technique d'enquete

Techniques

des Enquêtes Statistiques

1ère année, EST

M. Slimane Loukili

A.U. 2013-2014

Plan de cours

Chapitre 1. Introduction/Généralités

Terminologie, concepts de base et définitions

Types d’enquêtes

Phases d’une enquête statistique

Chapitre 2. Conception d’une enquête

Contexte, objectifs et hypothèses de l’enquête

Concepts, définitions et indicateurs

Chapitre 3. Généralités sur les techniques d’échantillonnage

Sondages aléatoires (simple, systématique, stratifié, par grappes,…)

Sondages empiriques: méthode des quotas, méthode des itinéraires,…

Erreurs d’échantillonnage

Chapitre 4. Elaboration d’un questionnaire

Principes et guide d’élaboration d’un questionnaire

Formulation, ordre, présentation et codage des questions

Test du questionnaire, enquête pilote Règles de passation

Chapitre 5. Traitement des données Le codage Le traitement des non-réponses

La présentation des résultats/tabulation des données

Chapitre 6. Analyse et interprétation des résultats La réduction de la masse de données collectées en caractéristiques

essentielles et leur signification statistique

Les conclusions et les explications

Chapitre 1. Introduction/cadre général

Les principales et méthodes de recueil d’information

Terminologie, concept de base et définitions

Types d’enquêtes statistiques : recensement versus enquête par échantillonnage

Info

rmatio

n

qu

antifiée : R

GP

H 2

00

4

Réalité (floue, inconnue, incomplète,…) : Quel est le taux de chômage en 2004 au Maroc?

Réalité : plus claire, plus précise, plus complète,… Le taux de chômage au Maroc en 2004 : 10,9%

Importance de l’information statistique dans le monde d’aujourd’hui

11626470

15379259

20419555

26073717

29891708

0

5000000

10000000

15000000

20000000

25000000

30000000

35000000

1960 1971 1982 1994 2004

urbain

rural

Evolution de la population légale marocaine d’après les données des recensements 1960, 1971, 1982, 1994 et 2004

(chiffres arrondis)

Les principales méthodes de recueil d’information

ENQUETE

Consultation

de personnes

1. Étudier l’évolution du PIB par région à travers les statistiques

annuelles de DS

2. Etudier l’évolution des exportations marocaines sur les 20 dernières

années à travers les bilans du Ministère de l’Industrie et du

Commerce

3. Étudier la situation socioéconomique des ménages à travers les

rapports d’enquêtes auprès des ménages

1. Étudier l’effet d’un médicament sur des personnes diabétiques 2. Étudier l’effet d’un type d’entraînement sportif sur la performance de

l’athlète

Quantitative (statistique)

1. Mesurer le niveau de vie des ménages

2. Mesurer les niveaux de connaissances, les attitudes et les pratiques des

jeunes en matière d’IST-SIDA

Qualitative

1. Cerner les perceptions de la population à l’égard des inégalités sociales

2. Comprendre les représentations des jeunes diplômés relatives à la migration

des cerveaux

EXPERIMENTATION

Réalisations

d’expériences

ETUDE

DOCUMENTAIRE

Consultation de

monographies, revues,

livres, banques de

données,…

Exhaustive

« la population entière

est enquêtée »

Par sondage (par échantillonnage)

« Une partie seulement de la

population est enquêtée »

•Recensement Général de la

Population et de l’Habitat

• Recensement des Entreprises

•Recensement de la Population

Etudiante

•Une partie des ménages

•Une partie des entreprises

•Un groupe d’étudiants

Terminologie, concepts et définitions


P i i i i i i i

i

i i i i

i i i i i i

i i i

i

i i i

i i i i i i i

i

E i i i

i i i i i i

• La population « P » est de taille « N »

• L’échantillon « E » est de taille « n »


Population

Il s’agit d’un ensemble d’individus séparés et bien déterminés qui ont des caractéristiques, des propriétés communes.

La propriété d’appartenance est très importante

Les individus gardent toutefois des caractéristiques qui font leurs spécificités.


Population des étudiants de l’EST en

2013

Caractéristiques communes/d’appartenance

Inscriptions à l’EST en 2012

Caractéristiques spécifiques

Age

Sexe

Année d’études

Notes

Unité statistique

La population objet de l’étude est composée d’individus (unité de base à

laquelle on s’intéresse) appelés aussi, entités, observations ou unités

statistiques.

Chaque individu est supposé “ se démarquer ” sans ambiguïté des autres

par une information claire et précise (identifiant “ i ”).

L’unité statistique peut être simple (personne ) ou complexe (ménage,

entreprise,…)


Caractéristiques d’intérêt

Les individus sont soumis

à l’observation du chercheur

à propos d’un certain nombre de caractéristiques d’intérêt

Des variables « Y »

Opération exhaustive : Y1, Y2, …, Yi, …, YN

Opération par sondage : Y1, Y2, …, Yi, …, Yn


Typologie des caractéristiques d’intérêt

Ces caractéristiques peuvent être :

1. Quantitatives : note, nombre d’années d’études, chiffre d’affaire, revenu,…

Ou

2. qualitatives : opinions, comportements, biens consommés, filières

fréquentées,…



1. Economiques : consommation/dépenses, emploi, niveau de vie,

comportement des investisseurs,…

2. Démographiques : migration, fécondité,…

3. Sociales : loisirs, utilisation d’internet, éducation, santé, conditions de vie,…

4. Politiques : intentions de vote, opinions sur l’action gouvernementale,…



• Des données personnelles : taille, poids, état de santé, parcours

éducatif…

• des données sur les comportements, les opinions, les motivations, les

attentes,…

• des données environnementales : conditions d’habitat, accès au réseau

d’eau potable, disponibilité d’une pharmacie,…;


Types d’enquêtes statistiques

Enquête exhaustive

+ Photographie de la population (t)

Mesure de la valeur vraie de Y Création d’une base de sondage

- Opération coûteuse

Longue Fastidieuse

Enquête par échantillonnage

+ Coût réduit

Temps réduit Ressources humaines réduites

Facilité d’exécution

- Choix des unités

Choix de l’estimateur

Définition

Conception

Recueil

Traitement

Conclusions

Rapport/

Diffusion/

Communication

Les phases d’une enquête statistique

Phase de conception d’une enquête statistique

Définir une

enquête

statistique

Phase de réflexion

Quoi ?

Que cherche-t-on

à savoir ?

Ébauche de l’objet,

du thème de l’enquête

Pourquoi ? Objectif

Définir une

enquête

statistique

Quel type

d’enquête ?

Où et quand?

Comment ?

Enquête exhaustive ?

par échantillonnage?

Lieu (rue, domicile,

lieu de travail, …)

et date (météo, vacances,

week-end,

événement particulier …)

Mode d’administration

du questionnaire (face à face, téléphone,

correspondance,…

Phase de réflexion

Insertion

professionnelle

des diplômés

Pourquoi ?

Définition d’une enquête sur l’insertion professionnelle des diplômés

Quoi ?

Que cherche-t-on

à savoir ?

La formation conduit-elle à

l’emploi (durée de recherche,

difficultés)?

L’activité professionnelle a-t-elle

un lien direct avec la formation

reçue?

L’activité correspond-elle aux

attentes (stabilité, rémunération,

lieu,…)

Etude de la pertinence et

adéquation entre

la formation reçue et l’insertion

professionnelle chez les diplômés

de l’EST,

création d’un outil d’aide à la

décision

pour une meilleure insertion

Insertion

professionnelle

des diplômés

Quel type

d’enquête ?

Où et quand?

Comment ?

L’enquête étant portée sur les 2 ou 3

dernières promotions (petits effectifs),

une enquête exhaustive est

plus appropriée

Niveau : National

Lieu de contact des enquêtés :

domicile (annuaire des anciens,

adresses, é-mails)

(entreprise : pour ceux qui travaillent)

et date (14 février-1 mars 2013)

Mode d’administration

du questionnaire

(face à face, mail)

Définition d’une enquête sur l’insertion professionnelle des diplômés

Concevoir

l’enquête

statistique

Construction de l’objet :

• Définir un objet d’intérêt • Définir les objectifs • Déterminer une question qui explicite ce qu’on veut faire (ou plusieurs questions) • Définir les concepts • Formuler des hypothèses • Déterminer la population ciblée

Phase de conception

1. Thème de recherche • Un thème est un sujet de préoccupation générale.

• Un thème se choisit selon ses lectures, ses propres intérêts et l’intérêt du thème par rapport à la recherche/études/politique/…

2. Exemples • Le travail des enfants

• L’insertion professionnelle des diplômés

• Le niveau de satisfaction des clients de la banque « B »

• Les opinions des habitant de Meknes sur l’action des conseils des communes de Meknes

• Utilisation des nouvelles techniques de communication par les lyciens

2. Problématique

• La construction de la problématique consiste à situer ce que l’on veut faire par rapport à l’état de la question et au contexte étudié :

ce que l’on sait déjà

(concepts, théories, modèles, causes, conséquences, explications,…)

Formuler la question de recherche :

ce que l’on veut savoir

Hypothèses

Une hypothèse est une proposition ou une explication que l'on se contente d'énoncer

sans prendre position sur sa véracité, c'est-à-dire sans

l'affirmer ou la nier

Une fois énoncée, une hypothèse

peut être étudiée, confrontée, utilisée, discutée ou traitée de

toute autre façon jugée nécessaire

Exemples d’hypothèses à vérifier sur le travail des enfants

H1 : « l’effectif des enfants travailleurs s’est réduit

depuis la refonte du code du travail en 2004»

H2 : « le travail des enfants est très précoce »

H3 : « les garçons sont plus concernés que les filles »

H4 : « L’échec scolaire est un facteur explicatif du travail des

enfants »

Méthodes probabilistes : Tirage aléatoire simple

• Le sondage probabiliste simple est la base de tout sondage

probabiliste

• Le TAS consiste à choisir « n » individus (ou unités statistiques)

parmi une population de taille « N ».

= fraction de sondage

• Dans ce type de tirage, chaque individu de la population de

référence est choisi au hasard.

• Chaque individu a la même probabilité de faire partie de

l’échantillon sans aucune manipulation au préalable dans la

population

pi= 1/N ∀ i=1, 2,…, N

TAS

• Le TAS a l’avantage :

1. D’être simple à réaliser

2. De permettre des analyses statistiques simples

TAS

P i i i i i i i

i

i i i i

i i i i i i

i i i

i i i i i i

i i i i i i

E

i i i

i i i i

i i

• Le TAS admet deux inconvénients majeurs :

1. Le TAS nécessite une base de sondage « brute » où le choix

des unités statistiques s’effectue à partir des seuls

identifiants.

2. Le TAS s’applique dans le cas de populations homogènes au

regard de la variable étudiée Y :

Les unités statistiques Ui sont proches (semblables) de point de

vue les valeurs Yi

La variable Y présente une faible dispersion

TAS

TAS

1

• On numérote les individus de la liste avec des nombres comportant un même nombre de chiffres (de 1 jusqu’à N)

2

• On compte le nombre « j » de chiffres composant le nombre « N » : 1, 2, 3,….

3 • On utilise une table de nombres aléatoires

4

• On opte pour un nombre de départ « d » :

• On se déplace à partir de « d »:

• du haut en bas, de gauche à droite

• De bas vers le, de droite à gauche

• En diagonale, vers le bas, de gauche à droite

• …..

5 • On identifie les nombres aléatoires comportant « j » chiffres

6

• On rejette les nombres qui ne se trouvent pas dans la liste ou qui se répètent, puis on recommence jusqu’à atteindre « n »

1. Soit une population composé de 500 personnes

2. On veut choisir 10 personnes pour mener une enquête par un TAS

3. On recourt au fragment de la table des nombres aléatoires suivante :

(Table de Kendall et Smith, 1939)

79409 67790 10353 36885 34317 44264 62994 23179 86523 40624

97378 15645 87183 08818 44776 41489 47740 49996 90997 40690

73062 99417 84362 36977 76062 24841 77021 90894 16615 13830

• E = U156, U103, U368, U88, U369, U343, U442, U477, U231, U138

Exemple de TAS

Méthodes probabilistes : Tirage aléatoire systématique

(ou pas à pas)

• On dispose d’une liste exhaustive des unités statistiques ordonnées

• La première unité est choisie de manière aléatoire

• Le TASys consiste à choisir des unités statistiques sur la liste à partir de la première unité statistique selon un intervalle fixe jusqu’à parvenir à la taille de l’échantillon désirée

Préalables du TASys

TASys

3

• On prend la partie entière de « N/n » notée « r » et appelée raison ou pas de sondage

2

• On opte pour un point de départ « d » entre 1 et N

• Le choix de « d » est arbitraire

1

• La constitution de l’échantillon comprendra en premier lieu l’individu « d » suivi des individus :

• d + r ; d + 2 r ; d + 3 r ; …….

4

• Lorsque la liste est épuisée et que la taille finale de l’échantillon n’est pas encore atteinte, on reprend dès le début.

i Itération 1

Itération 2

…

1 … ….

…. d’

d ….

… d’+r

d+r ….

… d’+2r

d+2r

…

d+3r

…

d+4r

…

… …

N

Illustration du TASys

• On dispose de la liste de présence des 240 étudiants de l’EST (2ème année)

• On veut choisir 9 étudiants par un TASys

• N/n =240/9 = 23,78 [N/n] = 23 le pas est r=23

• Le point de départ « d » = 105 l’échantillon est composé des Ui tels

que : • D= 105 i= 105, 105+23 , 105+ 23*2, 105+23*3, 105+ 23*4, 105+ 23*5 d = 60 i= 60, 60+23 , 60+ 23*2 • E = U105, U128, U174, U197, U220, U60, U83, U106, U129

Exemple du TASys

Le TASys, comme le TAS, est simple à réaliser

Le TASys exige moins de manipulations que le TAS

Le TASys permet des analyses statistiques simples

+ Les procédures du TASys signifient l’existence d’une base de sondage

Le TASys suppose l’homogénéité de la population étudiée de point de vue de la variable d’intérêt Y

-

TASys

Méthodes probabilistes : Tirage aléatoire stratifié

• Les TAS et TASys recourent à l’hypothèse de l’homogénéité de la population par rapport à Y

• Dans la réalité, cette hypothèse est difficilement réalisable : les populations humaines étudiées sont souvent hétérogènes

• L’hétérogénéité : la Population est composée d’individus dissemblables pour la variable d’intérêt « Y » Y présente un certain niveau de dispersion

Le TASt permet de résoudre le problème de l’hétérogénéité de la

population

Préalables du TASt

• Dans le cas où la population est hétérogène de point de vue

caractéristique d’intérêt « Y », l’idée serait de former des groupes relativement homogènes, appelés strates et notés « Sh » (h=1,2,…H)

• La Strate Sh : Sous-ensemble homogène de la population possédant une ou plusieurs caractéristiques communes et mutuellement exclusives

• Les strates sont collectivement exhaustives

• Les strates Sh sont de taille « Nh » tel que ∑ Nh= N

• Ensuite, on effectue au niveau de chaque strate « h » un TAS ou un TASys

d’un échantillon de taille « nh » individus parmi « Nh » et ∑ nh= n

• Remarque : toutes les strates composant la population sont représentées dans l’échantillon

Procédures du TASt

• Exemple d’une population composée de 4 strates

P E

Schéma simplifié du TASt

S1

S4

S3

S2 n

1. Sondage stratifié à allocation proportionnelle : on reproduit le poids de la strate au niveau de la population dans l’échantillon

= = constante

• Dans l’exemple suivant : le poids de chaque strate dans la population est respecté dans la construction de l’échantillon

Procédures du TASt

S1

S4

S3 S2

2. Allocation optimale au sens de Neyman : tient compte de l’hétérogénéité de chaque strate par rapport à la variable d’intérêt « Y »

plus la strate est hétérogène par rapport au phénomène étudié et plus le taux de sondage appliqué est élevé

• Dans l’exemple suivant, la strate S1 a moins de poids dans l’échantillon que dans la population et inversement pour la strate S4, car la variabilité dans la strate S4 est plus élevée que dans la strate S1

Procédures du TASt

S1 S4

S3 S2

• L’homogénéisation de la population pose donc la question du choix de la variable de stratification.

• En général, on choisit la caractéristique « X » la plus discriminante : qui réalise des groupes homogènes en « intra » et hétérogènes en « extra ».

• Le but est d’obtenir un échantillon qui possède les mêmes caractéristiques que la population dont il est extrait (représentativité).

• Le choix reposera en général sur les connaissances préalables de la problématique (études et enquêtes antérieures, avis des experts,…) ou sur des hypothèses.

• Important : on peut procéder à la stratification selon plusieurs variables

TASt : choix de la variable de stratification

TASt : exemples de variables de stratification

Enquête auprès des Ménages

Sexe

Niveau d’instruction

Type d’habitat

Revenu

Âge

Milieu/région de résidence

Enquête auprès des Entreprises

Taille de l’entreprise

Région économique

Secteur d’activité

Ancienneté

Méthodes probabilistes : Tirage aléatoire par grappes

• On partitionne la population en sous ensembles appelés grappes et notés Gh (h=1,…H)

• On sélectionne un échantillon de grappes

• On procède à l’enquête de TOUS les individus constituant l’unité (la

grappe) sélectionnée , c’est-à-dire exhaustivement

nh=Nh pour toute grappe Gh sélectionnée

nh=0 pour toute grappe non sélectionnée

Principes du TAG

G1

G4

G3

G2

G4

G2

• Les grappes doivent être les plus hétérogènes possibles.

• Dans le cas contraire, on peut rencontrer une perte de précision.

• Le TAG est indiqué lorsque :

1. La base de sondage des individus est inexistante ou de mauvaise qualité mais on doit disposer d’une base de sondage des grappes il est plus facile de constituer une liste de logements ou d’entreprises qu’une liste

d’individus ou d’employés (annuaires des entreprises/associations)

2. On veut limiter les coûts de déplacement et de supervision et le temps

Les individus d’une grappe sont généralement voisins

Pour questionner un échantillon de 1000 personnes, il suffit de contacter 250

ménages et enquêter 4 personnes par ménage au lieu de 1000 lieux d’enquête (une personne par lieu)

Conditions et indications du TAG

• Exemple 1 : variable d’intérêt = avoir un travail

1. Grappe d’individus = ménage

2. Unité statistique : personnes en âge d’activités

• Exemple 2 : variable d’intérêt = dépenses alimentaires

1. Grappe de logements = immeuble/pâté de maisons

2. Unité statistique : ménages et donc les individus composant le ménage

• Exemple 3 : conditions de travail

1. Grappe d’employés/membres = entreprise/association

2. Unité statistique : employés/membres de l’association

• Exemple 4 : conditions de logement dans les écoles

1. Grappe d’étudiants : école

2. Unité statistique : étudiants

Exemple de grappes

Méthodes probabilistes :

Tirage aléatoire à plusieurs degrés

• C’est un tirage où l’échantillon final est constitué après plusieurs tirages au sort, imbriqués les uns dans les autres.

• Il peut être un mélange des tirages précédents pour éviter des coûts trop importants ou des conditions qui ne se prêtent pas à l’application de ces méthodes.

• Le principal avantage de ce type de tirage est :

1. de réduire le coût de l'enquête, notamment celui des déplacements.

2. de permettre dans certaines situations de pallier à l'inexistence d'une base de sondage.

TAD

• Tirage à 2 degrés : sélection de certaines villes, puis des logements à l’intérieur des villes choisies

• Tirage à 4 degrés

1. dans un premier temps, on stratifie le pays selon 3 variables : régions, provinces, milieu de résidence (urbain, rural)

2. Au niveau de chaque strate, on sélectionne un nombre limité de quartiers (ville) et douars (campagne) par un TAS

3. Au sein des quartiers sélectionnés, on choisit des écoles primaires (TAS)

4. A l’intérieur des écoles, on choisit des classes (grappes) et on enquête toute la classe (unités statistiques = écoliers)

Exemples de TAD

Méthodes non probabilistes Méthodes empiriques

• Les sondages empiriques se sont opposés aux sondages probabilistes :

1. Méthode des quotas

2. Méthode des itinéraires

3. Méthode boule de neige

4. Méthode des unités-types

5. Méthode des volontaires

6. Méthode à l’aveuglette

Méthodes Empiriques

• Les sondages empiriques sont souvent utilisés :

1. Pour pallier à l’absence d’une base de sondage en raison de l’absence du recours au « hasard ».

2. Parce qu’ils présentent l’avantage aussi d’être plus rapides et moins coûteux et plus faciles à réaliser qu’un échantillonnage aléatoire.

• Ces méthodes nécessitent cependant des renseignements précis et récents de l’univers étudié.

Pourquoi des ME?

• La méthode des quotas est la forme la plus fréquente.

• On l’utilise notamment dans les enquêtes d’opinion (plus particulièrement les sondages politiques) et dans les études de marché.

• La méthode des quotas consiste à construire un échantillon qui soit une maquette, un modèle réduit de la population étudiée sans passer par des méthodes/calculs probabilistes mais selon un choix raisonné

• Un quota est un nombre d’individus à interroger correspondant à un critère que l’on a retenu pour répartir la population étudiée.

Le réalisateur de l’enquête doit d’abord étudier la structure de la population suivant des critères choisis.

Méthode des quotas

Méthode des quotas : procédures

Etude de la population

• Collecte d’informations statistiques sur le thème étudié

• Choix des variables clés (les plus discriminantes par rapport à Y)

• Etude la structure de la population selon ces variables

Choix de l’échantillo

n

• L’échantillon doit respecter la structure prédéfinie de la population

Collecte de l’informati

on

• Collecte de l’information selon la feuille de quotas

• Liberté de l’enquêteur dans le choix des individus

• Les individus sont interchangeables

• La feuille de quotas est un document qui fixe pour chaque lieu d’enquête les caractéristiques que l’enquêteur doit respecter.

• L’enquêteur devra cocher sur cette feuille les caractéristiques de la personne interrogée ou entourer un nombre pour chaque personne interrogée.

La feuille des quotas permet de vérifier que les personnes interrogées correspondent aux critères sélectionnés.

Méthode des quotas : quelques précisions

Caractéristiques Effectifs de la population N = 2000

Structure de la population

Echantillon n=12

Sexe Homme Femme

1020

980

51% 49%

6 6

Age 18-34 ans 35-49 ans 50-64 ans + de 65 ans

600 700 500 200

30% 35% 25% 10%

4 4 3 1

Catégorie Socioprofessionnelles Agriculteurs Ouvriers Employés Cadres-prof. Lib. Inactifs

200 600 800 200 200

10% 30% 40% 10% 10%

1 4 4 1 1

Méthode des quotas

Caractéristiques Echantillon

12 personnes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Sexe Homme

Femme

6

6

1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

Age 18-34 ans

35-49 ans

50-64 ans

+ de 65 ans

4

4

3

1

1 2 3 4

1 2 3 4

1 2 3

1

CSP

Agriculteurs

Ouvriers

Employés

Cadres-prof. Lib.

Inactifs

1

4

5

1

1

1

1 2 3 4

1 2 3 4 5

1

1

feuille des quotas

Méthode des quotas : quelques précisions

+

Sondés «interchangeables »

Relative liberté

Rapidité de réalisation de l’enquête et de publication

des résultats

Réduction du temps et des coûts

-

Disponibilité d’informations poussées sur la population à

étudier (Si population humaine, il faut disposer des résultats d’un recensement)

Préparation minutieuse de l’information statistique

Risque de vieillissement de l’information (structure)

Formation et consignes rigoureuses aux enquêteurs

Marge d’erreur non calculable

• Elle consiste à imposer à l’enquêteur un itinéraire en lui indiquant exactement les points du circuit où il doit procéder à une interview (parfois, l’itinéraire est indiquée sur une carte).

• On lui indique :

1. Un point de départ dans une commune.

2. Un itinéraire à suivre avec tirage systématique des logements dans lesquels effectuer les interviews.

3. Objectif : reproduire un certain tirage aléatoire des enquêtés, sans donner explicitement des noms et adresses à l’enquêteur.

• L’itinéraire peut être aléatoire comme il peut être défini selon un certain objectif.

• Cette méthode est utilisée pour obtenir des échantillons de ménages ou de logements quand on dispose uniquement d’une base de sondage non détaillée (aréolaire) il faut disposer d’une carte détaillée

• Cette méthode est utile dans le sondage par quotas réduire l’initiative de l’enquêteur

Méthode des itinéraires

• Méthode souvent utilisée dans les enquêtes qualitatives, par exemple les

enquêtes sociologiques

• Elle est guidée par des réflexions théoriques

• Coût réduit

• Mais elle est source de :

1. L’effet « d’être informé » et donc de risque d’absence de spontanéité des enquêtés

2. L’effet de sélection : les répondants versus les non‐répondants

• Exemple: On distribue des questionnaires à des membres de la population qui nous intéresse puis, on demande aux sujets de diffuser eux‐mêmes ce questionnaire à d’autres sujets, qui seraient susceptibles de se prêter à l’étude.

Méthode boules de neige (snow ball sampling)

• Exemple 1 : un visiteur veut s’informer sur la formation à l’EST. Il choisit un étudiant‐type de l’EST (2ème année).

• Exemple 2 : on veut connaitre le processus de production de l’huile d’olive dans une « maasra ». On choisit une unité de production quelconque et on interroge son gérant.

• Exemple 3 : on veut connaître la gestion de l’eau dans un douar par les ménages. On choisit l’élu du douar ou un responsable administratif.

Méthode des unités-types

• Exemple 1 : un visiteur veut s’informer sur la formation à l’EST. Il choisit 3 étudiants‐types de l’EST (1ère année) présentant chacun une des options.

• Exemple 2 : on veut connaitre le processus de production de l’huile d’olive dans une « maasra ». On choisit plusieurs unités traditionnelles de production selon leur taille (petite, moyenne, grande) et on interroge les gérants.

• Exemple 3 : on veut connaître la gestion de l’eau dans un douar par les ménages. On stratifie les douars selon la pluviométrie régionale et on choisit l’élu de chaque douar ou un responsable administratif.

Méthode des unités-types

• On lance un appel

• Les individus eux-mêmes se portent volontaires pour répondre aux questions.

• Exemples : enquêtes réalisées auprès de lecteurs d’un journal, d’adhérents d’associations acceptant de répondre à un questionnaire, de téléspectateurs acceptant de répondre au téléphone ou par internet à des questions posées lors d’une émission.

• Les unités d’échantillonnage s’auto sélectionnent.

• Cette méthode est très économique.

• Mais statistiquement, elle n ’est pas défendable

• Effet de sélection : Se pose alors le problème de l’homogénéité entre « volontaires » et « non volontaires ».

Méthode des volontaires

• Les individus son choisis sur le terrain au hasard des rencontres pour généralement répondre à un nombre de questions réduits

• Exemples : micro-trottoir sur les événements en Syrie

• Les unités d’échantillonnage s’auto sélectionnent.

• Cette méthode est très économique.

• Mais statistiquement, elle n ’est pas défendable

• Effet de sélection : Se pose alors le problème de l’homogénéité entre « volontaires » et « non volontaires ».

Méthode à l’aveuglette

• Dans n’importe quelle recherche, la taille des échantillons revêt un rôle très important.

• D’abord, elle détermine la validité de la recherche. L'échantillon est dit "valide" lorsqu'il est représentatif de la population ‐mère, c'est‐à‐dire lorsqu'il possède les caractéristiques correspondantes à la population.

• Ensuite, elle conditionne l'importance du travail, du temps et des coûts qu'implique l'échantillonnage.

Détermination de la taille de l’échantillon

technique d'enquete

Economy & Finance

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