UNIVERSIT DU QUBEC MONTRAL - Laboratoire d'études de la ...
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2.8 Pondération<br />
L’Ontario est plus peuplée que l’Île-du-Prince-Édouard. Par ailleurs, <strong>la</strong> précision d’un<br />
estimé, par exemple l’erreur-type d’une moyenne, varie en raison inverse du carré du<br />
nombre <strong>de</strong>s unités à partir <strong>de</strong> <strong>la</strong>quelle on calcule cet estimé. Il s’ensuit qu’augmenter un<br />
peu <strong>la</strong> taille d’un petit échantillon augmente beaucoup <strong>la</strong> précision <strong>de</strong>s estimés qu’il sert à<br />
calculer alors qu’augmenter, même <strong>de</strong> beaucoup, <strong>la</strong> taille d’un échantillon déjà grand<br />
n’augmente que peu <strong>la</strong> précision <strong>de</strong>s estimés qu’il sert à calculer.<br />
Pour cette raison, lorsqu’on réalise un sondage au Canada, il est habituel <strong>de</strong> construire<br />
l’échantillon en attribuant proportionnellement moins <strong>de</strong> répondants aux provinces les<br />
plus peuplées et proportionnellement plus <strong>de</strong> répondants aux provinces les moins<br />
peuplées. Ceci permet <strong>de</strong> calculer <strong>de</strong>s estimés qui ont une précision raisonnable même<br />
pour l’Île-du-Prince-Édouard sans que cette forme <strong>de</strong> péréquation ne diminue beaucoup<br />
<strong>la</strong> précision <strong>de</strong>s estimés calculés pour l’Ontario.<br />
Ce<strong>la</strong> dit, pour calculer les estimés eux-mêmes — c.-à-d. <strong>la</strong> moyenne elle-même plutôt<br />
que son erreur-type—, et surtout à l’échelle du Canada tout entier, il faut que les<br />
informations recueillies auprès <strong>de</strong>s individus comptent en fonction <strong>de</strong> leur importance<br />
dans <strong>la</strong> popu<strong>la</strong>tion et non pas en fonction <strong>de</strong> leur importance dans l’échantillon. On résout<br />
ce problème en associant à chaque individu une valeur, que l’on nomme son « poids » ou<br />
son « coefficient <strong>de</strong> pondération », qui représente l’importance <strong>de</strong> cet individu dans <strong>la</strong><br />
popu<strong>la</strong>tion et dont on se sert pour calculer les estimés.<br />
Stata permet d’utiliser différents type <strong>de</strong> poids, dont certains correspon<strong>de</strong>nt à <strong>de</strong>s types <strong>de</strong><br />
données qu’on rencontre peu dans <strong>la</strong> recherche en sciences sociales. La forme <strong>de</strong> poids <strong>la</strong><br />
plus courante en sciences sociales est le poids d’échantillonnage, que nous venons <strong>de</strong><br />
décrire. Stata connaît ces poids sous le nom <strong>de</strong> « probability weights »; on les désigne au<br />
moyen <strong>de</strong> l’option pweights ou <strong>de</strong> son abréviation pw, qui sont toujours p<strong>la</strong>cées entre<br />
crochets.<br />
Les enquêtes <strong>de</strong> Statistique Canada utilisent toutes <strong>de</strong>s p<strong>la</strong>ns <strong>de</strong> sondage complexes qui<br />
exigent que l’on utilise <strong>de</strong>s poids pour obtenir <strong>de</strong>s estimés qui décrivent correctement <strong>la</strong><br />
popu<strong>la</strong>tion. L’usage <strong>de</strong> tels p<strong>la</strong>ns <strong>de</strong> sondage exige également que l’on utilise une<br />
approche spéciale pour calculer les erreurs-types <strong>de</strong>s estimés. Stata permet d’utiliser<br />
différentes approches pour calculer <strong>de</strong>s erreurs-types correctes lorsqu’on utilise <strong>de</strong>s<br />
données obtenues au moyen d’un p<strong>la</strong>n <strong>de</strong> sondage complexe. Règle générale, ceci se fait<br />
en décrivant les caractéristiques du p<strong>la</strong>n <strong>de</strong> sondage au moyen <strong>de</strong> l’instruction svyset<br />
puis en p<strong>la</strong>çant le préfixe svy <strong>de</strong>vant les instructions <strong>de</strong> Stata qui permettent <strong>de</strong> calculer<br />
<strong>de</strong>s estimés simples, comme <strong>de</strong>s moyennes et <strong>de</strong>s proportions, ou plus avancées, comme<br />
<strong>de</strong>s coefficients <strong>de</strong> régression.<br />
L’usage <strong>de</strong>s poids et <strong>de</strong>s approches qui permettent <strong>de</strong> calculer correctement les erreurstypes<br />
dépasse le cadre <strong>de</strong> cet atelier qui est une introduction au logiciel et non un cours <strong>de</strong><br />
statistique ou <strong>de</strong> métho<strong>de</strong>s quantitatives. Pour cette raison, il est important <strong>de</strong> comprendre<br />
que les instructions que l’on voit dans cet atelier permettent d’examiner les données, <strong>de</strong><br />
les transformer et <strong>de</strong> les préparer pour <strong>de</strong>s analyses, mais ne permettent pas <strong>de</strong> réaliser<br />
<strong>de</strong>s calculs dont les résultats soient généralisables à <strong>la</strong> popu<strong>la</strong>tion.<br />
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