Assessing the Impact of Non-Response on the Treatment Effect in the Canadian Self-Sufficiency Experiment
Au Canada, une politique publique visant à aider les familles monoparentales bénéficiaires de l'aide sociale à s'insérer sur le marché du travail a été mise en place sur une base expérimentale. Ainsi, plus de 4134 chefs de familles monoparentales qui étaient entrés à l'aide sociale entre janvier 1994 et mars 1995 ont été échantillonnés aléatoirement pour faire partie du projet d'Autosuffisance (PAS). Seulement 3315 d'entre eux ont accepté de participer à cette expérimentation alors qu'ils avaient, dans le cadre de l'expérience, 50% de chance de disposer d'un supplément de revenu relativement important mais limité dans le temps. Les personnes qui ont fait partie du groupe de traitement ont pu recevoir ce supplément dès lors qu'elles ont quitté l'aide sociale pour occuper un emploi à temps plein.
Dans cet article, nous cherchons à déterminer si un refus de participer à cette expérience de l'ordre de 20% est susceptible d'avoir biaisé l'estimation de l'impact du supplément de revenu. Nous comparons l'effet estimé du traitement en utilisant l'échantillon expérimental seulement avec celui obtenu en utilisant des données additionnelles sur les individus qui ne prennent pas part à l'expérience. Nous écrivons la fonction de vraisemblance et obtenons une estimation de l'impact de ce programme sur la distribution de la durée de séjour à l'aide sociale. Nous mettons en évidence l'existence d'un biais de non-réponse. Nous corrigeons ce biais en tenant compte de la décision de participation et nous montrons que les estimations de l'effet du supplément de revenu obtenues à partir de l'échantillon expérimental seulement sous-estiment de façon importante l'impact du programme.
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Dans cet article, nous cherchons à déterminer si un refus de participer à cette expérience de l'ordre de 20% est susceptible d'avoir biaisé l'estimation de l'impact du supplément de revenu. Nous comparons l'effet estimé du traitement en utilisant l'échantillon expérimental seulement avec celui obtenu en utilisant des données additionnelles sur les individus qui ne prennent pas part à l'expérience. Nous écrivons la fonction de vraisemblance et obtenons une estimation de l'impact de ce programme sur la distribution de la durée de séjour à l'aide sociale. Nous mettons en évidence l'existence d'un biais de non-réponse. Nous corrigeons ce biais en tenant compte de la décision de participation et nous montrons que les estimations de l'effet du supplément de revenu obtenues à partir de l'échantillon expérimental seulement sous-estiment de façon importante l'impact du programme.