La représentativité en statistique

Résumé

Réflexions sur la question de la représentativité, concept au coeur des enquêtes quantitatives. Les contributions étudient la fiabilité de l'échantillon représentatif, la représentativité des populations difficiles à atteindre, la mise en oeuvre des enquêtes en épidémiologie ou le développement des comparaisons internationales, et proposent un tour d'horizon des méthodes utilisées.

Contributeur(s)
Éditeur(s)
- INED éd.
Date
- DL 2012
Notes
- Textes issus d'une journée d'étude organisée par le Centre Maurice Halbwachs et la Société française de statistique
- Notes bibliogr.
- INED = Institut national d'études démographiques
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (135 p.) : ill. ; 24 cm
Collections
- Méthodes et savoirs
Sujet(s)
ISBN
- 978-2-7332-6009-8
Indice
- 31.3 Démographie (méthodes)
Quatrième de couverture
- Si aujourd'hui, les enquêtes par sondages font partie de la vie publique, leur généralisation soulève la question de la représentativité, une notion pas toujours acceptée chez les statisticiens, en partie parce que sa définition même a été source de désaccords. En statistique, le terme de représentativité est lié à la possibilité de passer d'une partie (échantillon) au tout (population de référence). Sur quels critères choisir l'échantillon ? Comment élaborer un échantillon à partir d'une population particulièrement diversifiée ou encore difficile à atteindre ? Comment l'établir sur des cohortes qui évoluent avec le temps ?
  Dans l'univers des enquêtes quantitatives, la notion de représentativité ouvre désormais la voie de la légitimité au chiffre dans le débat public. Tant dans le domaine de la recherche scientifique que dans celui de la société civile, le développement des enquêtes s'accompagne d'une diffusion de leurs résultats sur les sujets les plus divers, d'informations politiques, économiques et sociales ou encore d'études marketing, dont la validité est régulièrement proclamée au nom de la représentativité de l'échantillon considéré.
  La question de la représentativité cristallise de nombreux enjeux, en particulier parce que l'opinion est sans cesse sollicitée face à une médiatisation de plus en plus grande des résultats d'enquêtes par sondages.
  Issu d'une journée d'étude organisée par le Centre Maurice Halbwachs et la Société française de Statistique, cet ensemble de contributions apporte un éclairage tant sur l'histoire de ce concept que sur la difficulté à établir une définition sinon théorique du moins uniforme, comme le démontrent d'ailleurs ses différents usages et applications dans des situations d'enquêtes très variées.
Tables des matières
- - La représentativité en statistique
  - Marion Selz
  - ined
  - Les auteurs8
  - Introduction11
  - François Beck
  - Chapitre 1. Histoire de la représentativité statistique : quand le politique refait toujours surface15
  - Emmanuel Didier
  - Introduction15
  - 1. La représentation statistique16
  - 2. La défense de la représentativité en statistique17
  - 3. Tentative d'établissement d'une seule méthode représentative par les probabilistes20
  - 4. Les sondages d'opinion et les quotas24
  - Conclusions26
  - Chapitre 2. La représentativité à l'Insee31
  - Olivier Sautory
  - Introduction. « Vous avez dit représentatif ?31
  - 1. Une promenade dans le site Internet de l'Insee33
  - 1.1. La représentativité, sans autre indication 33
  - 1.2. Couverture du champ de l'enquête 34
  - 1.3. Couverture de l'hétérogénéité de la population 34
  - 1.4. Une échantillon de taille suffisante 35
  - 1.5. La précision 35
  - 1.6. Les unités-types 35
  - 1.7. Cohérence avec la population selon certains critères 36
  - 1.8. Maquette ou « modèle réduit » de la population (miniature of the population)37
  - 2. Quelques notions à connaître à propos des sondages37
  - 2.1. Sondage aléatoire probabiliste, sondage empirique 37
  - 2.2. Plan de sondage, échantillonnage 38
  - 2.3. Définition d'un estimateur 39
  - 2.4. Caractéristiques d'un estimateur 40
  - 2.5. Estimation sans biais d'un total (plan de sondage quelconques) 42
  - 3. Une définition précise et opérationnelle de la représentativité42
  - 3.1. Les méthodes d'échantillonnage assurant la représentativité 43
  - 3.2. Les méthodes d'estimation assurant la représentativité 49
  - 4. La non-réponse52
  - En guise de conclusion54
  - Chapitre 3. La représentativité dans les instituts de sondage57
  - Alain Tripier
  - Introduction : comment l'histoire a commencé...57
  - 1. Le règne des quotas57
  - 2. Les univers du sondage59
  - 2.1. Les ménages 60
  - 2.2. L'univers professionnel 60
  - 2.3. La taille de l'échantillon 61
  - 3. L'impact du mode de recueil61
  - 3.1. Le face-à-face 61
  - 3.2. Le téléphone 62
  - 3.3. L'Internet 63
  - Conclusion66
  - Chapitre 4. La représentativité et les populations difficiles à joindre : le cas des sans-domicile
  - Maryse Marpsat et Nicolas Razafindratsima 67
  - 1. Les principales caractéristiques conduisant à classer une population comme « difficile à joindre »68
  - 2. Les techniques pour sur-représenter les « populations rares » et leurs limites68
  - 3. Comment obtenir un échantillon extrapolable d'une population difficile à joindre ?69
  - 3.1. La capture-recapture (ou contact-recontact) 70
  - 3.2. L'échantillonnage dirigé par les répondants ou boule de neige probabiliste (Respondent-driven sampling)71
  - 3.3. L'échantillonnage espace-temps (Time-location sampling)72
  - 4. L'exemple des enquêtes auprès des personnes sans domicile73
  - 4.1. Quelques difficultés des enquêtes statistiques auprès des sans-domicile 73
  - 4.2. Une enquête nationale dans un pays européen : l'enquête de l'Insee en 2001 75
  - 4.3. La couverture des enquêtes SD : deux exemples 78
  - 5. Une certaine proximité entre les méthodes d'enquête80
  - 6. Pour conclure : quelle méthode choisir ?80
  - Chapitre 5. Représentativité et comparaisons internationales. Évolution et méthodes d'analyse87
  - Arnaud Bringé et Patrick Festy
  - Introduction87
  - 1. La représentativité dans les programmes comparatifs : l'exemple de FFS88
  - 1.1. L'harmonisation des procédures 88
  - 1.2. La diversité des plans de sondages 89
  - 1.3. Une appréciation de la représentativité des histoires fécondes 91
  - 2. Des années 1990 aux années 2000 : le passage de l'ECHP à EU-SILC91
  - 2.1. L'ECHP 91
  - 2.2. De l'ECHP à EU-SILC 94
  - Conclusion 97
  - 3. L'analyse de données et la représentativité dans le cadre de données internationales97
  - 3.1. La préparation de données contextuelles 100
  - 3.2. Les limites des modèles multiniveaux dans ce cadre 101
  - 3.3. Quelles alternatives ? 101
  - 3.4. Un même cadre pour assurer la représentativité au niveau de l'analyse 103
  - 3.5. Une juxtaposition de représentativités nationales ? 104
  - Conclusion105
  - Chapitre 6. Le point de vue de l'épidémiologiste : être représentatif ou universel ?109
  - Marcel Goldberg, Alice Guéguen, Rémi Sitta et Marie Zins 109
  - 1. À quoi s'intéressent les épidémiologistes ?109
  - 2. L'intérêt des cohortes prospectives110
  - 2.1. Les principaux modèles d'études épidémiologique 110
  - 2.2. Les cohortes prospectives 111
  - 3. Effets de sélection et biais : problèmes généraux112
  - 3.1. L'étude descriptive de la fréquence des problèmes de santé et des expositions112
  - 3.2. L'étude analytique des relations entre expositions et maladies114
  - 4. Les facteurs associés aux différents types de sélection116
  - 4.1. La sélection à l'inclusion 116
  - 4.2. La sélection pendant le suivi longitudinal 121
  - 5. Que faire pour limiter les conséquences des effets de sélection ?123
  - 5.1. L'étude de la causalité : quelques problèmes d'analyse statistique 123
  - 5.2. Le contexte descriptif : l'analyse de non-participation et le calcul des pondérations 125
  - Conclusion128
  - Conclusion générale131
  - François Beck 131
Origine de la notice:
- FR-751131015