Guide pratique pour la conception d'enquêtes sur les ménages

Stratégies d’échantillonnage 45
géographiques infranationales comme domaines et, dans l’affirmative, combien. Comme, dans le cas
des domaines, les échantillons doivent être de même taille, l’utilisation de dix régions exigerait un
échantillon représentant dix fois la taille de l’échantillon national, mais ce chiffre se trouverait réduit
de moitié si l’on pouvait se contenter de cinq régions. De même, si les régions sont plutôt considérées
comme des groupes de tabulation, l’échantillon national serait réparti proportionnellement entre
elles. En pareil cas, la région moyenne serait caractérisée par des erreurs types 3,2 fois supérieures
environ aux estimations nationales s’il y avait dix régions, mais elle serait seulement du double s’il
n’y en avait que cinq.
3.3.5.
Effets dus à la mise en grappes
46. La présente section aborde la question de savoir comment la détermination de la taille de
l’échantillon est affectée (une discussion plus détaillée sur l’échantillonnage en grappes figure à la
section 3.5). La mesure dans laquelle un échantillon est mis en grappes affecte la fiabilité et la précision
des estimations et par conséquent la taille de l’échantillon. Dans le cas des enquêtes sur les ménages,
les effets dus à la mise en grappes sont imputables : a) aux avant-dernières unités d’échantillonnage,
généralement appelées « grappes », qui peuvent être des ménages ou des pâtés de maisons; b) aux
ménages pris comme échantillon; c) à la taille et/ou à la variabilité des grappes; et d) à la méthode
d’échantillonnage des ménages des grappes sélectionnées. Les effets de la mise en grappes ainsi que
de la stratification peuvent être mesurés numériquement par l’effet de conception, ou deff, qui indique
le surcroît de variance de l’échantillonnage (carré de l’erreur type) pour l’échantillon en grappes
stratifié par rapport à un échantillon aléatoire simple de même taille. La stratification tend à réduire
la variance de l’échantillonnage mais seulement dans une mesure réduite. En revanche, la mise en
grappes accroît considérablement la variance. Par conséquent, le deff indique essentiellement l’étendue
de la mise en grappes d’un échantillon.
47. Pour concevoir efficacement l’échantillon, il faut procéder à une mise en grappes pour maîtriser
les coûts, mais il faut aussi réduire autant que possible l’effet dû à la conception pour que les résultats
soient utiles et fiables. Regrettablement, le deff n’est pas connu avant le début de l’enquête et il ne
peut être estimé qu’à posteriori, sur la base des données elles-mêmes. Lorsqu’il a déjà été réalisé des
enquêtes, ou lorsque des enquêtes semblables ont été menées dans d’autres pays, les valeurs du deff
tirées de ces enquêtes peuvent être utilisées pour estimer la taille de l’échantillon.
48. Pour réduire autant que cela est possible l’effet dû à la conception, celle-ci doit suivre les principes
généraux ci-après (voir également les lignes directrices résumées à la fin du présent chapitre,
p. 82), selon lesquels il faut :
a) Utiliser autant de grappes que possible;
b) Utiliser pour chaque grappe un nombre de ménages aussi réduit que possible;
c) Utiliser des grappes de taille constante plutôt que variable;
d) Sélectionner lors de la dernière étape un échantillon systématique de ménages géographiquement
dispersés plutôt qu’un segment de ménages géographiquement contigus.
49. Ainsi, pour un échantillon de 12 000 ménages, il est préférable de sélectionner 600 grappes
de 20 ménages chacune plutôt que 400 grappes de 30 ménages chacune. L’effet dû à la conception
de l’échantillon est beaucoup plus réduit dans le premier cas. En outre, le deff est minimisé si les
ménages sont choisis systématiquement parmi tous les ménages de la même grappe plutôt que sélec-