Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

Estimation des erreurs d’échantillonnage dans les données d’enquête 157
nées rassemblées est inégale. Il est beaucoup plus utile de ne présenter des informations touchant
les erreurs d’échantillonnage que pour quelques-unes des caractéristiques les plus importantes, en
laissant le reste pour un appendice.
43. Lorsque l’on présente des informations concernant les erreurs d’échantillonnage, il importe
de ne pas perdre de vue leur impact potentiel sur l’interprétation des résultats de l’enquête et sur les
décisions que les décideurs pourraient être appelés à prendre sur la base de cette interprétation. Les
erreurs d’échantillonnage ont toujours été considérées comme une composante seulement de l’ensemble
des erreurs que présente l’enquête, et pas toujours les plus importantes. Dans le cas de certaines
enquêtes, les erreurs autres que d’échantillonnage (voir le chapitre 8) peuvent avoir un impact plus
marqué que les erreurs d’échantillonnage sur la qualité des données d’enquête dans leur ensemble.
Il est donc recommandé que les informations concernant les erreurs d’échantillonnage indiquent les
principales sources d’erreurs autres que d’échantillonnage ainsi que certaines évaluations qualitatives
de leur impact sur la qualité globale des données d’enquête. Comme les erreurs d’échantillonnage
revêtent une importance plus critique aux niveaux de décomposition moins élevés, il est également
recommandé d’inclure une mise en garde concernant la mesure dans laquelle les données d’enquête
peuvent être décomposées.
44. D’une manière générale, les informations concernant les erreurs d’échantillonnage doivent
être suffisamment détaillées pour faciliter une interprétation correcte des résultats de l’enquête et
répondre aux besoins de toute la gamme d’usagers des données, qu’il s’agisse du grand public ou des
décideurs, qui se fonderont sur les résultats de l’enquête pour formuler des politiques, de l’analyste,
qui étudie à fond les données et rend compte des résultats, ou du statisticien, qui s’intéresse surtout à
l’efficience statistique de la conception retenue en comparaison d’autres options possibles ainsi qu’aux
caractéristiques de cette conception qui pourraient être utilisées pour de futures enquêtes.
7.6.2.
45.
Comment présenter les informations sur les erreurs d’échantillonnage
Les erreurs d’échantillonnage peuvent être présentées sous trois formes différentes :
a) Valeurs absolues d’erreurs types;
b) Erreurs types relatives (racine carrée de variances relatives);
c) Intervalles de confiance.
46. Le choix entre ces trois formes de présentation dépend de la nature de l’estimation. Lorsque
les estimations varient pour ce qui est de leur taille et des unités de mesure, la même valeur d’erreurs
types peut être applicable aux estimations lorsqu’elles sont exprimées en termes relatifs; il serait donc
plus efficace de présenter l’erreur type relative. D’une façon générale, cependant, les erreurs types
absolues sont beaucoup plus faciles à comprendre et à rattacher à l’estimation, surtout dans le cas
de pourcentages, de proportions et de taux. Pour utiliser des intervalles de confiance, il faut choisir
le niveau de confiance (par exemple 90, 95 ou 99 %). Comme ce niveau varie selon les objectifs de
l’enquête et la précision que doivent avoir les estimations, il est important de spécifier le niveau de
confiance utilisé dans la présentation des informations concernant les erreurs d’échantillonnage
et de conserver ensuite ce niveau de confiance tout au long de la présentation des résultats afin de
pouvoir en déterminer la signification. Comme indiqué précédemment, l’intervalle le plus fréquemment
utilisé dans la pratique est l’intervalle de confiance de 95 % (voir les paragraphes 30 et 22 des
chapitres 3 et 7 respectivement), c’est-à-dire :