Une méthode d’estimation efficace pour l’échantillonnage matriciel

L’échantillonnage matriciel, aussi appelé échantillonnage avec questionnaire fractionné ou scindé, est un plan d’échantillonnage qui consiste à diviser un questionnaire en sous-ensembles de questions, éventuellement chevauchants, puis à administrer chaque sous-ensemble à un ou à plusieurs sous-échantillons aléatoires d’un échantillon initial. Ce type de plan, de plus en plus attrayant, répond aux préoccupations concernant les coûts de la collecte, le fardeau de réponse et la qualité des données, mais réduit le nombre d’unités échantillonnées auxquelles les questions sont posées. Un concept élargi du plan d’échantillonnage matriciel comprend l’intégration d’échantillons provenant d’enquêtes distinctes afin de rationaliser les opérations d’enquête et d’accroître la cohérence des données de sortie. Dans le cas de l’échantillonnage matriciel avec sous-ensembles chevauchants de questions, nous proposons une méthode d’estimation efficace qui exploite les corrélations entre les items étudiés dans les divers sous-échantillons afin d’améliorer la précision des estimations de l’enquête. La méthode proposée, fondée sur le principe de la meilleure estimation linéaire sans biais, produit des estimateurs par régression optimale composites des totaux de population en utilisant un scénario approprié de calage des poids d’échantillonnage de l’échantillon complet. Une variante de ce scénario de calage, d’usage plus général, produit des estimateurs par régression généralisée composites qui sont également très efficaces sur le plan des calculs.