L'utilisation des R-indicateurs pour prioriser la collecte des enquête ménages: une application à l'enquête Patrimoine 2010
Résumé
The French National Institute for Statistics and Economic Studies (INSEE) produces lots of face to face surveys and may face logistical problems such as a loss of response rate. We need prioritization techniques to select the households that need to be investigated in order to reduce as far as possible the non-response bias. To fulfill this goal, we use R-indicators to analyse the representativeness of the sample during the survey. These R-indicators offer us a way to differentiate population in terms of representativeness in order to prioritize the collect of data. The purpose of this paper will be to apply these methods to the data which were collected for the 2010 Household Wealth survey and to evaluate their effects on the quality of estimation of the distribution of wealth in France.
Pour réaliser ses enquêtes ménages , qui se font principalement en face-à-face, l'INSEE échantillonne les individus interrogés par un sondage à deux degrés. Chaque unité primaire est une zone d'action enquêteur (ZAE), affectée à un ou plusieurs enquêteurs. L'INSEE peut rencontrer des problèmes logistiques tels que l'absence d'un enquêteur ou la baisse des taux de réponses dans une ZAE en particulier. Il est alors possible de réattribuer d'autres enquêteurs a la ZAE affectée , mais uniquement pour y réaliser un nombre restreint d' enquêtes. Nous avons donc besoin de techniques pour choisir les ménages a interroger en priorité, afin de réduire autant que possible le biais de non-réponse et la perte de précision induite par la baisse du taux de réponse. Pour ce faire il est possible de s'appuyer sur le concept de R-indicateur, ou indicateur de Représentativité, introduit par Schouten & al. en 2009. Le R-indicateur permet de mesurer, sans utiliser la variable d' intérêt ou des covariables, le degré de similarité d'un échantillon par rapport a la population de base. Il est basé sur la dispersion des probabilités des ménages échantillonnés a répondre , et, suivant Schouten et Shlomo (2011), se décline en R-indicateurs partiels permettant d'étudier cette représentativité variable par variable. Ces R-indicateurs sont des outils permettant d'analyser la collecte en isolant des groupes de populations sous-représentées ; de façon analogue à Slomo et Schouten (2013), on cible les populations ayant les R-indicateurs les plus grands. Cela permet de lancer une procédure dite de priorisation qui consiste à intensifier les efforts de collecte sur les groupes précédemment identifiés .
Domaines
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