Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

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218 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages 105. Le système CSPro, par exemple, utilise une structure de fichier qui fait face efficacement aux complexités inhérentes à la présence d’un grand nombre d’unités statistiques différentes tout en minimisant la mémoire nécessaire et en assurant une interface efficace avec les logiciels statistiques au stade de l’analyse. 106. La structure des données maintient une correspondance directe entre chaque unité statistique observée et les entrées figurant dans les fichiers en utilisant un type d’entrée différente pour chaque type d’unité statistique. Par exemple, pour gérer les données figurant sur la liste de ménages, il serait défini un type déterminé d’entrée pour les variables figurant sur la liste et les données correspondant à chaque individu seraient stockées dans une entrée distincte du même type. De même, dans le module de la consommation alimentaire, une entrée type correspondrait aux types d’aliments et les données correspondant à chaque aliment seraient stockées dans les entrées distinctes du même type. 107. Le nombre d’entrées de chaque type peut varier, ce qui économise la mémoire requise étant donné que les fichiers n’ont pas à devoir systématiquement accepter les entrées les plus volumineuses possibles. 108 Après les données d’identification, les informations proprement dites concernant chaque unité sont entrées dans des champs de longueur fixe dans le même ordre que celui des questions posées. Toutes les données sont stockées sous le format standard ASCII (American Standard Code for Information Interchange). 109. Les ouvrages de Munoz (2003) et de la Banque mondiale (1991) contiennent des informations plus détaillées touchant la gestion des fichiers dans le contexte des enquêtes sur les ménages. Restructuration des séries de données pour des opérations ultérieures 110. Pour faciliter l’analyse, la base de données doit contenir toutes les informations requises concernant la procédure d’échantillonnage, les étiquettes pour les strates d’échantillonnage, les unités primaires d’échantillonnage, les unités secondaires d’échantillonnage, etc., et les pondérations pour chaque unité d’échantillonnage. Ces informations seront nécessaires pour estimer les statistiques requises ainsi que les erreurs d’échantillonnage de ces estimations. 111. Après l’entrée des données, il faut fréquemment restructurer les séries de données et générer de nouveaux fichiers et coder à nouveau certains des champs de données existants de manière à définir de nouvelles variables d’une manière plus commode pour la tabulation et l’analyse, par exemple pour pouvoir réaliser certaines opérations sur les données, par exemple établir des estimations. 112. Il se peut que le fichier initial contenant toutes les données provenant de l’enquête contienne en fait des informations sur des unités appartenant à des populations différentes (Rosen, 1991). Dans le cas d’une enquête sur le budget des ménages, par exemple, le même fichier initial pourra comprendre les données concernant les ménages faisant partie de l’échantillon ainsi que les personnes interrogées. Pour estimer les caractéristiques statistiques de la population de ménages et de la population d’individus, il faut avoir un dossier contenant une entrée pour chaque ménage et un dossier contenant une entrée pour chaque individu respectivement. Les séries ou fichiers de données basés sur les ménages comme unités ou objets sont utilisés pour produire des statistiques (tableaux, etc.) sur les ménages privés. Les séries ou fichiers de données basés sur des individus en tant qu’unités (objets) sont utilisés pour produire des statistiques (tableaux) sur les individus faisant partie des ménages privés. 113. Comme le montre clairement ce qui précède, il y a habituellement deux principaux types de fichiers: les fichiers de ménages et les fichiers d’individus. Le plus souvent, les fichiers se composent
Le traitement des données dans les enquêtes sur les ménages 219 de fichiers de ménages en ce sens qu’ils contiennent des données touchant les variables liées à l’unité d’observation ou au « ménage objet ». Certains sont des fichiers d’individus en ce sens qu’ils contiennent des données se rapportant aux variables liées à l’unité d’observation ou « individu objet ». Les fichiers de données complets et définitifs (séries de données) contiendront des informations sur tous les ménages déclarants et sur les individus appartenant à chacune des unités primaires d’échantillonnage visées. 114. Le tableau 9.2 illustre comment le volumineux fichier utilisé pour l’Enquête démographique intercensitaire réalisée au Zimbabwe en 1987 a été réorganisé pour faciliter un traitement plus poussé des données. Le deuxième exemple du tableau 9.3 présente les fichiers habituellement utilisés pour une enquête sur le budget des ménages. Ces exemples sont fondés sur les données analysées par Lagerlof (1988) et Rosen (1991). Tableau 9. 2 Fichiers de ménages et fichiers d’individus utilisés pour l’Enquête démographique intercensitaire réalisée au Zimbabwe en 1987 Fichier Type Contenu MÉNAGE Fichier de ménages Identification des ménages (région, province, district, etc.) PERSONNE Fichier d’individus Réponses à toutes les questions concernant le ménage Variables dérivées, comme taille du ménage (tirée du fichier concernant ses membres), etc. Identification du ménage (HID) plus identification de la personne (PID) Caractéristiques démographiques: ÂGE, SEXE, MARSTAT (situation conjugale), USMEM (membre habituel du ménage), RELTH (relation avec le chef de ménage) DÉFUNT Fichier d’individus Identification du ménage (HID) plus identification du défunt (DID) Informations sur le défunt qui faisait habituellement partie du ménage : SEXE, ÂGED (âge du défunt) FEMME ≥ 12 ans Fichier d’individus HID, PID Informations sur toute femme de plus de 12 ans faisant partie du ménage Tableau 9.3 Fichiers habituellement utilisés pour une enquête sur le budget des ménages Fichier Type Contenu MÉNAGE Fichier de ménages Identification des ménages (région, province, district, etc.) MEMBRES Fichier d’individus Réponses à toutes les questions concernant le ménage Variables dérivées, comme taille du ménage (tirée du fichier concernant ses membres), etc. Identification du ménage plus identification du membre du ménage Caractéristiques démographiques: âge, sexe, situation conjugale, degré d’instruction, etc. Informations concernant les principales activités : situation au regard de l’emploi, profession, etc. REVENU Fichier d’individus Identification du ménage plus identification de la personne plus identification de la source de revenu
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