Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

Stratégies d’échantillonnage 37
quête. Lorsque certains sous-groupes sont délibérément exclus, il importe d’appliquer des méthodes
probabilistes à la population qui constitue effectivement le cadre de l’enquête. Il faut également que
les responsables de l’enquête décrivent clairement aux usagers, lorsque les résultats de l’enquête sont
publiés, quels sont les segments de la population qui ont été inclus ou au contraire exclus.
3.2.2.
Méthodes d’échantillonnage non probabiliste
19. Il n’existe pas de théorie statistique, comme pour l’échantillonnage probabiliste, dont on puisse
s’inspirer en ce qui concerne le recours à des échantillons non probabilistes. Ces échantillons ne
peuvent être évalués qu’au moyen d’une appréciation subjective. Si les techniques probabilistes ne
sont pas utilisées, par conséquent, les estimations résultant de l’enquête seront faussées. En outre,
l’ampleur de ces distorsions et, souvent, l’occasion de savoir si elles entraînent une sous-estimation
ou plutôt une surestimation seront inconnues. Comme on l’a déjà dit, la précision des estimations,
c’est-à-dire leurs erreurs types, peut être estimée, lorsque l’on utilise un échantillonnage probabiliste.
Ce n’est qu’ainsi qu’il est possible d’évaluer la fiabilité des estimations issues de l’enquête et de
construire des intervalles de confiance autour des estimations. Des estimations subjectives peuvent
également être faites dans certains cas au moyen d’un échantillonnage probabiliste, par exemple si
l’on veut que la répartition de la population couverte par l’enquête soit conforme à d’autres critères
(voir le chapitre 6 pour une discussion plus approfondie de cette question).
20. En dépit de leurs déficiences théoriques, des échantillons non probabilistes sont fréquemment
utilisés dans différents contextes et dans diverses situations. La justification offerte par les praticiens
est généralement fondée sur des considérations de coûts ou de commodité ou même sur la crainte
des enquêteurs qu’un échantillon « aléatoire » ne représente pas comme il convient la population
cible. Dans le contexte des enquêtes sur les ménages, nous examinerons brièvement plusieurs types
de méthodes non probabilistes, essentiellement au moyen d’exemples, et indiquerons certaines des
raisons pour lesquelles elles ne doivent pas être utilisées.
3.2.2.1.
Échantillonnage sélectif
21. L’échantillonnage sélectif est une méthode qui fait appel à des « experts » pour choisir les éléments
à prendre comme échantillon. Les partisans de cette méthode font valoir que cette méthode
élimine le risque, lorsque l’on utilise les techniques aléatoires, de sélection d’un échantillon sortant
de l’ordinaire ou d’un « mauvais » échantillon, par exemple lorsque tous les éléments de l’échantillon,
par malchance, se trouvent être réunis dans la région nord-ouest.
Exemple
Un exemple d’échantillonnage sélectif dans le contexte d’une enquête sur les ménages serait
celui d’un groupe d’experts qui choisissent délibérément les circonscriptions géographiques
à utiliser comme éléments lors de la sélection primaire et qui ont fondé leur décision sur les
districts qui apparaissent comme typiques ou représentatifs dans un certain sens ou dans un
certain contexte.
22. La principale difficulté que soulève ce type d’échantillonnage tient au caractère subjectif de la
décision prise sur le point de savoir ce qui constitue une série représentative de districts. Paradoxalement,
le choix dépend directement aussi du choix des experts eux-mêmes. Avec un échantillonnage
probabiliste, en revanche, les districts seraient stratifiés en utilisant, si besoin est, les critères retenus
par les concepteurs. Il y a lieu de noter que les critères de stratification peuvent même être subjectifs,