Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

182 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages
c’est-à-dire aussi bien des erreurs d’échantillonnage que des erreurs autres que d’échantillonnage.
Comme on l’a déjà dit, les erreurs d’échantillonnage sont imputables exclusivement à la sélection
d’un échantillon probabiliste plutôt qu’à la réalisation d’une énumération complète. Les erreurs autres
que d’échantillonnage, en revanche, sont dues principalement aux procédures de collecte et de
traitement des données. La figure 8.1 illustre la corrélation entre les erreurs d’échantillonnage et les
erreurs autres que d’échantillonnage en tant que composantes de l’erreur globale.
Figure 8.1
Corrélation entre les erreurs d’échantillonnage et les erreurs autres que d’échantillonnage
en tant qu’éléments de l’erreur globale
6. Les erreurs autres que d’échantillonnage, par conséquent, sont surtout le résultat de définitions
et de concepts non valables, de cadres d’échantillonnage inexacts, de questionnaires mal conçus,
de méthodes défectueuses de collecte, de tabulation et de codage des données et d’une couverture
incomplète des unités d’échantillonnage. Ces erreurs sont imprévisibles et il est difficile de les maîtriser.
À la différence des erreurs d’échantillonnage, ce type d’erreur peut augmenter parallèlement
à la taille de l’échantillon. Si elles ne sont pas maîtrisées comme il convient, les erreurs autres que
d’échantillonnage peuvent avoir un effet plus néfaste que les erreurs d’échantillonnage dans le cas
d’enquêtes de grande envergure sur les ménages.
8.2.
Erreur d’échantillonnage (variable)
Erreurs variables
Distorsion et erreur variable
Erreur globale
Erreur autre que d’échantillonnage
Erreur systématique
7. Comme le montre le tableau 8.1, les erreurs d’échantillonnage peuvent être décomposées en erreurs
variables ou en distorsion. Les erreurs variables sont dues principalement aux erreurs d’échantillonnage,
mais des erreurs autres que d’échantillonnage, essentiellement celles qui sont connues lors
des opérations de traitement, comme le codage et l’entrée des données, peuvent également contribuer
aux erreurs variables. En revanche, la distorsion est imputable principalement à des erreurs autres que
d’échantillonnage dues à des éléments comme des définitions non valables, des procédures erronées
de mesure, des réponses erronées, la non-réponse, la couverture incomplète de la population cible,