Sondages 2 : méthodes de redressement
Prochaine session
16, 17, 23, 24 septembre 2024
- Comprendre les enjeux d’une correction de la non-réponse et du redressement
- Savoir les mettre en œuvre et évaluer la précision qui en découle
- Comprendre les enjeux d’une correction de la non-réponse et du redressement
- Savoir les mettre en œuvre et évaluer la précision qui en découle
Connaissances sur les méthodes d’échantillonnage (formation Sondages 1).
Connaissances sur les méthodes d’échantillonnage (formation Sondages 1).
Concepteurs et responsables d’enquêtes, ou plus généralement utilisateurs de données issues d’enquêtes par sondage.
Concepteurs et responsables d’enquêtes, ou plus généralement utilisateurs de données issues d’enquêtes par sondage.
La formation apporte aux participants les notions théoriques et les réponses pratiques indispensables à la mise en œuvre de méthodes intervenant après la collecte des données d’une enquête: les techniques de redressement d’échantillon et de traitement de la non-réponse.
Chaque méthode fait l’objet d’une présentation théorique, d’une mise en œuvre pratique des concepts théoriques, permettant d’illustrer les propriétés de la méthode, et d’exemples tirés de la pratique des sondages à l’Insee ou dans d’autres organismes.
Le logiciel SAS est utilisé comme support d’une mise en œuvre pratique de redressements, mais la connaissance préalable de ce logiciel n’est pas nécessaire. La mise en œuvre d’un calage et d’une correction de la non-réponse avec le logiciel R seront également présentés, en fonction des demandes des participants à la formation.
Bref rappel sur les méthodes d’échantillonnage
Les méthodes de redressement
- Estimateur par le ratio
- Estimateur par la régression
- Post-stratification sur un ou deux critères
- Calage sur marges, calage généralisé
Les méthodes de correction de la non-réponse
- Analyse des facteurs influençant la non-réponse
- Méthodes de repondération (correction de la non-réponse totale)
- Méthodes d’imputation (correction de la non-réponse partielle et correction de la non-réponse totale)
La formation apporte aux participants les notions théoriques et les réponses pratiques indispensables à la mise en œuvre de méthodes intervenant après la collecte des données d’une enquête: les techniques de redressement d’échantillon et de traitement de la non-réponse.
Chaque méthode fait l’objet d’une présentation théorique, d’une mise en œuvre pratique des concepts théoriques, permettant d’illustrer les propriétés de la méthode, et d’exemples tirés de la pratique des sondages à l’Insee ou dans d’autres organismes.
Le logiciel SAS est utilisé comme support d’une mise en œuvre pratique de redressements, mais la connaissance préalable de ce logiciel n’est pas nécessaire. La mise en œuvre d’un calage et d’une correction de la non-réponse avec le logiciel R seront également présentés, en fonction des demandes des participants à la formation.
Bref rappel sur les méthodes d’échantillonnage
Les méthodes de redressement
- Estimateur par le ratio
- Estimateur par la régression
- Post-stratification sur un ou deux critères
- Calage sur marges, calage généralisé
Les méthodes de correction de la non-réponse
- Analyse des facteurs influençant la non-réponse
- Méthodes de repondération (correction de la non-réponse totale)
- Méthodes d’imputation (correction de la non-réponse partielle et correction de la non-réponse totale)
Traitement de la non-réponse et redressement : une opération « qualité » incontournable
La correction de la non-réponse et les méthodes de redressement sont utilisées conjointement dans les sondages pour améliorer la qualité des estimations. Voici les principales raisons pour lesquelles il convient de les mettre en œuvre.
Réduction du biais : Les taux de réponse peuvent varier en fonction de certaines caractéristiques des répondants telles que l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, etc. Si les non-répondants présentent des caractéristiques différentes des répondants, il est probable qu’il en soit de même pour les variables du questionnaire et les estimations risquent alors d’être affectées par un biais. Le traitement de la non-réponse permet de réduire ce biais en ajustant les poids des répondants pour mieux représenter la population cible.
Estimations plus précises : Souvent, il s’agit d’estimer des totaux, des moyennes ou des fréquences dans une population, comme le nombre total de personnes ayant une certaine opinion, la moyenne des dépenses pour un produit, ou la proportion d’individus appartenant à une certaine catégorie. Le redressement permet d’obtenir des estimations plus précises de ces paramètres en ajustant les poids des unités échantillonnées de façon à retrouver exactement certaines caractéristiques de la population cible.
Estimations cohérentes : Lorsqu’on produit une statistique de total pour laquelle une autre source a déjà diffusé une valeur, on peut souhaiter une cohérence parfaite entre la valeur déjà diffusée et celle que va produire l’enquête. Le redressement permet de garantir cette cohérence.
En modifiant les poids de sondage, d’abord pour traiter la non-réponse et ensuite à l’occasion d’un redressement, on améliore donc la fiabilité des résultats d’un sondage, en réduisant les biais et en obtenant des estimations plus précises, c’est-à-dire des intervalles de confiance plus étroits.
Traitement de la non-réponse et redressement : une opération « qualité » incontournable
La correction de la non-réponse et les méthodes de redressement sont utilisées conjointement dans les sondages pour améliorer la qualité des estimations. Voici les principales raisons pour lesquelles il convient de les mettre en œuvre.
Réduction du biais : Les taux de réponse peuvent varier en fonction de certaines caractéristiques des répondants telles que l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, etc. Si les non-répondants présentent des caractéristiques différentes des répondants, il est probable qu’il en soit de même pour les variables du questionnaire et les estimations risquent alors d’être affectées par un biais. Le traitement de la non-réponse permet de réduire ce biais en ajustant les poids des répondants pour mieux représenter la population cible.
Estimations plus précises : Souvent, il s’agit d’estimer des totaux, des moyennes ou des fréquences dans une population, comme le nombre total de personnes ayant une certaine opinion, la moyenne des dépenses pour un produit, ou la proportion d’individus appartenant à une certaine catégorie. Le redressement permet d’obtenir des estimations plus précises de ces paramètres en ajustant les poids des unités échantillonnées de façon à retrouver exactement certaines caractéristiques de la population cible.
Estimations cohérentes : Lorsqu’on produit une statistique de total pour laquelle une autre source a déjà diffusé une valeur, on peut souhaiter une cohérence parfaite entre la valeur déjà diffusée et celle que va produire l’enquête. Le redressement permet de garantir cette cohérence.
En modifiant les poids de sondage, d’abord pour traiter la non-réponse et ensuite à l’occasion d’un redressement, on améliore donc la fiabilité des résultats d’un sondage, en réduisant les biais et en obtenant des estimations plus précises, c’est-à-dire des intervalles de confiance plus étroits.
