non-répondants » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables R8_1 à R8_4. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « logit » avec une borne inférieure égale à 0.9 et une borne supérieure fixée à 1.1. Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité longitudinale.

 Table R8_1 : Ménages privés selon  la taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

1 personne

55189

2 personnes

107248

3 personnes

99724

4 personnes et plus

219572

 
 
Table R8_2 : Ménages privés selon le statut de résidence

Statut de résidence

Effectif

Propriétaire

352523

Locataire

129210

 

Table R8_3 : Population des ménages privés selon la nationalité

Nationalités

Effectif

Portugaise

78020

Italienne

Française

Belge

Allemande

72425

Autres nationalités

56272

Luxembourgeoise

275016

Table R8_4 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 15 ans

44620

42518

15 – 29 ans

44241

42873

30 – 39 ans

37060

38020

40 – 49 ans

41709

40241

50 – 64 ans

32368

31265

65 ans et plus

39766

47052

 

I) – Correction de la non-réponse totale au niveau de l’échantillon supplémentaire (9 ème échantillon)

I.1.) Correction des ménages « non contactés » par la méthode de calage sur marges

En prenant comme poids initiaux les poids de sondage, la correction des ménages « non contactés » a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur marges. Les totaux de calage figurent dans les tables C9_1 à C9_4. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « logit » avec une borne inférieure égale à 0.8 et une borne supérieure fixée à 1.2. Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité d’échantillonnage : le ménage « fiscal ».

Table C9_1 :  Taille du ménage fiscal           

Taille du ménage fiscal

Effectif

Une personne

133415

Deux personnes

47409

Trois personnes

25099

Quatre personnes et plus

32679

Table C9_2 :  Répartition des titulaires principaux selon la nationalité         

Nationalités

Effectif

Luxembourgeoise

151405

Portugaise

38623

Italienne

Française

Belge

Allemande

38765

Autres nationalités

19809

 

Table C9_3 : Répartition des titulaires principaux selon la nationalité et le statut d’activité             

Nationalités

Statut d’activité

Actif

Pensionné

Luxembourgeoise

96860

54545

Etrangère

82989

14208

Table C9_4 : Répartition des titulaires principaux  selon l’âge et le sexe

Classes d'âge 

Sexe

Masculin

Feminin

16 – 29

23601

19024

30 – 49

66017

35194

50 – 64

37376

17207

65 et +

26570

23613

I.2.) Le traitement de la non-réponse (refus volontaires) par rapport au plan de sondage et à l’ajustement des ménages non-contactés.

En prenant comme poids initiaux les poids de calage après correction des « non-contactés », la correction de la non-réponse a été prise en compte au niveau de la pondération par un calage sur marges. Les totaux de calage figurent dans les tables R9_1 à R9_4. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « logit » avec une borne inférieure fixée à 0.6 et une borne supérieure égale à 1.2. Il s’agit d’un calage simple au niveau de l’unité d’échantillonnage : le ménage « fiscal ».

Table R9_1 : Répartition des ménages fiscaux selon la taille            

Taille du ménage

Effectif

1 personne

133415

2 personnes

47409

3 personnes

25099

4 personnes et plus

32679

Table R9_2 : Répartition des titulaires principaux selon la nationalité et le statut d’activité             

Nationalités

Statut d’activité

Actif

Pensionné

Luxembourgeoise

96860

54545

Etrangère

82989

14208

 Table R9_3 :  Répartition des affiliés selon la nationalité     

Nationalités

Effectif

Luxembourgeoise

279290

Portugaise

80104

Italienne

Française

Belge

Allemande

65566

 

Autres nationalités

44834

 
 
Table R9_4 : Répartition des affiliés selon l’âge et le type d’affiliation       

Classes d'âge 

Type d’affiliation

Assuré

Coassuré

Moins de 16 ans

0

89857

16 – 29 ans

46445

36412

30 – 49 ans

132282

14852

50 – 64 ans

69200

13689

65 ans et plus

57071

9986

 

Ajustements aux données extérieures

Les données extérieures retenues pour le calage final sont issues de deux sources. La première source correspond aux estimations de la population résidente au Luxembourg au 1er janvier 2011. La seconde source correspond aux données du Recensement de la Population du 15/02/2001. La cohérence entre les deux sources est assurée par un ajustement  (ou une pondération) des données individuelles du recensement à l’aide d’un modèle log-linéaire.  Les effectifs mentionnés dans les tables 1 à 3 sont des estimations issues de ce modèle.

A) Information auxiliaire définie au niveau des ménages privés

Table 1 : Taille du ménage

Taille du ménage

Effectif

Une personne

57666

Deux personnes

55472

Trois personnes

34321

Quatre personnes et plus

52081

Table 2 : Statut d’occupation du logement

Statut d’occupation du logement

Effectif

Propriétaire

139188

Locataire

60352

B) Information auxiliaire définie au niveau des individus

Table 3 : Population des ménages privés ventilée selon l’âge et le sexe

Classe d’âges

Sexe

Masculin

Féminin

Moins de 15 ans

45832

43342

15 – 29 ans

45795

45137

30 – 39 ans

38074

38757

40 – 49 ans

42863

41561

50 – 59 ans

33008

31871

60 ans et plus

41951

49449

Table 4 : Population des ménages privés ventilée selon la nationalité

Nationalité

Effectif

Portugaise

80091

Italienne

18182

Française

29664

Belge

16611

Allemande

11800

Autres nationalités

58819

Luxembourgeoise

282473

 

 

Pondération transversale finale

A ) Relation de passage entre l’échantillon longitudinal et l’échantillon transversal

Au niveau du premier échantillon longitudinal, les 3 014 individus qui ont accepté de participer une neuvième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 3 470 personnes répartis au sein de 1 428 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 5 précise l’origine des membres de ces 3 014  ménages.

Table 5 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

3014

Cohabitant

154

Nouveau-né ou émigré

302

Pour le second échantillon longitudinal, les 509  individus  ayant  participé une huitième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 664 personnes répartis au sein de 217 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 6 précise l’origine des membres de ces 217 ménages.

Table 6 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

509

Cohabitant

35

Nouveau-né ou émigré

120

Pour le troisième échantillon longitudinal, les 459 individus  ayant  participé une septième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 567 personnes répartis au sein de 188 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 7 précise l’origine des membres de ces 188 ménages.

Table 7 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

459

Cohabitant

13

Nouveau-né ou émigré

95

Pour le quatrième échantillon longitudinal, les 676 individus ayant  participé une sixième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 821 personnes répartis au sein de 269 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 8 précise l’origine des membres de ces 269 ménages.

Table 8 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

676

Cohabitnt

21

Nouveau-né ou émigré

124

Pour le cinquième échantillon longitudinal, les 520 individus ayant  participé une cinquième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 639 personnes répartis au sein de 207 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 9 précise l’origine des membres de ces 207 ménages.

Table 9 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Efectif

Individu longitudinal

520

Cohabitant

12

Nouveau-né ou émigré

107

Pour le sixième échantillon longitudinal, les 515 individus ayant participé une quatrième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 606 personnes répartis au sein de 215 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 10 précise l’origine des membres de ces 215 ménages.

Table 10 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

515

Cohabitant

14

Nouveau-né ou émigrés

77

Pour le septième échantillon longitudinal, les 1805 individus ayant participé une troisième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 1 888 personnes répartis au sein de 715 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 11 précise l’origine des membres de ces 1 888 ménages.

Table 11 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

1805

Cohabitant

34

Nouveau-né ou émigré

49

Enfin, pour  le huitième échantillon longitudinal, les 2 809 individus ayant  participé une deuxième fois à l’enquête EU_SILC, renvoient à l’observation sur le terrain de 2 862 personnes répartis au sein de 1 000 ménages « logements ». La différence correspond au nombre de cohabitants, de nouveaux émigrés ou de nouveaux nés qui sont présents dans les ménages interrogés. La table 12 précise l’origine des membres de ces 1 000 ménages.

Table 12 : Origine des individus transversaux

Origine des individus transversaux

Effectif

Individu longitudinal

2809

Cohabitant

26

Nouveau-né ou émigré

27

Le passage entre les échantillons longitudinaux et les échantillons transversaux correspondants est opéré par la Méthode Généralisée des Poids Partagés.

B ) Le problème de la fusion de plusieurs ménages « fiscaux » au sein d’un même ménage « logement »

Le passage des ménages « fiscaux » vers les  ménages « logements » est effectuée par l’intermédiaire de la Méthode Généralisée du Partage des Poids. Cette étape intermédiaire intervient avant le calage sur marges destiné à la détermination des poids d’estimation transversaux. 

C ) Détermination des poids d’estimation transversaux

Les poids d’estimation transversaux ont été déterminés par un calage sur  marges. Les  totaux de calage figurent dans les tables 1, 2, 3 et 4. Le calage s’est effectué à partir de la méthode dite du « logit » avec une borne inférieure égale à 0.5 et une borne supérieure fixée à 1.4. Il s’agit d’une méthode de pondération dite « intégrée » : à l’intérieur d’un ménage « logement », les poids de calage individuels sont identiques

 
12.5.2. Estimation and imputation
 
Imputation procedure used Imputed rent Company car
 

Les imputations ont été réalisées sur les composantes revenus pour la non-réponse aux questions relatives aux composantes revenu.

Quatre modèles génériques basés sur le logiciel de l’Université de Michigan IVE (Imputation and Variance Estimation, voir http://www.isr.umich.edu/src/smp/ive/) assurent l’essentiel des procédures  d’imputation (IVE_Salaires pour les salaires des adultes, IVE_enfants pour le revenus des moins de 16 ans, IVE_Ménages pour les revenus communs aux ménages, IVE_Revenus_Adultes_Non_salariaux).

A côté de ces modèles génériques, des procédures spécifiques (barèmes, régressions, déductions) portent sur la modélisation des cotisations sociales, des impôts sur le revenu, des impôts sur la fortune, des allocations logement, des prestations familiales et des salaires en nature.

Le tableau ci-dessous indique pour chacune des procédures d’imputation, les variables revenus concernées.

Méthodes d’imputation

Liste des composantes revenus concernées par la méthode d’imputation

Méthode basée sur le logiciel IVE

HY040N HY060N HY080N HY090N HY110N HY130N HY040G HY060G HY080G HY090G HY110G HY130G PY010N PY080N PY090N PY100N PY110N PY120N PY130N PY140N P010G PY020G PY030G PY035G PY050G PY080G PY090G PY100G PY110G PY120G PY130G PY140G

Régression prédictive

HY120N HY120G

Barèmes

HY050N HY050G HY140G HY145N

Déduction

HY070N HY070G PY020N PY020G PY021N PY021G

Dans le cas ou plusieurs méthodes d’imputation concernent une composante de revenu seule la méthode la plus importante est reportée dans le tableau ci-dessus.   

Par ailleurs, comme le Luxembourg a choisi un panel à long terme, les imputations font appel aussi aux informations collectées les vagues précédentes.

 

 

 

Le loyer imputé est estimé par une méthode de régression avec correction du biais de sélection (méthode d’Heckman) avec le montant du loyer collecté auprès des locataires comme variable dépendante. 

La méthode utilisée se base sur la méthode établie par l’administration des contributions directes pour estimer forfaitairement l’avantage en nature retiré par la voiture de fonction. Ce montant forfaitaire équivaut à 1,5% par mois du prix TTC du véhicule neuf. Par exemple, si un véhicule vaut 30 000 euros et que le salarié a pu utiliser ce véhicule pendant les 12 mois de l’année : l’avantage en nature sera de 5 400 euros (30 000 x 1,5% x 12).

Pour estimer le prix du véhicule, nous avons utilisé les variables présentes dans le questionnaire (marque, modèle et année du véhicule), et utilisé les sites Internet des concessionnaires afin de trouver le prix des véhicules.

 
12.6. Adjustment

NOT REQUESTED


13. CommentTop

National questionnaire is available in CIRCA BC at:

https://circabc.europa.eu/

Please select EU SILC section and then select the folder called "06 National Questionnaire" in the library list.

The comparison of the 2011 Ad_hoc module variables from Eurostat and Luxembourgisch version is attached in Annex 1. 

 

 


AnnexesTop
.docx (Figure 1_ Pondérations.docx)
.docx (Annex 1 Ad-hoc Module 2011.docx)