Une approche statistique pour déceler la falsification des données d'enquête par les intervieweurs - ARCHIVÉ

Les données d'enquête peuvent être falsifiées par les intervieweurs, la fabrication de données étant la forme de falsification la plus flagrante. Même un petit nombre d'interviews contrefaites peuvent fausser gravement les résultats d'analyses empiriques subséquentes. Outre l'exécution de réinterviews, certaines approches statistiques ont été proposées pour repérer ce genre de comportement frauduleux. À l'aide d'un petit ensemble de données, le présent article illustre comment la classification automatique, qui n'est ordinairement pas employée dans ce contexte, pourrait être utilisée pour repérer les intervieweurs qui falsifient les tâches qui leur sont assignées. Plusieurs indicateurs sont combinés pour classer les intervieweurs « à risque » en se fondant uniquement sur les données recueillies. Cette classification multivariée semble supérieure à l'utilisation d'un seul indicateur tel que la loi de Benford.