Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

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34 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages Tableau 3.2 Notations sélectionnées utilisées pour les valeurs de la population et les caractéristiques des échantillons Caractéristiques Population Notation Échantillon Estimations accompagnées du symbole ^ au- dessus de la notation Notation en minuscule Unités N n n Observations Y1 , Y2 , ... ... Yi , ... ... YN Y1 , Y2 , ... ... Yi , ... ... Y y n 1 , y2 , ... ... yi , ... ... yn Valeur moyenne Y Y y Proportion P P p Estimateur du paramètre θ θ t ou θ Variance de y σ 2 ( y) σ 2 2 ( y) s ( y) Écart type de y σ( y) σ( y) Corrélation intraclasse δ δ Ratio R R r Somme 3.2. N n n ∑ ∑ i = 1 i = 1 i = Échantillon probabiliste et autres méthodes d’échantillonnage utilisées pour les enquêtes sur les ménages 8. Une discussion de la théorie des probabilités sortirait du cadre du présent guide, mais il importe d’expliquer pourquoi des méthodes de probabilité jouent un rôle indispensable dans la sélection des échantillons destinés aux enquêtes sur les ménages. L’on trouvera donc ci-après une définition et une description succinctes de l’échantillonnage probabiliste et une explication des raisons de son importance. D’autres méthodes, comme l’échantillonnage sélectif, l’échantillonnage par marche aléatoire, l’échantillonnage par quotas et l’échantillonnage de commodité, qui ne réunissent pas les conditions propres à l’échantillon probabiliste, sont mentionnées brièvement, avec une indication des raisons pour lesquelles elles ne sont pas recommandées aux fins des enquêtes sur les ménages. 3.2.1. Échantillonnage probabiliste 9. L’échantillonnage probabiliste, dans le contexte des enquêtes sur les ménages, désigne les moyens utilisés pour sélectionner les éléments de la population cible — unités géographiques, ménages et personnes — qui seront inclus dans l’enquête. Pour cela, il faut : a) que chaque élément ait une chance mathématique connue d’être sélectionné; b) que cette chance soit supérieure à zéro; et c) qu’elle soit s(y) δ ∑ 1
Stratégies d’échantillonnage 35 numériquement calculable. Il importe de noter que la chance que chaque élément a d’être sélectionné ne doit pas nécessairement être égale mais peut varier selon les objectifs de l’enquête. 10. C’est le caractère mathématique de l’échantillonnage probabiliste qui permet de tirer de l’enquête des estimations scientifiquement fondées. Un aspect plus important est cependant que c’est la base sur laquelle l’on peut déduire que les estimations relatives à l’échantillon correspondent à la population totale parmi laquelle l’échantillon a été sélectionné. Le fait que les erreurs d’échantillonnage peuvent être estimées au moyen des données rassemblées au sujet de l’échantillon est un sous-produit essentiel de l’échantillonnage probabiliste. Les méthodes d’échantillonnage non probabiliste ne présentent aucune de ces caractéristiques. De ce fait, il est vivement recommandé d’utiliser toujours un échantillonnage probabiliste aux fins des enquêtes sur les ménages, même si l’enquête peut coûter plus cher que s’il était utilisé des méthodes non scientifiques et non probabilistes. 3.2.1.1. Échantillonnage probabiliste par étapes 11. Comme indiqué ci-dessus, il y a lieu d’avoir recours à des méthodes d’échantillonnage probabiliste à chacune des étapes du processus de sélection de l’échantillon. Par exemple, la première étape de la sélection consiste généralement à choisir des unités géographiquement délimitées comme des villages, et la dernière à sélectionner les ménages ou personnes spécifiques à interroger. Ces deux étapes, de même que toutes les étapes intermédiaires, doivent reposer sur des méthodes d’échantillonnage probabiliste. L’on en trouvera ci-après un exemple. Exemple Prenons le cas d’un échantillon aléatoire simple (EAS) de 10 villages sélectionnés sur les 100 villages d’une province rurale. Supposons en outre que, pour chaque village faisant partie de l’échantillon, il est établi une liste complète des ménages. À partir de cette liste, il est sélectionné systématiquement un ménage sur cinq aux fins de l’enquête, quel que soit le nombre de ménages figurant sur la liste. Il s’agit d’un échantillon probabiliste avec une sélection en deux étapes et une probabilité de 10/100 pour la première étape et de 1/5 pour la seconde. La probabilité globale de sélection d’un ménage est de 1/50, c’est-à-dire de 10/100 multiplié par 1/5. 12. Bien qu’elle ne soit pas particulièrement efficace, la conception de cet échantillon illustre néanmoins comment les deux étapes de l’échantillonnage sont fondées sur les probabilités. Ainsi, les résultats de l’enquête peuvent être estimés sans distorsion en appliquant comme il convient les probabilités de sélection au stade de l’analyse des données (voir la discussion sur les informations concernant la pondération, au chapitre 6). 3.2.1.2. Calcul de la probabilité 13. Cet exemple illustre également comment les deux autres conditions qui caractérisent l’échantillonnage probabiliste ont été réunies. Premièrement, chaque village de la province a une chance non zéro d’être sélectionné. En revanche, si un ou plusieurs des villages avaient été écartés pour quelque raison que ce soit, par exemple des considérations de sécurité, la probabilité de sélection de ces villages aurait été égale à zéro et la nature probabiliste de l’échantillon aurait donc été violée. Dans l’exemple ci-dessus, les ménages ont également été sélectionnés avec une probabilité autre que zéro. Cependant, si certains d’entre eux avaient été délibérément exclus pour des raisons, par exemple, d’inaccessibilité, ils auraient eu une probabilité nulle et l’échantillon aurait alors été non probabiliste.
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