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problème de représentativité d'un échantillon !!!

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Message par romuduvi le Jeu 12 Sep 2013 - 10:14

Bonjour,
 
Nous menons actuellement une étude sur les ménages et le surendettement en Belgique. Une enquête a été lancée via Internet avec un nombre de répondants très important (4000 répondants). Mais certains groupes sont sur-représentés alors que d’autres groupes sont sous-représentés.  
 
Par exemple, nous avons une forte proportion de femmes et de personnes travaillant dans le secteur public et une faible proportion d’ouvriers et de personnes peu qualifiées (niveau de scolarité).
 
Pour certaines variables, les différences entre notre échantillon et la population belge sont vraiment importantes. Les employés du secteur public représentent  68% des personnes actives ayant répondu alors qu’ils ne représentent que 22.5% du total des travailleurs belges. Il s’agit là du plus gros biais… Les autres écarts restent dans des proportions plus correctes.  Par exemple, la proportion hommes-femmes est de 65.4% de femmes dans l’échantillon contre 54,5% dans la population.
Pour corriger un peu les écarts, nous avons relancé l’enquête en ciblant certains publics comme les peu qualifiés … mais cela ne suffira pas !
 
Comment rendre notre échantillon représentatif ?
 
Sélectionner un échantillon représentatif sur base de la masse de données récoltées ou pondérer ?
 
Une solution alternative pourrait être de faire les deux. 1°) diminuer les groupes fortement surreprésentés par un tirage au sort et 2°) pondérer pour corriger les erreurs qui subsistent.
 
Merci de m’éclairer sur ce point et d’essayer de me donner des éléments justifiant une manière de procéder… Very Happy Very Happy  J'ai des collègues à convaincre !!!
Romain Duvivier

romuduvi

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Message par niaboc le Jeu 12 Sep 2013 - 10:34

Bonjour,

tu peux réaliser un calage sur marge. Il y 'a une macro de l'INSEE, CALMAR, qui peut te faire ça.

Tu as des indicateurs qui peuvent te dire si le redressement est trop important ou pas.
Si le redressement ne converge pas, ou a du mal à converger, tu peux diminuer les groupes fortement surreprésentés par un tirage aléatoire.

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