Comparative Study of Complex Survey Estimation Software in ONS
Notice bibliographique
Résumé
Many official statistics across the UK Government Statistical Service (GSS) are produced using data collected from sample surveys. These survey data are used to estimate population statistics through weighting and calibration techniques. For surveys with complex or unusual sample designs, the weighting can be fairly complicated. Even in more simple cases, appropriate software is required to implement survey weighting and estimation. As with other stages of the survey process, it is preferable to use a standard, generic calibration tool wherever possible. Standard tools allow for efficient use of resources and assist with the harmonisation of methods. In the case of calibration, the Office for National Statistics (ONS) has experience of using the Statistics Canada Generalized Estimation System (GES) across a range of business and social surveys.GES is a SAS-based system and so is only available in conjunction with an appropriate SAS licence. Given recent initiatives and encouragement to investigate open source solutions across government, it is appropriate to determine whether there are any open source calibration tools available that can provide the same service as GES. This study compares the use of GES with the calibration tool ‘R evolved Generalized software for sampling estimates and errors in surveys’ (ReGenesees) available in R, an open source statistical programming language which is beginning to be used in many statistical offices. ReGenesees is a free R package which has been developed by the Italian statistics office (Istat) and includes functionality to calibrate survey estimates using similar techniques to GES. This report describes analysis of the performance of ReGenesees in comparison to GES to calibrate a representative selection of ONS surveys. Section 1.1 provides a brief introduction to the current use of SAS and R in ONS. Section 2 describes GES and ReGenesees in more detail. Sections 3.1 and 3.2 consider methods for analysing and comparing the performance of the two tools using case studies from business and social surveys respectively. The analyses cover a range of issues including use with large datasets and complex calibration problems. Section 3.3 describes more general comparisons between the uses of each tool. The report finishes with a conclusion and recommendations. Annex A provides a glossary of key terms used in this report.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».