5. Résultats

Natalja Menold

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5.1  Différences entre les types de ménages

Pour commencer, nous présenterons les résultats de la vérification de l'hypothèse H1. Selon cette hypothèse, les écarts par rapport au ratio hommes-femmes de 50/50 varient en fonction du type de ménage. La figure 5.1 montre les différences $\left(d\right)$ entre le pourcentage réel d'hommes et la valeur vraie prévue de 50 % dans trois sous-échantillons. Un intervalle de confiance (IC) à 95 % a été utilisé pour tenir compte des fluctuations aléatoires. Comme la proportion prévue d'hommes est $p=$ 0,5, la variance vaut, en moyenne, $0,25/n,$ où $n$ est le nombre de cas dans le sous-échantillon dans un pays. L'IC à 95 % a été calculé comme il suit (voir Kohler 2007, page 59) :

$$IC=0,5\pm 1,96\times \sqrt{0,25/2}\text{.}$$

La figure 5.1 montre que pour les deux sous-échantillons contenant des ménages avec enfants, les valeurs significatives de $d$ sont négatives dans la majorité des cas, ce qui signifie que la proportion d'hommes dans ces sous-échantillons est inférieure à 50 % (tel que prévu par H1). La plupart de ces valeurs de $d$ étaient de l'ordre de 10 % ou plus. Des valeurs de $d$ positives significatives (inattendues) plus faibles (de l'ordre de 5 %) sont observées pour trois pays qui ont utilisé l'ERP (Belgique et Norvège pour l'ESS1, Finlande pour l'ESS2). Cependant, ces différences n'ont pas pu être discernées dans d'autres vagues de l'enquête.

Description de la figure 5.1

L'examen des résultats pour les sous-échantillons de ménages dont les conjoints sont à l'âge de la retraite (retraités) permet de constater des valeurs de $d$  significativement élevées (de l'ordre de 10 % ou plus) ayant le signe prévu (positif, ce qui signifie que les pourcentages d'hommes sont supérieurs à 50 %) pour certains pays dans le cas de toutes les méthodes d'échantillonnage (dans l'ESS1, pour la Norvège, la République tchèque et les Pays-Bas; dans l'ESS2, pour la Norvège, la Pologne et la France; dans l'ESS3, pour Chypre et la Russie; dans l'ESS4, pour l'Allemagne, la Hongrie, Chypre et le Royaume-Uni). Curieusement, la proportion d'hommes est nettement inférieure à 50 % en Slovaquie dans l'ESS4 (de l'ordre de 33 %) et pour le Portugal dans l'ESS2 (de l'ordre de 11 %). Ce résultat peut être expliqué par des modèles particuliers de répartition des rôles entre les conjoints. Ici, la femme semble représenter le ménage, même si l'homme est à la maison.

En résumé, les écarts significatifs par rapport à la valeur vraie dans différents types de ménages étaient principalement en harmonie avec les attentes de l'hypothèse H1.

5.2  Différences entre les méthodes d'échantillonnage

L'effet de la méthode d'échantillonnage (tel que prévu par H2) a été testé par la méthode d'analyse de covariance multivariée (MANCOVA). Les valeurs de $d$ pour les trois types de ménages (les trois sous-échantillons sélectionnés) ont été considérées comme étant les valeurs de trois variables dépendantes qui ont été analysées simultanément par la méthode MANCOVA. Puisque cette dernière est basée sur une analyse des moyennes, nous avons considéré les valeurs absolues de $d.$ Autrement, il aurait été impossible de tenir compte des différences dont le signe était inattendu, qui seraient également associées à l'effet de la méthode d'échantillonnage. Puisque la plupart des différences étaient négatives dans les sous-échantillons composés de ménages avec enfants, les valeurs absolues de $d$ représentent une proportion d'hommes inférieure à 50 %. Dans le cas des sous-échantillons composés de conjoints à l'âge de la retraite, il faut tenir compte du fait que la proportion d'hommes n'était pas seulement supérieure à 50 %, mais qu'elle était aussi plus faible que 50 % au Portugal (ESS2) et en Slovaquie (ESS4). En outre, les différences significatives ainsi que non significatives sont prises en considération pour pouvoir comparer les pays pour lesquels les valeurs de $d$ sont faibles et ceux pour lesquels elles sont élevées.

La MANCOVA a mis en évidence un effet multivarié significatif élevé du facteur « méthode d'échantillonnage » (Lambda de Wilks (LW) $F_{\left(6,174\right)}=6,87,p<0,001,$ ampleur de l'effet ${\eta }^2=0,21$ ). En revanche, aucun résultat significatif n'a été observé pour les variables explicatives ( $p>0,10,$ ${\eta }^2\text{ max}=0,04$ ). Afin de prendre en considération les valeurs de $d$ dans différents types de ménages, on a procédé à des analyses de covariance univariées (ANCOVA). L'homogénéité de la variance $–$ en tant que présupposé pour une ANCOVA $–$ est donnée selon le test de Levene pour le sous-échantillon de retraités, et aussi selon le test $F_{\max }$ pour les sous-échantillons de ménages avec enfants. Les ANCOVA ont révélé des différences significatives entre les moyennes des valeurs de $d$ pour les diverses méthodes d'échantillonnage dans les deux sous-échantillons composés de ménages avec enfants (tableau 5.1). Les variances expliquées dans les ANCOVA pour ces sous-échantillons sont assez élevées (voir $R^2$ dans le tableau 5.1). En moyenne, la valeur de $d$ la plus faible est observée pour l'ERP, tandis que la valeur la plus élevée est observée pour l'ENR (tableau 5.1 et figure 5.2). Toutefois, des comparaisons post-hoc simples en utilisant les sous-échantillons avec enfants ne révèlent des différences significatives qu'entre l'ERP et les deux autres méthodes d'échantillonnage (tableau 5.2). En outre, aucune différence remarquable entre les valeurs de $d$ n'a été constatée entre les pays utilisant la méthode LAE et ceux utilisant l'échantillonnage par marche aléatoire.

Dans l'ensemble, les résultats montrent que l'hypothèse H2 est appuyée partiellement si l'on prend en considération les ménages avec enfants.

Tableau 5.1
Statistique descriptive $\left(M\left(SD\right)\right)$ et résultats des ANCOVA pour la comparaison de $d$ entre les trois types de ménages
Sommaire du tableau
Le tableau montre les statistiques descriptives $\left(M\left(SD\right)\right)$ et résultats des ANCOVA pour la comparaison de $d$ entre les trois types de ménages. Les données sont présentées selon méthode d'échantillonnage (titres de rangée) et type de ménages (Enfants < 7 ans, Enfants 7 à 14 ans, Retraités, n (pays))(figurant comme en-tête de colonne).

	Types de ménages
	Enfants < 7 ans	Enfants 7 à 14 ans	Retraités	$n$ (pays)
Méthode d’échantillonnage
ERP	3,28(2,07)	2,21(1,37)	3,34 (3,35)	43
ERA	6,61(4,98)	4,87 (2,74)	4,94(3,83)	31
ENR	7,85 (4,4)	5,92 (3,55)	5,78(6,87)	21
$F\left(d{f}_1=1,d{f}_2=88\right)$	14,52***	20,9***	1,93
Période : vague de l’ESS
1	4,49(2,67)	4,08(2,94)	4,75(3,22)	22
2	6,92(5,73)	4,33(3,3)	3,63(3,71)	24
3	4,78(3,04)	4,02(3,18)	3,74(3,44)	23
4	5,23(4,41)	3,24(2,22)	5,39(6,66)	26
$F\left(d{f}_1=1,d{f}_2=88\right)$	0	1,18	0,02
Paiement d’une prime
no	5,83(4,37)	4,41(3,10)	4,10(3,73)	54
yes	4,78(3,99)	3,23(2,52)	4,81(5,49)	41
$F\left(d{f}_1=1,d{f}_2=88\right)$	0,57	3,21+	0,49
Ratio d’éléments sélectionnés
$F\left(d{f}_1=1,d{f}_2=88\right)$	0,11	0,51	1,09
Ratio de résultats confirmés
$F\left(d{f}_1=1,d{f}_2=88\right)$	3,11+	0,11	0
$R^2$	0,22	0,31	0,01
Notes ***$p<0,001$, +$p<0,10$.

Description de la figure 5.2

Tableau 5.2
Différences des moyennes de $\left(d\left(SD\right)\right)$entre les méthodes d'échantillonnage dans les sous-échantillons avec enfants
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats des différences des moyennes de $\left(d\left(SD\right)\right)$ entre les méthodes d'échantillonnage dans les sous-échantillons avec enfants. Les données sont présentées selon différences (titres de rangée) et Enfants < 7 ans, Enfants 7 à 14 ans (figurant comme en-tête de colonne).

	Enfants < 7 ans	Enfants 7 à 14 ans
Différences entre
ERP et ERA	-3,34 (0,89)**	-2,66 (0,58)**
ERP et ENR	-4,58 (1,0)**	-3,71 (0,65)**
ERA et ENR	-1,24 (1,07)	-1,05 (0,7)
Note **$p<\mathrm{0,01}$ Tests post-hoc pour comparaison simple avec correction de Bonferroni.

5.3  Effet des variables explicatives

L'effet des variables explicatives a été analysé pour tester l'hypothèse H3, qui prévoit que les écarts par rapport au ratio hommes-femmes de 50/50 seront stables au cours du temps et corrélés au mode de rémunération, aux contrôles de l'intervieweur et au changement d'organisme de collecte des données.

Certains pays qui participent à l'ESS ont procédé à un changement de méthode d'échantillonnage et/ou d'organisme de collecte des données entre les vagues (voir annexe). Les résultats ont montré que ni les effets multivariés $(\text{LW}{F}_{\left(3,85\right)}=$ $0,81,p>0,10)$ ni les effets univariés ne sont significatifs pour le changement d'organisme de collecte des données. Donc, le tableau 5.1 présente les résultats de l'ANCOVA sans cette variable. Si la variable « changement d'organisme de collecte des données » est incluse dans les analyses, l'effet de la variable « ratio de résultats confirmés » n'est plus significatif, mais cela n'a pas d'incidence sur les effets de toute autre variable. Ce résultat montre qu'un changement d'organisme de collecte des données peut être corrélé aux procédures de contrôle. Les différences entre les valeurs de $d$ d'une vague à l'autre de l'ESS ne sont pas significatives non plus, que ce soit dans l'analyse multivariée $\left(\text{LW}{F}_{\left(3,86\right)}=0,51,p>0,10\right)$ ou dans les analyses univariées (pour ces dernières, voir le tableau 5.1).

Le tableau 5.1 montre que, dans les sous-échantillons avec enfants, les moyennes de la valeur de $d$ sont plus faibles si une prime est versée que si elle ne l'est pas. Cependant, cette différence n'est significative qu'à un seuil de signification de 10 % $\left(p<0,10\right)$ et seulement pour les ménages avec enfants plus âgés. En conséquence, ce résultat montre que le mode de rémunération peut jouer un rôle et réduire l'écart par rapport à la valeur vraie lorsque la rémunération est plus élevée.

En ce qui concerne les procédures de contrôle, le nombre de contrôles (« ratio d'éléments sélectionnés ») n'est pas relié à la valeur de $d$ (tableau 5.1). Le taux de succès des contrôles (« ratio de résultats confirmés ») est quant à lui relié à la valeur de $d$ dans le sous-échantillon avec enfants de moins de sept ans. Cette relation est négative $\left(B=-0,06;E.T.=0,04\right),$ ce qui signifie que plus les taux de contrôle confirmés sont faibles, plus les valeurs de $d$ sont élevées. Cependant, cette relation n'est, elle aussi, significative qu'à un seuil de signification de 10 %.

En ce qui concerne l'hypothèse H3, on a montré que l'effet des méthodes d'échantillonnage est indépendant de l'effet temporel. Les résultats corroborent les prévisions de H3 au sujet du mode de rémunération et des contrôles de l'intervieweur. Cependant, les résultats pour ces variables indiquent que ces effets sont faibles et qu'ils ne peuvent être constatés que pour certains types de ménages.

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