Fiche de révision : Plan d’observation et échantillonnage

📋 Plan du Cours

1. Fondements du plan d’observation
2. Enquête exhaustive ou par échantillon
3. Méthodes probabilistes
4. Méthodes empiriques et quotas
5. Taille et biais de l’échantillon
6. Modes de collecte et validité

📖 1. Fondements du plan d’observation

🔑 Notions clés & Définitions

• Plan d’observation : ou plan d’enquête, définit l’organisation pratique du recueil des données en précisant qui, quand, où et comment interroger.
• Population cible : ou population mère, est l’ensemble des individus visés par l’étude et définis par des critères précis d’inclusion.
• Échantillon : Un sous-ensemble d’individus extrait de la population cible pour permettre une généralisation des réponses.
• Base de sondage : Une liste exhaustive comportant les coordonnées de l’ensemble des individus de la population cible.

📝 Points essentiels

📌 Le plan d’observation doit être déterminé avant la finalisation du questionnaire.

💡 Astuce mémo

Qui, quand, où, comment ?

📖 2. Enquête exhaustive ou par échantillon

★ À maîtriser

📌 Une enquête exhaustive interroge la totalité de la population cible, tandis qu’une enquête par échantillon interroge une fraction représentative de cette population.

• L’enquête par échantillon est économe et efficace, mais une méthode incorrecte peut produire un échantillon biaisé.

Compléments

• L’enquête exhaustive, comme un recensement, est rarement réalisable en raison de son coût élevé, de sa durée et de l’impossibilité de contacter tous les individus.

💡 Astuce mémo

Tout interroger coûte cher ; échantillonner économise mais expose au biais.

📖 3. Méthodes probabilistes

🔑 Notions clés & Définitions

• Méthodes probabilistes : reposent sur un tirage au sort statistique et exigent une base de sondage, chaque individu ayant une chance connue et égale d’être sélectionné.

★ À maîtriser

• L’échantillonnage aléatoire simple consiste à tirer directement au sort les individus dans une base de sondage exhaustive.

• L’échantillonnage aléatoire stratifié consiste à découper d’abord la base de sondage en sous-populations, puis à effectuer un tirage aléatoire dans chaque strate.

Compléments

• Les méthodes probabilistes sont les plus rigoureuses scientifiquement pour calculer la marge d’erreur, mais elles sont souvent complexes, longues et coûteuses à mettre en œuvre sur le terrain.

💡 Astuce mémo

Aléatoire simple : tirer directement ; stratifié : découper puis tirer.

📖 4. Méthodes empiriques et quotas

🔑 Notions clés & Définitions

• Méthodes empiriques : ou non probabilistes, sélectionnent subjectivement les individus sans hasard statistique strict et sont utilisées lorsqu’aucune liste exhaustive n’est disponible.
• Méthode des quotas : Constitue un échantillon reproduisant les proportions exactes de certaines caractéristiques de la population cible, comme l’âge, le type de logement ou la CSP.

★ À maîtriser

📌 Un échantillon fondé sur le volontariat ne garantit pas la représentativité et ne permet aucune généralisation rigoureuse.

• Pour une population cible de 35 000 habitants composée de 56 % d’habitants en appartement et de 44 % en maison, un échantillon de 500 personnes comprend 280 personnes en appartement et 220 en maison.

Compléments

• La reconstitution du hasard repose notamment sur les consignes suivantes:
  • dispersion géographique
  • plages horaires variées
  • interdiction d’interroger ses proches

📐 Formule — L’effectif à interroger vérifie $n_i = n \times p_i$, où $n$ est l’effectif total souhaité et $p_i$ la proportion de la catégorie dans la population.

💡 Astuce mémo

Avec base et hasard contre sans base et sélection encadrée.

📖 5. Taille et biais de l’échantillon

★ À maîtriser

• La taille de l’échantillon augmente lorsque la précision visée augmente.

• Une forte hétérogénéité attendue des réponses exige un nombre plus important d’individus interrogés.

• Une enquête en ligne peut produire un biais de fracture numérique avec une surreprésentation des diplômés et des personnes âgées de 36 à 50 ans.

Compléments

• Une méthode empirique exige généralement un effectif plus élevé qu’une méthode aléatoire.

• Les biais de terrain proviennent notamment du non-respect des quotas ou de l’absence de démarche aléatoire.

• Un faible taux de retour de certaines catégories socioprofessionnelles constitue une source de biais dans les réponses.

💡 Astuce mémo

Précision ou hétérogénéité accrue → effectif plus important.

📖 6. Modes de collecte et validité

★ À maîtriser

• Le face-à-face offre un meilleur contrôle du profil du répondant et un taux de réponse élevé, mais il est coûteux en temps et expose à un biais de l’enquêteur.

• Le questionnaire auto-administré en ligne est très économique, permet la saisie directe des données et autorise un grand volume de réponses, mais il entraîne de forts biais de sélection avec une surreprésentation des profils très diplômés.

• La validité scientifique repose sur l’explicitation transparente de la méthode, la justification des choix et la mesure prudente des marges d’erreur, car un échantillon parfaitement sans biais n’existe pas.

Compléments

📌 Le téléphone permet une collecte rapide et une couverture géographique large, mais entraîne des refus fréquents et le rejet des numéros inconnus.

💡 Astuce mémo

Le face-à-face contrôle mieux ; l’en ligne coûte moins mais sélectionne davantage.

📊 Tableaux de synthèse

Comparaison des méthodes d’échantillonnage

Comparaison des modes de collecte