Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

144 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages
tions tirées des données d’enquête. De telles informations sont indispensables si l’on veut pouvoir
utiliser et interpréter comme il convient les résultats ainsi qu’évaluer et améliorer les conceptions
et procédures d’échantillonnage. Ce suivi et cette évaluation des conceptions des échantillons sont
particulièrement importants dans le cas de vastes programmes nationaux d’enquête, qui sont fréquemment
conçus comme devant constituer la seule source d’informations détaillées sur des thèmes
extrêmement divers.
4. L’une des principales mesures de la précision est la variance d’échantillonnage (dont le concept
est présenté au chapitre 3), indicateur de la variabilité introduite par la décision de procéder par
sondage plutôt que de recenser l’ensemble de la population, l’hypothèse étant que les informations
rassemblées au moyen de l’enquête sont correctes. La variance d’échantillonnage est une mesure de
la variabilité de la répartition d’une estimation. L’erreur type, qui est la racine carrée de la variance,
est utilisée pour mesurer l’erreur d’échantillonnage. Quelle que soit l’enquête, l’estimation de cette
erreur d’échantillonnage peut être évaluée et utilisée pour porter une appréciation sur l’exactitude
des données.
5. La forme que revêt l’estimation de la variance et son évaluation dépendent de la conception de
l’échantillon. Dans le cas des conceptions standard, ces estimations sont fréquemment évaluées au
moyen de formules simples. Dans le cas des conceptions complexes utilisées pour les enquêtes sur
les ménages, qui comportent souvent une stratification, une mise en grappes et des probabilités inégales
de sélection, les formes de ces estimations sont fréquemment complexes et difficiles à évaluer.
En pareil cas, il faut, pour calculer les erreurs d’échantillonnage, suivre des procédures qui tiennent
compte de la complexité de la conception de l’échantillon utilisé pour générer les données, ce qui
exige souvent, à son tour, le recours à des logiciels appropriés.
6. Dans beaucoup de pays en développement, l’analyse des données provenant d’enquêtes sur les
ménages est souvent limitée à une analyse tabulaire de base, avec des estimations des moyennes, des
proportions et des totaux, sans toutefois d’indications quant à la précision ou à l’exactitude de ces estimations.
Même les offices nationaux de statistique disposant d’une solide infrastructure de collecte
et de traitement de données statistiques manquent fréquemment d’expérience de l’analyse détaillée
des données au niveau micro. Le concepteur ou l’analyste sera fréquemment surpris d’apprendre,
par exemple, que la mise en grappes des éléments introduit entre ces derniers des corrélations qui
réduisent la précision des estimations par rapport aux échantillons aléatoires simples qu’ils ont coutume
d’analyser, ou que l’utilisation de pondérations dans l’analyse gonfle généralement les erreurs
d’échantillonnage, ou encore que les logiciels standard qu’ils utilisent généralement dans leur travail
ne tiennent pas compte comme il convient de cette moindre précision.
7. Le présent chapitre essaie de remédier à cette situation en donnant un bref aperçu des méthodes
de calcul des erreurs d’échantillonnage pour les types de conceptions complexes habituellement
employées pour les enquêtes sur les ménages dans les pays en développement ainsi que les logiciels
statistiques utilisés pour l’analyse des données. Il est présenté plusieurs exemples numériques pour
illustrer les procédures de variance évoquées.
7.1.2.
Aperçu général
8. La section 7.2 donne une définition de la variance d’échantillonnage dans le cas d’un sondage
aléatoire simple, de même que des exemples numériques illustrant le calcul de la variance d’échantillonnage
et la construction des intervalles de confiance. La section 7.3 contient les définitions