La méthode de calage dans la théorie et la pratique des enquêtes

Le calage est le thème central de nombreux articles récents sur l'estimation dans le contexte de l'échantillonnage. Des expressions telles que « méthode de calage » et « estimateur par calage » sont fréquentes. Comme tiennent à le souligner les auteurs de ces articles, le calage offre un moyen systématique d'intégrer des données auxiliaires dans la procédure.

Le calage est devenu un instrument méthodologique important dans la production de statistiques à grande échelle. Plusieurs organismes statistiques nationaux ont conçu des logiciels de calcul des poids, qui sont généralement calés sur les données auxiliaires disponibles dans les registres administratifs et d'autres sources de données fiables. Le présent article fait le point sur la méthode de calage en mettant l'accent sur les progrès accomplis depuis une dizaine d'années. Le nombre d'études sur le calage augmente rapidement et nous abordons ici certaines des questions soulevées.

L'article débute par une définition de la méthode de calage, suivie d'une revue des caractéristiques importantes de cette méthode. L'estimation par calage est comparée à l'estimation par la régression (généralisée), qui est un autre moyen, conceptuellement différent, de tenir compte de l'information auxiliaire. Vient ensuite une discussion des aspects mathématiques du calage, y compris les méthodes permettant d'éviter les poids extrêmes. Dans les premières sections sont décrites des applications simples de la méthode, c'est-à-dire l'estimation d'un total de population sous échantillonnage direct, à une seule phase. Puis est envisagée la généralisation à des paramètres et à des plans d'échantillonnage plus complexes. Un trait commun de ces plans (à au moins deux phases ou deux degrés) est que l'information auxiliaire disponible peut comporter plusieurs composantes ou couches. L'application du calage dans de tels cas d'information composite est passée en revue. Plus loin, des exemples sont donnés pour illustrer comment les résultats de l'approche du calage peuvent différer de ceux obtenus grâce aux approches établies antérieurement. Enfin sont discutées des applications du calage en présence d'erreurs non dues à l'échantillonnage, en particulier les méthodes de correction du biais de non-réponse.