1. L’imputation, la modélisation ou la pondération des données sont appliquées en cas de nécessité.
2. Lorsque la non-réponse aux variables de revenu au niveau des composantes se traduit par des données manquantes, des méthodes appropriées d’imputation statistique sont appliquées.
3. Lorsqu’une variable de revenu net au niveau des composantes est collectée directement, des méthodes appropriées d’imputation ou de modélisation statistique, ou les deux, sont appliquées pour obtenir les variables cibles brutes requises et vice versa.
4. En cas de non-réponse à un questionnaire individuel au sein d’un ménage de l’échantillon, des méthodes statistiques appropriées de pondération ou d’imputation statistique sont utilisées pour estimer le revenu total du ménage.
5. La procédure appliquée aux données préserve la variation et la corrélation des variables. Les méthodes incorporant des «composantes d’erreur» dans les valeurs imputées sont préférables à celles qui imputent simplement une valeur prévue.
6. Les méthodes qui tiennent compte de la structure des corrélations (ou d’autres caractéristiques de la distribution conjointe des variables) sont préférables à l’approche marginale ou univariée.