Sondages 1 : échantillonnage
- Acquérir les notions théoriques nécessaires à la mise en œuvre des principales méthodes d’échantillonnage.
- Savoir dans quel contexte et sous quelles conditions appliquer chacune de ces méthodes.
- Acquérir les notions théoriques nécessaires à la mise en œuvre des principales méthodes d’échantillonnage.
- Savoir dans quel contexte et sous quelles conditions appliquer chacune de ces méthodes.
Bonnes connaissances en statistique descriptive et notions de probabilités et de théorie de l’estimation.
Bonnes connaissances en statistique descriptive et notions de probabilités et de théorie de l’estimation.
Concepteurs et responsables d’enquêtes, principalement celles dont les échantillons sont tirés selon des méthodes probabilistes.
Concepteurs et responsables d’enquêtes, principalement celles dont les échantillons sont tirés selon des méthodes probabilistes.
L’accent de la formation est mis sur les méthodes probabilistes de tirage d’échantillon, mais la méthode des quotas est également abordée. Chaque méthode fait l’objet d’une présentation théorique et des exemples tirés de la pratique des sondages à l’Insee ou dans d’autres organismes permettent d’illustrer les propriétés de la méthode, ainsi que ses cadres d’application possibles.
Généralités sur les enquêtes par sondage
- Composantes d’une enquête par sondage
- Les bases de sondage
- Notion d’estimation et de précision
- Les différents types d’erreur
Les sondages empiriques
- La méthode des quotas
- La méthode des unités-types
Le sondage aléatoire simple
- Estimation d’une moyenne et d’une proportion
- Précision
- Algorithmes de tirage
- Cas des panels
Le sondage à probabilités inégales
- Estimation et précision
- Choix des probabilités de tirage
- Tirage à probabilités proportionnelles à la taille
- Algorithmes de tirage
- Tirage en deux phases
- Calcul de précision
Le sondage stratifié
- Estimation et précision
- Constitution des strates
- Allocation de l’échantillon dans les strates
Échantillonnage équilibré
- Principe et définition
- Propriétés (biais, variance)
- Méthode permettant sa mise en œuvre (algorithme du Cube)
Les sondages à plusieurs degrés (sondage en grappes, sondage à deux degrés) et à plusieurs phases
- Différentes méthodes de tirage au premier degré
- Estimation et précision
- Effet de grappe
- Eléments sur les sondages en deux phases
Sondages indirects
- Principe et cadres d’application
- Méthode d’estimation via le partage des poids
- Propriétés (biais, variance)
L’accent de la formation est mis sur les méthodes probabilistes de tirage d’échantillon, mais la méthode des quotas est également abordée. Chaque méthode fait l’objet d’une présentation théorique et des exemples tirés de la pratique des sondages à l’Insee ou dans d’autres organismes permettent d’illustrer les propriétés de la méthode, ainsi que ses cadres d’application possibles.
Généralités sur les enquêtes par sondage
- Composantes d’une enquête par sondage
- Les bases de sondage
- Notion d’estimation et de précision
- Les différents types d’erreur
Les sondages empiriques
- La méthode des quotas
- La méthode des unités-types
Le sondage aléatoire simple
- Estimation d’une moyenne et d’une proportion
- Précision
- Algorithmes de tirage
- Cas des panels
Le sondage à probabilités inégales
- Estimation et précision
- Choix des probabilités de tirage
- Tirage à probabilités proportionnelles à la taille
- Algorithmes de tirage
- Tirage en deux phases
- Calcul de précision
Le sondage stratifié
- Estimation et précision
- Constitution des strates
- Allocation de l’échantillon dans les strates
Échantillonnage équilibré
- Principe et définition
- Propriétés (biais, variance)
- Méthode permettant sa mise en œuvre (algorithme du Cube)
Les sondages à plusieurs degrés (sondage en grappes, sondage à deux degrés) et à plusieurs phases
- Différentes méthodes de tirage au premier degré
- Estimation et précision
- Effet de grappe
- Eléments sur les sondages en deux phases
Sondages indirects
- Principe et cadres d’application
- Méthode d’estimation via le partage des poids
- Propriétés (biais, variance)
L'échantillonnage : une étape essentielle dans la réalisation d'un sondage
Dans le cadre d’un sondage, l’échantillonnage fait référence au processus de sélection d’un sous-groupe d’individus représentant une population plus large, dans le but de recueillir de l’information sur ce sous-groupe pour en tirer des conclusions sur l’ensemble de la population. Plutôt que de collecter des données auprès de chaque individu de la population (un recensement), on utilise un échantillon, qui est un ensemble d’individus beaucoup plus restreint représentant judicieusement la population cible.
L’échantillonnage est généralement indispensable pour deux raisons essentielles :
Coût : Réaliser une enquête auprès de l’ensemble de la population peut être extrêmement coûteux. En utilisant un échantillon, on réduit les coûts associés à la collecte de données tout en maintenant une capacité à pratiquer des estimations sur la population complète.
Temps : Collecter des données auprès de l’ensemble de la population peut prendre beaucoup de temps, tandis qu’un échantillon permettra d’obtenir des résultats sensiblement plus rapidement.
Un échantillon soigneusement sélectionné fournira des estimations précises relatives à la population cible, grâce à l’utilisation de méthodes statistiques appropriées.
Le processus d’échantillonnage implique de sélectionner des individus à partir de la population cible de manière aléatoire afin d’obtenir une représentation fidèle de la population dans son ensemble. Différentes méthodes d’échantillonnage peuvent être utilisées en fonction des informations disponibles (ou non) sur la population cible – liste des unités, caractéristiques de celles-ci, etc. –, des objectifs de l’enquête, des moyens budgétaires – comme par exemple l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage stratifié, l’échantillonnage par grappes, l’échantillonnage équilibré, l’échantillonnage indirect, etc.
Lorsque l’échantillon est correctement sélectionné et représente fidèlement la population, les résultats obtenus à partir de l’échantillon peuvent être généralisés à la population dans son ensemble. On peut ainsi formuler des conclusions et prendre des décisions basées sur ces données, certes limitées mais néanmoins aptes à produire des estimations de qualité.
L'échantillonnage : une étape essentielle dans la réalisation d'un sondage
Dans le cadre d’un sondage, l’échantillonnage fait référence au processus de sélection d’un sous-groupe d’individus représentant une population plus large, dans le but de recueillir de l’information sur ce sous-groupe pour en tirer des conclusions sur l’ensemble de la population. Plutôt que de collecter des données auprès de chaque individu de la population (un recensement), on utilise un échantillon, qui est un ensemble d’individus beaucoup plus restreint représentant judicieusement la population cible.
L’échantillonnage est généralement indispensable pour deux raisons essentielles :
Coût : Réaliser une enquête auprès de l’ensemble de la population peut être extrêmement coûteux. En utilisant un échantillon, on réduit les coûts associés à la collecte de données tout en maintenant une capacité à pratiquer des estimations sur la population complète.
Temps : Collecter des données auprès de l’ensemble de la population peut prendre beaucoup de temps, tandis qu’un échantillon permettra d’obtenir des résultats sensiblement plus rapidement.
Un échantillon soigneusement sélectionné fournira des estimations précises relatives à la population cible, grâce à l’utilisation de méthodes statistiques appropriées.
Le processus d’échantillonnage implique de sélectionner des individus à partir de la population cible de manière aléatoire afin d’obtenir une représentation fidèle de la population dans son ensemble. Différentes méthodes d’échantillonnage peuvent être utilisées en fonction des informations disponibles (ou non) sur la population cible – liste des unités, caractéristiques de celles-ci, etc. –, des objectifs de l’enquête, des moyens budgétaires – comme par exemple l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage stratifié, l’échantillonnage par grappes, l’échantillonnage équilibré, l’échantillonnage indirect, etc.
Lorsque l’échantillon est correctement sélectionné et représente fidèlement la population, les résultats obtenus à partir de l’échantillon peuvent être généralisés à la population dans son ensemble. On peut ainsi formuler des conclusions et prendre des décisions basées sur ces données, certes limitées mais néanmoins aptes à produire des estimations de qualité.
