Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

94 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages
4.1.8.1.
Cadres de recensement remontant à plus de deux ans
43. La première situation est celle des pays dont les recensements remontent à deux ans ou plus. Ce
sont ces cadres anciens qui soulèvent le plus de difficultés lorsqu’il s’agit de concevoir un échantillon
à utiliser dans une enquête sur les ménages, surtout dans les villes en expansion rapide. La solution
idéale consiste à actualiser totalement ce cadre ancien pour l’ensemble du pays car, si l’on y parvient,
les données seront à la fois aussi exactes, en termes de couverture, et aussi fiables que possible. Regrettablement,
c’est aussi la formule la plus longue et la plus onéreuse, de sorte qu’elle est difficile à
appliquer dans la pratique. Il n’en demeure pas moins que cela peut être la seule solution dans les
pays où les données provenant du recensement sont sérieusement dépassées.
44. Plutôt que de procéder à une mise à jour complète, une solution de compromis peut consister
à mettre à jour le cadre uniquement dans les zones ciblées, celles-ci étant identifiées par des experts
nationaux connaissant bien les schémas de croissance et les changements démographiques. Il est
assez simple de mettre à jour le cadre de recensement. Ce qu’il faut, c’est mesurer la taille actuelle.
Aux fins de la mise à jour du cadre, la taille serait définie comme étant le nombre de logements, par
opposition au nombre de ménages ou de personnes.
45. Il importe de reconnaître que la taille n’a pas à être précise pour que la méthode d’échantillonnage
soit valable. Par exemple, si, sur la base du dernier recensement, l’on pensait qu’une zone
d’énumération donnée comptait 122 ménages, il n’y a pas de raison de s’inquiéter si elle en comporte
aujourd’hui 115 ou 132. Aussi n’est-il guère utile de vouloir mettre à jour le cadre dans les quartiers
établis de longue date qui n’ont guère changé depuis des décennies, même si des habitants du quartier
vont et viennent. L’attention doit porter plutôt sur toute différence marquée entre la situation
actuelle et celle qui prévalait lors du dernier recensement, par exemple si l’on trouve 250 ménages
alors que l’on s’attendait à n’en trouver que 100. De telles situations sont fréquentes dans les quartiers
où beaucoup de logements sont construits ou démolis, par exemple les communautés spontanées des
faubourgs, les quartiers de grands immeubles et les sites de démolition. C’est pour de telles zones
qu’il y a lieu de procéder à une mise à jour. Il faudra s’en remettre aux collaborateurs et aux experts
nationaux pour aider à identifier les zones en question et, comme il va de soi, mettre à jour le cadre
uniquement pour les zones où il y a eu des changements depuis le recensement.
46. Cette mise à jour comporte généralement plusieurs étapes, dont : a) l’identification des zones
d’énumération qui constituent des zones cibles; b) un quadrillage rapide des zones d’énumération
affectées afin d’en déterminer la taille actuelle; et c) la révision des fichiers du recensement pour y
refléter la taille nouvellement identifiée. Le fait que, comme on l’a vu, une taille approximative suffit
est la raison pour laquelle l’opération de quadrillage doit être menée de manière à identifier des logements
plutôt que des ménages. Pour cela, il n’est pas nécessaire de frapper à la porte pour dénombrer
des logements, sauf peut-être dans le cas d’immeubles où il faut entrer pour pouvoir compter
le nombre de logements.
47. Pour mettre à jour de la sorte des cadres anciens, il faut stabiliser les probabilités de sélection
à l’avant-dernière phase et par conséquent la fiabilité des estimations. Dans la pratique, l’opération
de mise à jour aide à contrôler non seulement la taille et l’échantillon global mais aussi le travail que
l’établissement de listes et les entrevues représenteront pour le personnel de terrain. De plus, l’on
peut ainsi réduire le risque de découvrir sur le terrain des grappes qui s’avèrent être beaucoup plus
grandes que prévu et de devoir en tirer des sous-échantillons. À ce propos, le fait que le sous-échantillonnage
exige des ajustements de pondération complique le traitement des données. Or, ce risque