UNIVERSIT DU QUBEC MONTRAL - Laboratoire d'études de la ...

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