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STATPLUS 1

The PMRS Ottawa Chapter would like to acknowledge the support of the following

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La non-réponse :

Démonter la boîte noire

STATPLUS 3

Composants principaux de la non-réponse

• Refus de participer

• Non-disponibilité

STATPLUS 4

Taux de réponse :

Nombre de répondants

Nombre de cas éligibles

STATPLUS 5

Questions abordées :

• Y a-t-il un lien entre le taux de réponse et le risque de biais?

• La pondération peut-elle atténuer les biais de non-réponse?

• Faut-il se soucier des biais qui sont “à l’intérieur de la marge d’erreur”?

STATPLUS 6

Impact possible de la non-réponse :

• Engendrer des sur (sous) représentations de divers segments de l’échantillon (âge, sexe, langue d’usage…)

et/ouet/ou

• Engendrer des biais dans les estimations (degré de satisfaction…)

STATPLUS 7

Distinction entre...

• Variables de profil (structure) :

(âge, sexe, langue d’usage…)

etet

• Variables de contenu :

(degré de satisfaction, cote d’écoute…)

STATPLUS 8

Décomposition du biais de mesure

Non-réponse

Biais destructure

Biais demesure(structurel)

Non-réponse

Biais demesure

Biaisstructurel + Biais

interne

STATPLUS 9

Biais si...

Il existe un lien entre :

• la probabilité de répondre au sondage

et

• le phénomène mesuré

STATPLUS 10

Surreprésentation d’un segment si...

Il existe un lien entre :

• la probabilité de répondre au sondage

et

• le fait d’appartenir ou non au segment

STATPLUS 11

L’ampleur du biais de surreprésentation d’un segment dépend...

• du taux de réponse

et

• de la corrélation entre la probabilité de réponse et le fait d’appartenir au segment

STATPLUS 12

Biais de non-réponse en fonction du taux de réponse (tr)et de la corrélation () entre la variable mesurée et le fait de répondre ou non

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 %

Biais (%)

Taux de réponse (tr : %)

Biais ~ (100 - tr) x

STATPLUS 13

L’ampleur du biais de surreprésentation dépend...

• du taux de réponse (= tr )

et

• de la corrélation entre la probabilité de réponse et l’appartenance au segment (= )

Biais ~ (100 - tr) x

STATPLUS 14

Interprétation intuitive de

Différence entre :

• la probabilité de répondre si on appartient au segment

et

• la probabilité de répondre si on n’appartient pas au segment

STATPLUS 15

Surreprésentation biais?

• Oui, si le segment surreprésenté se distingue par rapport à la ‘moyenne’ en ce qui concerne la caractéristique d’intérêt

16STATPLUS

L’ampleur du biais engendré par la surreprésentation d’un segment dépend...

• de l’ampleur de surreprésentation

et

• de l’écart qui sépare le segment par rapport à la moyenne

STATPLUS 17

L’ampleur du biais engendré par la surreprésentation d’un segment dépend...

• de l’ampleur de la surreprésentation (x %)

et

• de l’écart qui sépare le segment et son complément sur le phénomène mesuré (D)

STATPLUS 18

L’ampleur du biais engendré par la surreprésentation d’un segment dépend...

• de l’ampleur de surreprésentation (x %)

et

• de l’écart qui sépare le segment et son complément sur le phénomène mesuré (D)

Biais = x % x D

STATPLUS 19

Impact de la pondération

Non-réponse

Biais destructure

Pondération Correction dubiais destructure

STATPLUS 20

Impact de la pondération

Non-réponse

Biais demesure

Biaisstructurel + Biais

interne

STATPLUS 21

• Faut-il se soucier des biais qui sont “à l’intérieur de la marge d’erreur”?

STATPLUS 22

STATPLUS 23

STATPLUS 24

STATPLUS 25

STATPLUS 26

STATPLUS 27

Évolution de la théorie de l’échantillonnage

• Théorie classique : échantillons probabilistes

• Extension de la théorie : le concept de probabilité de réponse

• Modélisation des échantillons

STATPLUS 28

Modèle probabiliste

Probabilité de

sélection

Population

Échantillon

Poids = inverse de la probabilité de sélection

STATPLUS 29

Extension : concept de probabilité de réponse

Probabilité de

sélection

Probabilité de réponse

Population

Échantillon sélectionné

Poids = inverse de la probabilité de sélection

Échantillon effectif

Poids = inverse du taux de réponse

STATPLUS 30

Extrapolation par modélisation

Profil

Profil

ModélisationPoids par

modélisation

Échantillon effectif

Population

STATPLUS 31

Conclusions: on toujours avantage...

• à miser sur les stratégies qui augmentent les taux de réponse;

• à ancrer les échantillons sur le plus grand nombre de variables de contrôle possible.

STATPLUS 32

Impact sur la précision des estimations

• Analogie avec les estimateurs de régression:

yr = y + β(X – x)

• Les 3 méthodes de pondération donnent des estimateurs qui appartiennent à la famille des estimateurs de régression

STATPLUS 33

Impact sur la variance des estimations

• Diminution (impact de la régression) :

Var (yr ) = (1-R²) x Var (y)

• Augmentation (impact de la variation des poids) :

(1 + VM)/(1 + VB).

STATPLUS 34

Impact sur le biais des estimations

• La correction du biais (x - X) apporte une correction proportionnelle sur y :

(yr - y) = ρ σy (X – x)/ σx

STATPLUS 35

Évolution des taux de réponse

• Études omnibus

• Sondages périodiques (‘Tracking’)

STATPLUS 36

Impact des efforts pour augmenter les taux de réponse

• Taux de réponse obtenu après x rappels (x=0, 1, 2,…)

• Taux de réponse obtenu avec ou sans récupération de refus

STATPLUS 37

Caractéristiques des non-répondants

• Enquêtes en deux phases

• Caractéristiques de répondants en fonction des efforts requis pour obtenir une réponse

• Enquête de type panel

STATPLUS 38

Calcul du taux de réponse

A = Tous les numéros ne correspondant pas à des ménages

B = Tous les ménages rejoints dont aucun membre ne satisfait le critère d’éligibilité

C = Tous les cas pour lesquels on n’a pu établir l’éligibilité

D = Tous les ménages “ éligibles ” dans lesquels on n’a pu réaliser une interview

E = Tous les répondants au questionnaire d’enquête principale

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Taux de réponse

E / [D + E + (T.É.) x C]

(T.É.) = D + E     B + D + E