\[\pi_{k}=\sum_{s\in S_{k}}p(s). \]

\[\pi_{kl}=\sum_{s\in S_{kl}}p(s).\]

Pour illustrer ces notions considérons le plan simple sans remise
(PSSR), correspondant au cas où $p$ est uniforme sur
$S$ :

\[\forall s\in S,p(s)= \begin{pmatrix} {N} \\ {n} \end{pmatrix}^{-1}. \]

Comme il y a $\begin{pmatrix} {N-1}\\ {n-1} \end{pmatrix}$ échantillons comprenant un individu
donné, on a :

\[\forall k\in U,{\quad}\pi_{k}= \begin{pmatrix} {N-1}\\ {n-1} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} {N} \\ {n} \end{pmatrix}^{-1} =\frac {n}{N}.\]
Ce résultat, à savoir que la probabilité d’être sélectionné, pour un individu donné, est égale au taux de sondage $\frac{n}{N},$ est tout à fait intuitif. On montre aisément que l’on a
\[\pi_{kl}=\frac{n(n-1)}{N(N-1)}.\]

Les estimateurs

On s’intéresse maintenant à une certaine « variable », réelle observable sur chaque individu. Notons $y_{k}$ la valeur prise par l’individu $k.$ On souhaite estimer une caractéristique de la variable, le plus souvent son total (ou sa moyenne). Pour le total $t_{y}$, Horvitz et Thompson ont proposé un estimateur pour un plan quelconque. Soit $Y_{1},\ldots,Y_{n}$ les variables aléatoires correspondant à la sélection de $n$ individus selon le plan de sondage, cet estimateur est :

\[\widehat{t}_{y}^{HT}=\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{\pi_{i}}Y_{i} .\]

Les $\frac{1}{\pi_{i}}$ sont appelés poids de sondage. Cet
estimateur est sans biais. En effet :

$\widehat{t}_{y}^{HT}=\sum_{k\in U}\frac{1}{\pi_{k}}I_{k}y_{k},\;$d’où $E(\widehat{t}_{y}^{HT})=\sum_{k\in U}\frac{1}{\pi_{k}}E(I_{k})y_{k}=\sum_{k\in U}y_{k}=t_{y}.$

Il est généralement retenu car on montre qu’il est le seul à avoir
cette propriété parmi les estimateurs fonctions linéaires des
$Y_{i}.$ De plus on sait exprimer sa variance et un estimateur sans biais de
sa variance, via les probabilités d’inclusion d’ordres 1 et 2.

On peut évidemment étudier cet estimateur par une voie directe. Pour
les plans PSAR et PSSR il est clair que $\frac N {n}\sum_{i=1}^{n}Y_{i}$ est sans biais pour $t_{y}$ (chaque $Y_{i}$ ayant une loi uniforme sur les $y_{k}$, son espérance est $m_{y}=\frac{1}{N}t_{y}$, la moyenne de la
population). Notons que l’estimateur de Horvitz-Thompson pour la moyenne de la population est la moyenne de l’échantillon $\overline{Y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}Y_{i}$. Le calcul de la variance montre les difficultés
inhérentes à la théorie des sondages. Pour le plan PSAR les $Y_{i}$ sont indépendantes et le calcul est immédiat. Pour le PSSR interviennent les covariances et le calcul demande une certaine adresse (le lecteur pourra tenter une démonstration en utilisant $\sum_{i=1}^{n}Y_{i}=\sum_{k\in U}I_{k}y_{k},$ $Var(I_{k})=\pi_{k}(1-\pi_{k})$ et
$Cov(I_{k},I_{l})=\pi_{kl}-\pi_{k}\pi_{l}).$ On trouve :

\[Var(\overline{Y})=(\frac{N-n}{N-1})\frac{v^{2}}{n}\]

où $v^{2}$ est la variance de la population :
\[v^{2}=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N}(y_{k}-m_{y})^{2}.\]

Un apport essentiel de la théorie des sondages est d’établir la
précision d’une estimation (vulgairement : la fourchette).
Celle-ci est définie par la demi-longueur d’un intervalle de confiance
à 95%. En vertu du théorème central limite qui donne une bonne
approximation pour les tailles usuelles d’échantillons, cet intervalle
repose sur la loi de Gauss (moyennant une deuxième approximation due à
l’estimation de la variance $v^{2}$). Dans le cas PASR on adopte ainsi pour
précision sur l’estimation de la moyenne :

\[{1,96}\,\sqrt{(1-\frac{n}{N})\frac{s^{2}}{n}}\]
où $s^{2}$ est la variance de l’échantillon qui estime sans biais
\[\frac{N}{N-1}v^{2}.\]

Le principe de stratification

Dans cette brève présentation il n’est pas possible de présenter
les principaux plans de sondage. Nous nous concentrons sur le plan
stratifié en raison de ses liens avec les pratiques très répandues
d’utilisation de quotas et de redressement d’échantillons. Ces
procédures reposent sur la même idée : toute partition de la
population en strates fortement homogénes (variances internes aux
strates faibles vis-à-vis de la variance globale) doit permettre
d’accroître la précision.

Dans le plan stratifié (PSTRAT) on effectue des sondages, par exemple de
type PSSR, indépendamment dans chaque strate et, de facto, se pose le
problème du choix des tailles des « sous-échantillons ». L’estimateur naturel de $t_{y}$ qui est aussi celui d’Horvitz-Thompson est obtenu, dans le cas de
sous-échantillons de type PSAR, en recomposant les estimateurs des
moyennes par strate, soit $\sum_{h=1}^{H}N_{h}\overline{Y}_{h}$ pour les $H$ strates. Par l’indépendance mutuelle sa variance est immédiate. Un
problème intéressant, mais purement théorique, est celui dit de
« l’allocation optimale », à savoir de trouver les tailles $n_{h}$ minimisant cette variance sous la contrainte $\sum_{h=1}^{H}n_{h}=n$ (pour le lecteur intéressé : les taux de sondage $n_{h}/N_{h}$ sont alors proportionnels aux écarts-type des strates).

Généralement on stratifie à taux de sondage constants dans les
strates ce qui garantit un gain de précision par rapport à un sondage
PSAR. En effet la « fourchette » est mulipliée par un facteur ($1-\eta^{2})^{1/2}$ où $\eta^{2}$ est un coefficient bien
connu des statisticiens, compris entre $0$ et $1,$ qui mesure en quelque sorte le lien existant entre le critère de stratification et la variable
d’intérêt (rapport de la variance intra-strates à la variance
totale pour cette variable). Cette stratification, dite aussi « à la proportionnelle » , est qualifiée par les praticiens comme produisant un échantillon représentatif vis-à-vis du critère de stratification. Notons que dans ce cas particulier les probabilités d’inclusion sont identiques pour tous les individus.

Ceci nous amène à la méthode des quotas dont la pratique est systématique dans les instituts. Elle consiste à sélectionner un échantillon qui soit un modèle réduit de la population sur certains critères de
partitionnement dont on peut penser qu’ils ont un lien avec la thématique
de l’enquête. Comme les effectifs des strates dans la population doivent
être connus pour chaque critère d’une part et qu’il y a de fortes
contraintes de mise en œuvre d’autre part, on se limite généralement à un critère géographique (région), à la classe d’âge, au sexe et, parfois, à la catégorie socio-professionnelle. La différence avec un plan PSTRAT tient au fait que, pour des raisons de faisabilité, la proportionnalité des
effectifs de l’échantillon à ceux de la population ne concerne que les
effectifs des critères « à la marge » et non des critères croisés entre eux.

Il n’est pas inutile, ici, pour les citoyens que nous sommes tous, d’ouvrir
une parenthèse pratique. Dans la presse on déclare communément que
les résultats d’un sondage proviennent d’un échantillon obtenu par la
méthode des quotas et/ou d’un échantillon représentatif de la
population selon la région, l’âge, etc. Ainsi il y a, chez les
sondeurs, un véritable culte des quotas, la plupart d’entre eux étant
convaincus qu’il suffit d’effectuer ce modèle réduit pour garantir de
bonnes estimations. Or l’essentiel n’est pas là et, en fait, la mention
consacrée dans la presse n’est d’aucun intérêt quant à juger
de la qualité réelle de l’échantillon. Ce qui nous importe avant
tout est de savoir dans quelle mesure un plan aléatoire, incluant ou non
des contraintes de quotas, a-t-il été respecté.

L’approche théorique permet de déterminer le gain apporté par
l’utilisation de quotas par rapport à un PASR. Il est de même nature
que celui présenté en stratification à ceci près que le
coefficient $\eta^{2}$ repose ici sur la variance expliquée par un
modèle à effets additifs des critères de quotas (pour les
initiés : modèle d’analyse de variance sans interactions). Le constat
empirique est bien décevant pour les critères usuels, le facteur de
réduction de la fourchette $(1-\eta^{2})^{1/2}$ ne passant que très
rarement sous la valeur 0,90. Ce constat indique au passage que ces
critères de quotas sont des déterminants extrêmement ténus du
comportement ou des opinions des individus (il n’en reste pas moins que les
quotas sont utiles, voire même nécessaires, pour limiter les biais
importants découlant des obstacles de terrain).

La pratique des redressements relève des mêmes principes que
les quotas mais elle intervient en aval du recueil de l’échantillon. Elle
consiste, dans le but d’améliorer les estimations, à
« caler » l’échantillon observé sur la population pour divers critères disponibles. Comme pour les quotas le calage se fait à la marge, critère par critère. Il s’effectue en attribuant des poids aux individus en perturbant le moins possible leurs poids de sondage. Mathématiquement il s’agit de déterminer les poids $w_{i}$ tels que les contraintes de marges soient respectées pour les différents critères retenus et tels que :

\[\sum_{i=1}^{n}d\left( w_{i},\frac{1}{\pi_{i}}\right)\]

soit minimal (où $d$ est la distance choisie).

La résolution d’un tel problème nécessite une procédure
itérative. En fait l’algorithme utilisé en pratique a été
introduit tout à fait empiriquement : la recherche de poids correcteurs
étant immédiate pour un seul critère, on calera successivement
chacun des critères de façon cyclique jusqu’à quasi convergence
vers les bonnes marges. Ce n’est que postérieurement que les travaux
initiés par J.-C. Deville à l’INSEE ont donné un cadre
théorique aux procédures de calage, notamment en introduisant la
notion de distance mentionnée ci-dessus (l’algorithme usuel relève
d’une distance implicite peu commune mais proche de la distance quadratique).

Les estimateurs par redressement n’ayant pas d’expression explicite leurs
propriétés sont difficiles à établir. Ainsi, pour
déterminer biais et variance, on doit se contenter d’approximations pour
$n$ grand. Brièvement disons que le biais, pour des distances
raisonnables, reste négligeable et que leur
précision est très proche de celle découlant des estimateurs avec
quotas (rapport égal à $1+O(1/n^{1/2})$).
Ainsi, comme pour ces derniers, le gain par rapport à un PASR,
pour une variable d’intérêt donnée, sera d’autant plus
élevé que les critères retenus auront un lien fort avec elle. Ceci
permet d’orienter le choix de ces critères sur la base des liens
observés dans l’échantillon.

La modélisation des non-réponses

Il existe diverses sources d’erreur dans les sondages : erreur de mesure,
biais de sélection, biais de couverture de la population et, souvent la
plus importante, la non-réponse, à savoir qu’un individu
dûment sélectionné par le plan de sondage n’a pu être
observé pour une raison ou une autre. Les non-réponses,
systématiquement présentes et même dans de fortes proportions,
sont une cause potentielle de biais. Pour y remédier différents
schémas du mécanisme de non-réponse ont été proposés
pour lesquels s’appliquent des modèles appropriés. Par exemple, si le
fait de répondre ou non à une enquête est indépendant de la
variable d’intérêt conditionnellement à un ensemble de variables
auxiliaires (par exemple âge, sexe, profession, statut matrimonial, etc.)
le recours à un redressement sur ces variables est efficace. Il existe
aussi des non-réponses partielles (seules certaines variables n’ont pu
être observées ici ou là) débouchant sur des modèles
d’imputation.

Le traitement des non-réponses totales ou partielles donne lieu
actuellement à de nombreux développements théoriques.

Références

P. Ardilly, Les techniques de sondage, Technip, 1994.

J.-C. Deville et C.-E. Sarndal, Calibration estimators in survey
sampling, Journal of the American Statistical Association, vol. 87,
p. 376-382, 1992

Y. Tillé, Théorie des sondages, Dunod, 2001.