3.5 Estimation
3.5.1 Pondération

Début du texte

Le principe de l'estimation dans une enquête probabiliste est que chaque unité de l'échantillon représente non seulement elle-même, mais aussi plusieurs unités de la population de l’enquête. Le poids d’échantillonnage d'une unité fait habituellement référence au nombre moyen d'unités de la population que chaque unité échantillonnée représente. La détermination de ce poids découle directement du plan d’échantillonnage et est une partie importante du processus d'estimation.

Bien que les poids d’échantillonnage puissent être utilisés pour l'estimation, la plupart des enquêtes produisent un ensemble de poids d'estimation en ajustant les poids d’échantillonnage pour améliorer la précision des estimations finales. Les deux raisons les plus courantes de procéder à des ajustements sont de tenir compte de la non-réponse et d'utiliser des données pertinentes provenant d'autres sources. Une fois que les poids d'estimation finaux ont été calculés, ils sont appliqués aux données de l'échantillon afin de calculer les estimations.

Poids d’échantillonnage

La première étape de l'estimation consiste à attribuer un poids à chaque unité échantillonnée. Le poids d’échantillonnage ( w e c h MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqWG3bWDpaWaaSbaaSqaa8qacqWG LbqzcqWGJbWycqWGObaAa8aabeaaaaa@4045@ ), qui est le nombre moyen d'unités de la population que chaque unité échantillonnée représente, est l'inverse de sa probabilité d'inclusion ( π MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqaHapaCaaa@3C35@ ) dans l’échantillon.

w e c h = 1 / π MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqWG3bWDpaWaaSbaaSqaa8qacqWG LbqzcqWGJbWycqWGObaAa8aabeaak8qacqGH9aqpcqaIXaqmcqGGVa WlcqaHapaCaaa@44F8@

Si la probabilité d'inclusion est de 1/50, alors chaque unité sélectionnée représente en moyenne 50 unités dans la population et le poids d’échantillonnage est w e c h = 50 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqWG3bWDpaWaaSbaaSqaa8qacqWG LbqzcqWGJbWycqWGObaAa8aabeaak8qacqGH9aqpcqaI1aqncqaIWa amaaa@434B@ .

Certains plans d'échantillonnage attribuent les mêmes poids d’échantillonnage à toutes les unités de l'échantillon, tandis que d'autres donnent des poids d’échantillonnage différents aux unités échantillonnées pour diverses raisons, comme l'amélioration de la précision ou la réduction des coûts.

Exemple 1 : Échantillonnage aléatoire simple

Supposons qu'il y ait N =100 élèves de secondaire 5 (ou 12e année) dans une école secondaire. Un échantillon aléatoire simple de taille n =25 élèves est tiré et les élèves sélectionnés sont invités à remplir un questionnaire sur leur plan de carrière.

  1. La probabilité d'inclusion est :
    π   = n / N   = 25 / 100   =   1 / 4. MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aaatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqaHapaCcqqGGaaicqGH9aqpcqWG UbGBcqGGVaWlcqWGobGtcqqGGaaicqGH9aqpcqaIYaGmcqaI1aqncq GGVaWlcqaIXaqmcqaIWaamcqaIWaamcqqGGaaicqGH9aqpcqqGGaai cqaIXaqmcqGGVaWlcqaI0aancqGGUaGlaaa@4F1F@
  2. Le poids d’échantillonnage est : 
    w e c h = 1 π =   1 / 1 4 = 4 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqWG3bWDpaWaaSbaaSqaa8qacqWG LbqzcqWGJbWycqWGObaAa8aabeaak8qacqGH9aqpdaWccaWdaeaape GaeGymaedapaqaa8qacqaHapaCaaGaeyypa0JaeiiOaaQaeGymaeJa ei4la8YaaSaaa8aabaWdbiabigdaXaWdaeaapeGaeGinaqdaaiabg2 da9iabisda0aaa@4D36@

Chaque élève sélectionné dans cet échantillon représente quatre élèves de l’école.

Production d'estimations simples

Les estimations peuvent être produites après le calcul des poids, mais seules les estimations simples, telles que les totaux, les moyennes et les proportions, sont couvertes ici.

Estimation d’un total de la population

L'estimation du nombre total ( Y ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGzbqwpaGbaKaaaaa@3BD3@ ) d'unités dans la population est calculée en multipliant le poids et la valeur d'intérêt pour chaque unité sélectionnée puis en additionnant toutes les unités de l'échantillon. Pour les variables catégoriques, l'estimation est en fait calculée en additionnant les poids des unités répondantes.

Exemple 2 : Échantillonnage aléatoire simple (suite)

Supposons que parmi les 25 élèves sélectionnés dans l'échantillon, environ 10 ont postulé à des programmes scientifiques. Alors, le nombre total d'étudiants ayant postulé à des programmes scientifiques est de :

Y ^ =   4 x 10   =   40 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGzbqwpaGbaKaapeGaeyypa0Ja eeiiaaIaeGinaqJaemiEaGNaeGymaeJaeGimaaJaeeiiaaIaeyypa0 JaeeiiaaIaeGinaqJaeGimaadaaa@4675@

Estimation d’une moyenne de la population

L'estimation de la moyenne ( Y ¯ ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaWaaecaaeaaqaaaaaaaaaWdbiqbdMfaz9aagaqeaaGa ayPadaaaaa@3C9D@ ) dans la population est l'estimation de la valeur totale de la variable d’intérêt ( Y ¯ ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaWaaecaaeaaqaaaaaaaaaWdbiqbdMfaz9aagaqeaaGa ayPadaaaaa@3C9D@ ) divisée par l'estimation du nombre total d'unités ( N ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGobGtpaGbaKaaaaa@3BBD@ ) dans la population.

Y ¯ ^ =   Y ^ N ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaWaaecaaeaaqaaaaaaaaaWdbiqbdMfaz9aagaqeaaGa ayPadaWdbiabg2da9iabcckaGoaalaaapaqaa8qacuWGzbqwpaGbaK aaaeaapeGafmOta40dayaajaaaaaaa@4258@

Exemple 3 : Échantillonnage aléatoire simple (suite)

En général, les étudiants postulent à plus d'un programme d’études postsecondaires. Supposons que parmi les 25 étudiants sélectionnés dans l'échantillon, 5 d'entre eux ne posent leur candidature qu'à un seul programme, 10 d'entre eux posent leur candidature à deux programmes et 10 d'entre eux posent leur candidature à trois programmes. Alors, le nombre moyen de candidatures par étudiant est calculé comme ci-dessous :

  1. Le nombre total de candidatures est donné par :
    Y ^ = ( 4 × 5 × 1 ) + ( 4 × 10 × 2 ) + ( 4 × 10 × 3 ) = 220 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGzbqwpaGbaKaapeGaeyypa0Za aeWaa8aabaWdbiabisda0iabgEna0kabiwda1iabgEna0kabigdaXa GaayjkaiaawMcaaiabgUcaRmaabmaapaqaa8qacqaI0aancqGHxdaT cqaIXaqmcqaIWaamcqGHxdaTcqaIYaGmaiaawIcacaGLPaaacqGHRa WkdaqadaWdaeaapeGaeGinaqJaey41aqRaeGymaeJaeGimaaJaey41 aqRaeG4mamdacaGLOaGaayzkaaGaeyypa0JaeGOmaiJaeGOmaiJaeG imaadaaa@5E73@
  2. Le nombre total d’étudiants est donné par :
    N ^ = 4   × 25 = 100 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGobGtpaGbaKaapeGaeyypa0Ja eGinaqJaeiiOaaQaey41aqRaeGOmaiJaeGynauJaeyypa0JaeGymae JaeGimaaJaeGimaadaaa@4764@
  3. Le nombre moyen de candidatures par étudiant est donné par :
    Y ¯ ^ = Y ^ N ^ = 220 100 = 2.2 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaWaaecaaeaaqaaaaaaaaaWdbiqbdMfaz9aagaqeaaGa ayPadaWdbiabg2da9maalaaapaqaa8qacuWGzbqwpaGbaKaaaeaape GafmOta40dayaajaaaa8qacqGH9aqpdaWcaaWdaeaapeGaeGOmaiJa eGOmaiJaeGimaadapaqaa8qacqaIXaqmcqaIWaamcqaIWaamaaGaey ypa0JaeGOmaiJaeiOla4IaeGOmaidaaa@4B60@

Estimation d’une proportion de la population

L'estimation de la proportion de la population de l'enquête ayant une caractéristique donnée est assez similaire à l'estimation d'une moyenne de population en termes de formule mathématique. Elle est également calculée comme un quotient entre deux totaux estimés. La principale différence réside dans le numérateur, qui indique l'estimation du nombre total d'unités possédant la caractéristique donnée ( c MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacqWGJbWyaaa@3BC8@ ) lors de l'estimation d'une proportion ( P ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGqbaupaGbaKaaaaa@3BC1@ ). En revanche, le numérateur indique l'estimation de la valeur totale pour les données quantitatives lors de l'estimation d'une moyenne.

P ^ = N C ^ N ^ MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGqbaupaGbaKaapeGaeyypa0Za aSaaa8aabaWaaecaaeaapeGaemOta40damaaBaaaleaapeGaem4qam eapaqabaaakiaawkWaaaqaa8qacuWGobGtpaGbaKaaaaaaaa@41B4@

Exemple 4 : Échantillonnage aléatoire simple (suite)

Supposons que parmi les 25 élèves sélectionnés dans l'échantillon, il y ait 10 femmes et 15 hommes. Au total, 10 élèves, dont 5 femmes et 5 hommes, s'inscrivent à un programme scientifique. La proportion d'élèves qui s'inscrivent à un programme scientifique par sexe est calculée comme ci-dessous :

  1. Le nombre total d’étudiants inscrits à un programme scientifique par sexe est donné par :
    N ^ h o m m e ,   s c i e n c e = 5 × 4 = 20 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGobGtpaGbaKaadaWgaaWcbaWd biabdIgaOjabd+gaVjabd2gaTjabd2gaTjabdwgaLjabcYcaSiabcc kaGkabdohaZjabdogaJjabdMgaPjabdwgaLjabd6gaUjabdogaJjab dwgaLbWdaeqaaOWdbiabg2da9iabiwda1iabgEna0kabisda0iabg2 da9iabikdaYiabicdaWaaa@5707@
    N ^ f e m m e ,   s c i e n c e = 5 × 4 = 20 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGobGtpaGbaKaadaWgaaWcbaWd biabdAgaMjabdwgaLjabd2gaTjabd2gaTjabdwgaLjabcYcaSiabcc kaGkabdohaZjabdogaJjabdMgaPjabdwgaLjabd6gaUjabdogaJjab dwgaLbWdaeqaaOWdbiabg2da9iabiwda1iabgEna0kabisda0iabg2 da9iabikdaYiabicdaWaaa@56EF@
  2. Le nombre total d’étudiants par sexe est donné par :
    N ^ h o m m e = 15 × 4 = 60 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGobGtpaGbaKaadaWgaaWcbaWd biabdIgaOjabd+gaVjabd2gaTjabd2gaTjabdwgaLbWdaeqaaOWdbi abg2da9iabigdaXiabiwda1iabgEna0kabisda0iabg2da9iabiAda 2iabicdaWaaa@4BE4@
    N ^ f e m m e = 10 × 4 = 40 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGobGtpaGbaKaadaWgaaWcbaWd biabdAgaMjabdwgaLjabd2gaTjabd2gaTjabdwgaLbWdaeqaaOWdbi abg2da9iabigdaXiabicdaWiabgEna0kabisda0iabg2da9iabisda 0iabicdaWaaa@4BBE@
  3. La proportion d’étudiants appliquant le programme scientifique par sexe est donnée par :
    P ^ h o m m e ,   s c i e n c e = N ^ h o m m e ,   s c i e n c e N ^ h o m m e = 20 60 = 1 / 3 MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfKttLearuatH9givLearmWu51MyVXgatC vAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaeHbd9wDYLwzYbItLDharyavP1wz ZbItLDhis9wBH5garqqtubsr4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbb L8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpe pae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaam aaeaqbaaGcbaaeaaaaaaaaa8qacuWGqbaupaGbaKaadaWgaaWcbaWd biabdIgaOjabd+gaVjabd2gaTjabd2gaTjabdwgaLjabcYcaSiabcc kaGkabdohaZjabdogaJjabdMgaPjabdwgaLjabd6gaUjabdogaJjab dwgaLbWdaeqaaOWdbiabg2da9maalaaapaqaa8qacuWGobGtpaGbaK aadaWgaaWcbaWdbiabdIgaOjabd+gaVjabd2gaTjabd2gaTjabdwga LjabcYcaSiabcckaGkabdohaZjabdogaJjabdMgaPjabdwgaLjabd6 gaUjabdogaJjabdwgaLbWdaeqaaaGcbaWdbiqbd6eao9aagaqcamaa BaaaleaapeGaemiAaGMaem4Ba8MaemyBa0MaemyBa0Maemyzaugapa qabaaaaOWdbiabg2da9maalaaapaqaa8qacqaIYaGmcqaIWaama8aa baWdbiabiAda2iabicdaWaaacqGH9aqpcqaIXaqmcqGGVaWlcqaIZa Wmaaa@765A@
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Autres méthodes d'estimation

La méthode d'estimation décrite ci-dessus pour l'échantillonnage aléatoire simple est la méthode d'estimation la plus simple. Il en existe d'autres, plus avancées, qui sont largement appliquées dans de nombreuses enquêtes. La méthode d'estimation la plus appropriée à utiliser est déterminée par quelques facteurs, tels que les caractéristiques à estimer, les différents types de données, la fiabilité, le coût et l'actualité, etc. À Statistique Canada, des systèmes d'estimation spécialisés sont utilisés pour produire des estimations impliquant des procédures compliquées en temps opportun.

Ajustements à la pondérations

Très souvent, les poids d’échantillonnage doivent être ajustés avant l'estimation, et il y a deux types principaux d'ajustement : l'ajustement pour la non-réponse et l'ajustement pour l'information externe.

Ajustement pour la non-réponse

Presque toutes les enquêtes souffrent de non-réponse, ce qui se produit lorsque toutes ou certaines informations clés demandées aux unités échantillonnées ne sont pas disponibles pour certaines raisons, telles que le refus de participer de l'unité échantillonnée, l'absence de contact, l'impossibilité de localiser l'unité ou l'impossibilité d'utiliser les informations obtenues. La façon la plus simple de traiter une telle non-réponse est de l'ignorer, mais ceci peut conduire à des estimations inexactes.

Deux façons courantes de traiter la non-réponse sont d’imputer les réponses manquantes ou d'ajuster les poids d’échantillonnage pour que les unités répondantes représentent à la fois les unités répondantes et non répondantes. Les poids d’échantillonnage des non-répondants sont alors redistribués parmi les répondants.

Ajustement pour l'information externe

Parfois, des informations sur la population de l'enquête sont disponibles à partir d'autres sources, par exemple des informations provenant d'un recensement ou d'un fichier administratif. Ces informations peuvent également être incorporées dans le processus de pondération.

Il y a deux raisons principales pour utiliser des données externes (auxiliaires) lors de l'estimation. La première raison est qu'il est souvent important que les estimations de l'enquête correspondent à des totaux de population connus ou à des estimations provenant d'une autre enquête plus fiable. Par exemple, de nombreuses enquêtes sociales ajustent leurs estimations d'enquête afin d'être cohérentes avec les estimations (répartitions par âge, sexe, etc.) du dernier recensement de la population. Des informations externes peuvent également être obtenues à partir de données administratives ou d'une autre enquête considérée comme plus fiable en raison de la taille plus importante de son échantillon ou parce que ses estimations publiées doivent être respectées.

La deuxième raison est d'améliorer la précision des estimations, pourvu que les valeurs des variables auxiliaires soient collectées pour les unités enquêtées et que des totaux de population ou des estimations soient disponibles pour ces variables à partir d'une autre source fiable.


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