Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

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184 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages Figure 8.2 Erreur globale et ses composantes 11. Si l’on réduit l’erreur variable ou distorsion, l’erreur globale se trouve réduite en conséquence. La figure 8.3 illustre la situation dans laquelle aussi bien l’erreur variable que la distorsion sont considérablement réduites. L’erreur globale l’est donc aussi, comme le montre la longueur de l’hypoténuse par rapport à la longueur de celle qui est illustrée à la figure 8.2. Figure 8.3 Réduction de l’erreur globale d’enquête 12. Le but que visent une bonne conception de l’échantillon et une bonne stratégie de réalisation d’une enquête est de réduire aussi bien l’erreur variable que la distorsion pour obtenir des résultats relativement exacts. 13. D’une manière générale, les échantillons de grande taille et les échantillons qui sont par ailleurs judicieusement conçus donnent un degré de précision élevé, tandis que des résultats exacts ne peuvent être obtenus que si aussi bien l’erreur variable que la distorsion sont réduites au minimum. Cela signifie qu’une conception précise peut néanmoins être très inexacte si la distorsion est marquée. Il importe de ne pas perdre de vue, dans ce contexte, que les estimations des erreurs standard qui sont fréquemment données dans les rapports sur les enquêtes sur les ménages sous-estiment l’erreur globale car elles ne tiennent pas compte de l’impact de la distorsion. 14. Dans la pratique, les erreurs autres que d’échantillonnage peuvent être décomposées en un élément variable et en des erreurs systématiques (Biemer et Lyberg, 2003). D’une manière générale, les erreurs systématiques ne se compensent pas et aident par conséquent à converger (essentiellement dans la même direction), tandis que les erreurs variables se compensent et ont tendance à être contraires, c’est-à-dire à s’annuler. 8.2.1. Erreur globale Erreurs variables Erreur globale Erreurs variables Élément variable Distorsion Distorsion 15. L’élément variable d’une erreur est dû à des facteurs aléatoires qui affectent différents échantillons et la répétition de l’enquête. Dans le cas du processus de mesure, nous pouvons imaginer que
Erreurs autres que les erreurs d’échantillonnage dans les enquêtes sur les ménages 185 l’ensemble des procédures, lors de la sélection des enquêteurs à la collecte et au traitement des données peuvent être répétées au moyen des mêmes méthodes spécifiées, dans les mêmes conditions données de façon indépendante sans qu’une répétition n’affecte une autre. Les résultats des répétitions sont affectés par des facteurs aléatoires ainsi que par des facteurs systématiques qui tiennent aux conditions dans lesquelles les répétitions sont entreprises et qui affectent les résultats de la répétition de la même façon. 16. Lorsque les erreurs variables sont dues uniquement à des erreurs d’échantillonnage, le carré de l’erreur variable est égal à la variance d’échantillonnage. L’écart entre la valeur moyenne tirée de l’enquête et la valeur réelle de la population est la distorsion. Aussi bien les erreurs variables que les distorsions peuvent provenir d’opérations d’échantillonnage ou autres que d’échantillonnage. L’erreur variable mesurera l’écart entre l’estimateur et sa valeur escomptée et comprendra aussi bien la variance d’échantillonnage que la variance autre que d’échantillonnage. L’écart entre la valeur escomptée de l’estimateur et sa valeur réelle est la distorsion totale et comprend à la fois la distorsion d’échantillonnage et la distorsion autre que d’échantillonnage. 17. Les erreurs variables peuvent être évaluées sur la base de comparaisons judicieusement conçues entre les répétitions (réplications) des opérations d’enquête dans les mêmes conditions. Pour réduire les erreurs variables, il ne suffit pas d’accroître la taille de l’échantillon et d’utiliser un plus grand nombre d’enquêteurs. D’un autre côté, la distorsion ne peut être réduite qu’en améliorant les procédures d’enquête, par exemple en introduisant des mesures de contrôle de la qualité aux différentes phases de l’enquête. 8.2.2. Erreur systématique (distorsion) 18. Il se produit une erreur systématique lorsque, par exemple, il existe une tendance à sous-estimer ou à surestimer systématiquement les données. Par exemple, dans certains pays où il n’existe pas de certificats d’enregistrement des naissances, les hommes ont tendance à se déclarer comme étant plus âgés qu’ils ne le sont réellement. Cette pratique entraînerait manifestement une distorsion systématique, c’est-à-dire une surestimation de l’âge moyen de la population de sexe masculin. 8.2.3. Distorsion d’échantillonnage 19. La distorsion d’échantillonnage peut être due à une sélection inadéquate ou défectueuse de l’échantillon probabiliste spécifié ou à des méthodes d’estimation défectueuses. Dans le premier cas, il peut s’agir de défauts des cadres d’échantillonnage, de procédures de sélection erronées et d’une énumération partielle ou incomplète des unités sélectionnées. Les chapitres 3 et 4 du présent guide contiennent une discussion détaillée des nombreuses circonstances dans lesquelles une application inadéquate d’une conception d’échantillonnage – même presque parfaite – peut entraîner une distorsion. 8.2.4. Comparaison de la distorsion et de l’erreur variable 20. D’une manière générale, les distorsions sont difficiles à mesurer, et c’est pourquoi nous insistons sur la nécessité de tout faire pour les minimiser. Il n’est possible de les évaluer qu’en comparant les résultats de l’enquête et des sources de données externes et fiables. D’un autre côté, l’erreur variable peut être évaluée en comparant des sous-groupes de l’échantillon ou en répétant l’enquête dans de meilleures conditions. La distorsion peut être réduite en améliorant les procédures d’enquête.
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