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| Titre : | Peut-on se fier aux sondages empiriques ? (2023) |
| Auteurs : | Pascal Ardilly |
| Type de document : | Article : document électronique |
| Dans : | Courrier des statistiques (N10, décembre 2023) |
| Article en page(s) : | pp. 113-132 |
| Langues: | Français |
| Catégories : |
Thésaurus CEREQ ENQUETE ; METHODOLOGIE D'ENQUETE ; MODELISATION |
| Résumé : | Les enquêtes par sondage s’appuient sur un échantillon probabiliste ou sur un échantillon empirique. Dans l’approche empirique, la probabilité d’être enquêté, pour un individu donné, est généralement dépendante de la valeur de la variable que l’on collecte auprès de cet individu. Cela produit une erreur particulière appelée ‘biais de sélection’. Dans la méthode empirique dite « des quotas », on limite ce biais en structurant l’échantillon selon certaines variables expliquant le phénomène mesuré. Néanmoins, un biais subsiste si ces variables ne suffisent pas à en appréhender toute la variabilité. Pour justifier pleinement la méthode, on fait appel à une hypothèse de comportement des individus, appelée modélisation. D’autres méthodes de sélection empiriques existent, comme la méthode des unités‑type − traduisant la perception que l’on a communément de la « représentativité » − ou l’échantillonnage de volontaires, particulièrement développé ces dernières années au travers des « Access panels ». Dans ce dernier cas, le biais de sélection peut être important, voire considérable. Malheureusement, on ne réduit pas le biais en augmentant la taille de l’échantillon. Deux exemples spectaculaires − l’un portant sur le taux de couverture vaccinale contre le coronavirus, l’autre sur les élections présidentielles de 1936 aux États‑Unis − illustrent ce phénomène, dit « paradoxe des big data ». |
| Document Céreq : | Non |
| En ligne : | https://www.insee.fr/fr/information/7722109?sommaire=7722116 |
