Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

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.