Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

Estimation des erreurs d’échantillonnage dans les données d’enquête 171
Tableau 7.14
Estimations fondées sur les réplicats
Réplicat j UPE supprimée Estimation
1 UPE 2, strate 1 11 0 0
2 UPE 1, strate 1 10 –1 1
3 UPE 2, strate 2 10 –1 1
4 UPE 1, strate 2 12 1 1
5 UPE 2, strate 3 12 1 1
6 UPE 1, strate 3 13 2 4
Total 8
L’estimation par la méthode « jackknife » de la variance de la moyenne estimative est donnée
par la formule :
H
nh
h
var JK ( Y
⎧⎪
n −1
) ( Y
j Y
⎫
2 ⎪ 1
= ∑⎨
− ) .
n ∑ 0 ⎬ = × 8= 4
h=
1 h
⎩⎪ j=
1 ⎭⎪ 2
(Il y a lieu de noter que, dans cet exemple, H = 3 et n h = 2 pour tous les h.)
89. Nous achèverons cette section en donnant un autre exemple de la formation de réplicats en utilisant
la méthode de la réplication répétée équilibrée. Les résultats indiqués au tableau 7.15 ci-dessous
correspondent au schéma de suppressions des UPE spécifié dans le titre du tableau.
Tableau 7.15
Méthode de la réplication répétée équilibrée
(Élimination de l’UPE 2 dans les strates 1 et 3 et de l’UPE 1 dans la strate 2)
Strate UPE Ménage Pondération W hij Dépenses Y hij Total W hij*Y hij
1 1 1 1 30 30
1 1 2 1 28 28
2 2 1 2 16 32
2 2 2 2 18 36
3 1 1 6 7 42
3 1 2 6 8 48
Total 18 216
7.8.
La moyenne estimative fondée sur l’échantillon BRR ci-dessus est égale à
Inconvénients de l’utilisation de logiciels statistiques standard
pour l’analyse des données d’enquête sur les ménages
90. Pour pouvoir analyser comme il convient les données provenant d’enquêtes sur les ménages, il
faut que les erreurs d’échantillonnage qui affectent les estimations soient calculées de manière à tenir
compte de la complexité de la conception : stratification, mise en grappes, échantillonnage sur la base