Sondages 2 : méthodes de redressement
Prochaine session
14, 15, 21, 22 septembre 2023
- 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)
Redresser oui, mais pourquoi ?
Les méthodes de redressement sont utilisées dans les sondages pour corriger les biais potentiels qui peuvent survenir en raison d’un échantillonnage non représentatif de la population cible. Voici les principales raisons pour lesquelles le redressement est souvent indispensable :
Représentativité de l’échantillon : L’objectif principal d’un sondage est de tirer des conclusions sur l’ensemble de la population à partir d’un échantillon plus restreint. Pour que ces conclusions soient valables, il est essentiel que l’échantillon soit représentatif de la population cible. Cependant, il est souvent difficile d’obtenir un échantillon parfaitement représentatif en raison de contraintes pratiques telles que le coût, le temps et l’accessibilité des répondants. Le redressement permet de corriger les différences entre l’échantillon et la population cible afin d’obtenir des estimations plus précises.
Biais de sélection : Lorsqu’un échantillon n’est pas obtenu de manière aléatoire ou lorsque les taux de réponse sont faibles, des biais de sélection peuvent se produire. Par exemple, certaines catégories de la population peuvent être sous-représentées ou surreprésentées dans l’échantillon par rapport à leur proportion réelle dans la population. Le redressement permet de compenser ces biais en ajustant les poids attribués à chaque répondant.
Variations des taux de réponse : Les taux de réponse peuvent varier en fonction des caractéristiques des répondants, telles que l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, etc. Si les non-répondants présentent des caractéristiques différentes des répondants, cela peut entraîner un biais dans les résultats. Le redressement de non-réponse permet de réduire ce biais en ajustant les poids des répondants pour mieux représenter les caractéristiques de la population cible.
Estimation des totaux : Dans certains cas, il peut être nécessaire d’estimer les totaux de certaines caractéristiques de la population, comme le nombre total de personnes ayant une certaine opinion ou le total des dépenses dans une certaine catégorie. Le redressement permet d’obtenir des estimations plus précises de ces totaux en ajustant les poids des répondants en fonction des caractéristiques de la population cible.
En utilisant des méthodes de redressement appropriées, on améliore donc la validité et la fiabilité des résultats d’un sondage, en obtenant des estimations plus précises et en réduisant les biais potentiels.
Redresser oui, mais pourquoi ?
Les méthodes de redressement sont utilisées dans les sondages pour corriger les biais potentiels qui peuvent survenir en raison d’un échantillonnage non représentatif de la population cible. Voici les principales raisons pour lesquelles le redressement est souvent indispensable :
Représentativité de l’échantillon : L’objectif principal d’un sondage est de tirer des conclusions sur l’ensemble de la population à partir d’un échantillon plus restreint. Pour que ces conclusions soient valables, il est essentiel que l’échantillon soit représentatif de la population cible. Cependant, il est souvent difficile d’obtenir un échantillon parfaitement représentatif en raison de contraintes pratiques telles que le coût, le temps et l’accessibilité des répondants. Le redressement permet de corriger les différences entre l’échantillon et la population cible afin d’obtenir des estimations plus précises.
Biais de sélection : Lorsqu’un échantillon n’est pas obtenu de manière aléatoire ou lorsque les taux de réponse sont faibles, des biais de sélection peuvent se produire. Par exemple, certaines catégories de la population peuvent être sous-représentées ou surreprésentées dans l’échantillon par rapport à leur proportion réelle dans la population. Le redressement permet de compenser ces biais en ajustant les poids attribués à chaque répondant.
Variations des taux de réponse : Les taux de réponse peuvent varier en fonction des caractéristiques des répondants, telles que l’âge, le sexe, le niveau d’éducation, etc. Si les non-répondants présentent des caractéristiques différentes des répondants, cela peut entraîner un biais dans les résultats. Le redressement de non-réponse permet de réduire ce biais en ajustant les poids des répondants pour mieux représenter les caractéristiques de la population cible.
Estimation des totaux : Dans certains cas, il peut être nécessaire d’estimer les totaux de certaines caractéristiques de la population, comme le nombre total de personnes ayant une certaine opinion ou le total des dépenses dans une certaine catégorie. Le redressement permet d’obtenir des estimations plus précises de ces totaux en ajustant les poids des répondants en fonction des caractéristiques de la population cible.
En utilisant des méthodes de redressement appropriées, on améliore donc la validité et la fiabilité des résultats d’un sondage, en obtenant des estimations plus précises et en réduisant les biais potentiels.
