Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

36 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages
L’on verra dans la section 3.2.1.3 comment faire face à une telle situation lorsque certaines régions
sont exclues de l’enquête.
14. Deuxièmement, la probabilité de sélection aussi bien des villages que des ménages pouvait
effectivement être calculée sur la base des informations disponibles. Dans le cas des villages, tant
la taille de l’échantillon (10) que l’effectif de la population (100) étaient connus, et tels étaient les
paramètres qui ont défini la probabilité, 10/100. Pour les ménages, le calcul de la probabilité était
légèrement différent car nous ne savions pas avant l’enquête combien de ménages allaient être sélectionnés
dans chacun des villages faisant partie de l’échantillon. Il nous avait simplement été dit
d’en sélectionner un sur cinq. Ainsi, s’il y avait eu en tout 100 ménages dans le village A et 75 dans
le village B, nous en aurions sélectionné 20 et 15 respectivement. Il n’en demeure pas moins que la
probabilité de sélection d’un ménage était de 1/5, quels que soient les effectifs de la population et la
taille de l’échantillon (20/100 = 1/5, mais tel est aussi le cas de 15/75).
15. Toujours dans le cas de l’exemple susmentionné, la probabilité de sélection à la deuxième étape
aurait pu être calculée pour vérification après la fin de l’enquête. Lorsque mi et Mi sont connus et
lorsque mi et Mi sont, respectivement, le nombre de ménages figurant dans l’échantillon et le nombre
total de ménages dans le iième village, la probabilité serait égale à mi/Mi. Il y aurait dix de ces
probabilités, une pour chaque village. Comme on l’a vu, cependant, ce ratio serait toujours de 1/5
pour le type d’échantillon spécifié. Il serait donc superflu de rechercher le nombre d’échantillons et
le nombre total de ménages uniquement pour calculer la probabilité secondaire. À des fins de contrôle
de la qualité, il pourrait néanmoins être utile d’obtenir ces chiffres pour s’assurer que le ratio
1/5 a été respecté.
3.2.1.3.
Cas d’une population cible mal définie
16. Les conditions que doit réunir un échantillonnage probabiliste ne sont parfois pas respectées
parce que la population cible que l’enquête est censée couvrir a été définie sur la base de critères excessivement
vagues. Par exemple, la population cible idéale pourrait être tous les ménages du pays.
Cependant, lorsque l’enquête est conçue et/ou exécutée, il arrive fréquemment que certains sousgroupes
de population comme les ménages nomades, les bateliers et les populations qui vivent dans
des régions accidentées et par conséquent inaccessibles soient délibérément exclus. Dans d’autres cas,
une population cible qui constitue un groupe spécial restreint, comme les femmes ayant été mariées
au moins une fois dans leur vie ou les jeunes de moins de 25 ans, exclut d’importants sous-groupes.
Par exemple, une population cible définie comme les jeunes de moins de 25 ans peut exclure les
jeunes sous les drapeaux ou les jeunes détenus, ou les jeunes vivant, pour d’autres raisons, dans des
institutions publiques.
17. Si la population effectivement couverte par l’enquête s’écarte de la population cible initialement
prévue, les enquêteurs doivent veiller à définir la population cible avec plus de précision. Cela est important
non seulement pour que les résultats de l’enquête soient plus clairs pour les usagers mais aussi
pour que les conditions que suppose un échantillonnage probabiliste soient réunies. Dans l’exemple
susmentionné des jeunes de moins de 25 ans, la population cible doit être décrite de manière plus
précise et redéfinie comme les jeunes civils de moins de 25 ans ne vivant pas en institution. Autrement,
la couverture de l’enquête doit être élargie de manière à englober les sous-groupes exclus.
18. Il importe par conséquent de définir très soigneusement la population cible de manière à ne
couvrir que ceux de ses membres qui auront effectivement la possibilité d’être sélectionnés pour l’en-