Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

38 Guide pratique pour la conception d’enquêtes sur les ménages
bien qu’il existe des directives pour que soient appliqués des critères plus objectifs (voir la section 3.4
concernant la stratification). En pareil cas, un échantillon probabiliste de districts (sélectionnés selon
une méthode parmi bien d’autres) sera choisi dans chaque strate. Il y a lieu de noter que la stratification
réduit considérablement le risque de sélection d’un échantillon sortant de l’ordinaire comme celui qui
a été évoqué ci-dessus. Telle est précisément la raison pour laquelle la stratification a été inventée. Avec
un exemple stratifié, chaque district aura une chance de sélection connue, autre que zéro, qui n’est
pas faussée ni affectée par une opinion subjective (même lorsque les strates elles-mêmes sont définies
de façon subjective). D’un autre côté, l’échantillonnage sélectif n’a aucun mécanisme permettant de
garantir que chaque district ait une chance d’inclusion autre que zéro ni de calculer la probabilité de
sélection de ceux qui seront retenus en définitive.
3.2.2.2.
Échantillonnage par marche aléatoire et par quotas
23. Un autre type d’échantillonnage non probabiliste qui est largement utilisé est la méthode dite
de la marche aléatoire, appliquée pendant la dernière étape d’une enquête sur les ménages. Cette
technique est fréquemment utilisée même si les éléments de l’échantillon ont été sélectionnés lors
des étapes antérieures par des méthodes probabilistes légitimes. L’exemple ci-après illustre un type
d’échantillonnage qui est une combinaison d’échantillonnage par marche aléatoire et par quotas.
Cette dernière méthode est une autre technique non probabiliste consistant à imposer aux enquêteurs
des quotas de certains types de personnes à interroger.
Exemple
Selon cette méthode, il serait donné pour instruction aux enquêteurs de commencer le processus
d’entrevue en un point géographique choisi au hasard, par exemple dans un village, et de
suivre ensuite un itinéraire déterminé pour sélectionner les ménages à interroger, par exemple
en sélectionnant chaque nième ménage ou en déterminant, tout au long de l’itinéraire suivi, si
les ménages comportent des membres d’une population cible particulière, comme des enfants
de moins de 5 ans. Dans ce dernier cas, chacun de ces ménages serait interrogé pour l’enquête
jusqu’à ce qu’un quota prédéterminé soit atteint.
24. Cette méthodologie est fréquemment présentée comme un moyen d’éviter le processus, long
et coûteux, consistant à dénombrer préalablement tous les ménages faisant partie de l’échantillon
— village, grappe ou segment — avant de sélectionner ceux qui seront interrogés. L’on a fait valoir
également que cette méthode permet d’éviter les non-réponses étant donné que l’enquêteur continue
d’interroger les ménages jusqu’à ce qu’il obtienne suffisamment de réponses pour atteindre le quota
fixé. En outre, les partisans de cette méthode soutiennent que cette technique évite les distorsions
aussi longtemps que le point de départ, le long du cheminement suivi, est déterminé au hasard.
Ils soutiennent en outre que les probabilités de sélection peuvent être calculées comme il convient
comme étant le nombre de ménages sélectionnés divisé par le nombre de ménages que comporte le
village, si ce dernier chiffre est connu ou peut être estimé de façon assez précise.
25. Étant donné les conditions indiquées ci-dessus, un échantillon probabiliste est théoriquement
possible. Dans la pratique, cependant, il est douteux que cela ait jamais été le cas. Cette approche
échoue habituellement en raison : a) du comportement de l’enquêteur; et b) du traitement des ménages
qui ne répondent pas, y compris ceux qui peuvent s’abstenir de répondre. D’innombrables études
ont établi que lorsque les enquêteurs se voient donner le pouvoir de sélectionner l’échantillon sur le
terrain, il en résulte des distorsions. Par exemple, la taille moyenne (nombre de personnes) des mé-