Les étapes de l’enquête-échantillon.

1 Établir les objectifs de l'enquête.

La première étape de la planification d'une enquête utile et efficace consiste à en préciser de façon aussi détaillée que possible les objectifs. L'enquête ne produira probablement pas de résultats utilisables sans ces objectifs. Clarifier les objectifs de l'enquête est essentiel à son succès définitif.

2 Définir la population cible.

La population cible est la population totale pour laquelle on a besoin de l'information. Par exemple, si nous devons mener une enquête sur les types de voitures les plus populaires au Sénégal, la population cible serait alors composée de toutes les voitures de ce pays. Il faut décrire les unités qui composent la population sous forme de caractéristiques les identifiant clairement. Plus précisément, les caractéristiques suivantes définissent la population cible :

– La nature des données dont on a besoin : sur des personnes, des hôpitaux, des écoles, etc.

– L'emplacement géographique : il faut déterminer les limites géographiques qui circonscrivent la population et le degré de détail géographique dont on a besoin pour l'estimation découlant de l'enquête (par région, par ville, par quartier, etc.).

– La période de référence : la période de temps visée par l'enquête.

3 Déterminer les données à recueillir.

Il faut établir les exigences de l'enquête en matière de données. On doit aussi déterminer la terminologie et les définitions nécessaires relatives aux données pour s'assurer que les exigences de l'enquête sont justifiées sur le plan opérationnel.

4 Fixer le degré de précision.

Il y a un degré d'incertitude associé aux estimations établies à partir d'un échantillon. Par exemple, si nous essayons d'estimer la distance moyenne entre la maison et l'école des élèves d’une classe, qui en compte 25, à partir d'un échantillon de 5 personnes, notre estimation dépendra de l'identité des 5 élèves échantillonnés. Si les 5 élèves échantillonnés vivent tous près de l'école, les résultats ne pourront représenter la classe avec exactitude. Cette variation d'un échantillon à l'autre est ce qui cause l'erreur d'échantillonnage. Toutefois, il est possible d’estimer l'erreur d'échantillonnage associée à un plan de sondage particulier et essayer de la réduire le plus possible.

Lorsqu'on conçoit une enquête, il faut établir le degré acceptable d'incertitude des estimations découlant de l'enquête. Ce degré dépend de l'utilisation finale des résultats et de l'importance du budget global de l'enquête. Plus le budget de l'enquête sera élevé, plus on disposera de ressources et, par conséquent, moins le risque d'erreur sera élevé. De plus, si le résultat final de l'enquête consistait à servir une fin particulière, le degré acceptable d'incertitude serait alors moins élevé qu'un résultat final qui consisterait simplement à chercher des tendances générales.

5 Le plan d'échantillonnage.

Une fois les objectifs, les lignes directrices et les définitions élaborées, le chercheur peut travailler au plan d'enquête. Le plan d'enquête comporte trois parties :

– Le plan d'échantillonnage : la façon dont on prélèvera l'échantillon.

– Les techniques d'estimation : la façon dont on appliquera les résultats établis à partir de l'échantillon à l'ensemble de la population.

– Les mesures de la précision : la façon dont on mesurera l'erreur d'échantillonnage.

 Les étapes suivantes amènent à définir complètement le plan d'échantillonnage :

• Déterminer ce que sera la population observée (p. ex., des élèves, des hommes de 20 à 35 ans, des nouveau-nés, etc.).
• Choisir le délai d'exécution de l'enquête le plus approprié.
• Définir les unités d'enquête.
• Établir la taille de l'échantillon (p. ex., un échantillon de 100 pour une population de 1 000).

6 La population observée.

On doit définir la population cible tôt durant le processus de conception de l'enquête. Il s'agit de la population pour laquelle on a besoin d'information. Il faut toutefois en exclure certains membres en raison de contraintes opérationnelles : le coût élevé de la collecte des données dans certaines régions éloignées, la difficulté d'identifier des composantes de la population cible et de les contacter, etc. Étant donné qu'il serait trop difficile, par exemple, de localiser et d'étudier chaque voiture appartenant à chacun des résidents du Sénégal, on pourrait plutôt mener uniquement une enquête sur la population des principales villes et localités de ce pays. Lorsque certains des membres de la population cible sont exclus d'une enquête, nous appelons la population qui est prise en compte la population observée. La population cible est la population que nous voulons observer, tandis que la population observée est la population que nous pouvons observer.

Ce processus a pour but de faire en sorte que la population observée se rapproche autant que possible de la population cible. Il est également très important d'informer les utilisateurs des données des différences entre les deux populations, étant donné que les résultats de l'enquête ne s'appliqueront qu'à la population observée.

7 La base de sondage.

La base de sondage est l'outil qu'on utilise pour avoir accès à la population. Il existe deux types de bases de sondage : les nomenclatures et les bases aléatoires. Une nomenclature est simplement une liste de noms et d'adresses qui donnent directement accès à des « unités » (comme une liste d'hôpitaux, une liste de restaurants et une liste d'étudiants d'une université). Les bases aléatoires sont des listes de régions géographiques qui donnent indirectement accès à des unités (comme les quartiers d'une localité). On appelle ce type d'accès un accès indirect, parce qu'il faut premièrement sélectionner une liste de régions géographiques, puis trouver le moyen d'avoir accès aux unités à l'intérieur de chaque région sélectionnée.

Lorsqu'il n'existe aucune base de sondage unique qui soit appropriée, on peut utiliser plusieurs bases de sondage.

Une bonne base de sondage devrait être complète et à jour; aucun membre de la population observée ne devrait en être exclu ni y être compté deux fois (y être représenté plus d'une fois) et aucune unité ne faisant pas partie de la population (comme une personne décédée) ne devrait y être inscrite. Le choix de la base de sondage aura des répercussions sur la sélection de la population observée. Par exemple, si on utilise une liste de numéros de téléphone pour sélectionner un échantillon de ménages, tous les ménages n'ayant pas le téléphone seront alors exclus de la population observée.

8 Les unités d'enquête.

Il existe trois types d'unités qu'il faut identifier correctement afin d'éviter des problèmes durant les stades de la sélection, de la collecte des données et de l'analyse des données. Ce sont :

– L'unité d'échantillonnage, qui fait partie de la base de sondage et qui peut donc être sélectionnée.

– L'unité déclarante, qui fournit l'information qu'exige l'enquête.

– L'unité de référence ou l'unité d'analyse – c'est-à-dire l'unité au sujet de laquelle l'information est fournie – qui sert à analyser les résultats de l'enquête.

Par exemple, dans le cadre d'une enquête sur les nouveau-nés à Saint-Louis, l'unité d'échantillonnage pourrait être un ménage, l'unité déclarante, l'un des parents ou le tuteur légal, et l'unité de référence, le bébé.

Les unités d'échantillonnage peuvent différer suivant la base de sondage utilisée. C'est pourquoi on définit la population observée, la base de sondage et les unités d'enquête les unes par rapport aux autres.

9 La taille de l'échantillon.

Le degré de précision nécessaire pour les estimations découlant de l'enquête aura des répercussions sur la taille de l'échantillon. Il n'est toutefois pas aussi facile de déterminer la taille de l'échantillon qu'on peut le penser. En règle générale, la taille réelle de l'échantillon d'une enquête est un compromis entre le degré de précision à atteindre, le budget de l'enquête et toutes les autres contraintes opérationnelles, comme les fonds et le temps disponibles. Pour atteindre un certain degré de précision, il faudra que la taille de l'échantillon repose, entre autres choses, sur les facteurs suivants :

– La variabilité des caractéristiques qu'on sera entrain d'observer : Si toutes les personnes membres d'une population gagnaient le même salaire, un échantillon d'une seule personne serait alors tout ce dont nous aurions besoin pour estimer le salaire moyen de la population en question. Si les salaires de ses membres étaient très différents, nous aurions alors besoin d'un échantillon plus grand pour en produire une estimation fiable.

- La taille de la population : Dans une certaine mesure, plus la population est importante, plus on a besoin d'un échantillon de plus grande taille. Cependant, une fois qu'on a atteint un certain niveau, une augmentation de la population n'a plus d'influence sur la taille de l'échantillon. La taille de l'échantillon nécessaire pour atteindre un certain degré de précision, par exemple, sera à peu près la même pour une population d'un million que pour une population deux fois plus importante.

– Les méthodes d'échantillonnage et d'estimation : Toutes les méthodes d'échantillonnage et d'estimation ne sont pas aussi efficaces les unes que les autres. On a besoin d'un échantillon plus grand si notre méthode d'échantillonnage n'est pas la technique la plus efficace. Toutefois, en raison de contraintes opérationnelles et de la non disponibilité d'une base de sondage suffisante, on ne peut pas toujours utiliser la technique la plus efficace.

Guide pour la taille minimum d’échantillon correspondant à la taille de la population

Source : Krejce, R.V. and Morgan, D.W. “Determining Sample Size for Research Activities”; Educational and Psychological Measurement, vol. 30: 607-610, 1970.