Cette diaporama propose un contenu relatif au sondage aléatoire simple

1. Les sondages aléatoires simples
Mahamadou HARO
Ingénieur Statisticien Économiste
Séminaire de sondage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 1 / 21

2. Plan de la présentation
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 2 / 21

3. Principe
Plan
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 3 / 21

4. Principe
Introduction
De l’univers on extrait un échantillon de taille n, en accordant à chaque
unité statistique la même probabilité d’être tirée. L’échantillon peut être
tiré :
avec remise : une unité ayant été sélectionnée à un des tirages
est "remise dans l’urne de tirage" et participe aux tirages
suivants ; elle peut donc être tirée deux fois, ou plus ;
sans remise : une fois une unité tirée, elle n’est plus prise en
compte pour les tirages suivants (c’est le mode de tirage qui
semble le plus "naturel").
Le sondage aléatoire simple est la base de la méthode des sondages,
à partir de laquelle sont développées les autres méthodes présentées
dans ce manuel.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 4 / 21

5. Principe
Introduction
De l’univers on extrait un échantillon de taille n, en accordant à chaque
unité statistique la même probabilité d’être tirée. L’échantillon peut être
tiré :
avec remise : une unité ayant été sélectionnée à un des tirages
est "remise dans l’urne de tirage" et participe aux tirages
suivants ; elle peut donc être tirée deux fois, ou plus ;
sans remise : une fois une unité tirée, elle n’est plus prise en
compte pour les tirages suivants (c’est le mode de tirage qui
semble le plus "naturel").
Le sondage aléatoire simple est la base de la méthode des sondages,
à partir de laquelle sont développées les autres méthodes présentées
dans ce manuel.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 4 / 21

6. Estimation d’une moyenne
Plan
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 5 / 21

7. Estimation d’une moyenne
Estimation d’une moyenne
Pour estimer la moyenne Y d’une variable Y sur l’univers (Y est bien
sûr inconnue) il semble naturel d’utiliser l’estimateur :
¯y =
1
n
n
i=1
yi (1)
moyenne calculée sur les unités de l’échantillon. y est un estimateur
sans biais la moyenne de l’universY. Cette propriété peut s’écrire :
E(¯y) = ¯Y
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 6 / 21

8. Estimation d’une moyenne
Variance de y
Dans le cas avec remise :
V(¯y) =
V(Y)
n
(2)
Dans le cas sans remise :
V(¯y) = (
N − n
N − 1
)
V(Y)
n
(3)
Ceci veut dire que la variance de l’estimateur sera d’autant plus
faible que :
a)V(Y) sera faible ;
b)la taille de l’échantillon sera importante.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 7 / 21

9. Estimation d’une moyenne
Variance de y
Dans le cas avec remise :
V(¯y) =
V(Y)
n
(2)
Dans le cas sans remise :
V(¯y) = (
N − n
N − 1
)
V(Y)
n
(3)
Ceci veut dire que la variance de l’estimateur sera d’autant plus
faible que :
a)V(Y) sera faible ;
b)la taille de l’échantillon sera importante.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 7 / 21

10. Estimation d’une moyenne
Pour un échantillon suffisamment grand, y suit une loi
normale
À partir d’une certaine taille d’échantillon (disons au moins 30), la
distribution de la variable aléatoire y (c’est-à-dire l’ensemble des
estimations fournies par tous les échantillons obtenus avec le
tirage équiprobable de taille n) s’ajuste sur une loi normale
(courbe "en cloche" de Gauss) dont les caractéristiques sont liées
aux valeurs E(y) et V(y) étudiées ci-dessus.
On sait que la distribution d’une loi normale de moyenne m et
d’écart-type σ comprend 95% des valeurs dans l’intervalle
[m − 1, 96σ; m + 1, 96σ].
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 8 / 21

11. Estimation d’une moyenne
Pour un échantillon suffisamment grand, y suit une loi
normale
À partir d’une certaine taille d’échantillon (disons au moins 30), la
distribution de la variable aléatoire y (c’est-à-dire l’ensemble des
estimations fournies par tous les échantillons obtenus avec le
tirage équiprobable de taille n) s’ajuste sur une loi normale
(courbe "en cloche" de Gauss) dont les caractéristiques sont liées
aux valeurs E(y) et V(y) étudiées ci-dessus.
On sait que la distribution d’une loi normale de moyenne m et
d’écart-type σ comprend 95% des valeurs dans l’intervalle
[m − 1, 96σ; m + 1, 96σ].
Ici on peut dire que 95% des valeurs de y sont situées dans
l’intervalle de [Y − 1, 96 V(y); Y + 1, 96 V(y)], où V(y) est
donnée par les formules (2) ou (3) ci-dessus.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 8 / 21

12. Estimation d’une moyenne
Pour un échantillon suffisamment grand, y suit une loi
normale
À partir d’une certaine taille d’échantillon (disons au moins 30), la
distribution de la variable aléatoire y (c’est-à-dire l’ensemble des
estimations fournies par tous les échantillons obtenus avec le
tirage équiprobable de taille n) s’ajuste sur une loi normale
(courbe "en cloche" de Gauss) dont les caractéristiques sont liées
aux valeurs E(y) et V(y) étudiées ci-dessus.
On sait que la distribution d’une loi normale de moyenne m et
d’écart-type σ comprend 95% des valeurs dans l’intervalle
[m − 1, 96σ; m + 1, 96σ].
Ici on peut dire que 95% des valeurs de y sont situées dans
l’intervalle de [Y − 1, 96 V(y); Y + 1, 96 V(y)], où V(y) est
donnée par les formules (2) ou (3) ci-dessus.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 8 / 21

13. Estimation d’une moyenne
La variance V(y) peut être estimée à partir de
l’échantillon
Dans les formules (2) et (3) ci-dessus, la quantité V(Y) est
inconnue. Celle-ci va être estimée à partir des données
observées sur l’échantillon. Si l’on note s2 la grandeur calculée
sur l’échantillon :
s2
=
1
n − 1
n
i=1
(yi − ¯y)2
Alors on a le résultat suivant :
dans le cas sans remise, s2 est un estimateur sans biais de
N
N−1 V(Y)
Donc V(y) est estimée sans biais par :
ˆV(y) = s2
n dans le cas de tirage avec remise ;
ˆV(y) = (1 − n
N )s2
n dans le cas du tirage sans remise.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 9 / 21

14. Estimation d’une moyenne
La variance V(y) peut être estimée à partir de
l’échantillon
Dans les formules (2) et (3) ci-dessus, la quantité V(Y) est
inconnue. Celle-ci va être estimée à partir des données
observées sur l’échantillon. Si l’on note s2 la grandeur calculée
sur l’échantillon :
s2
=
1
n − 1
n
i=1
(yi − ¯y)2
Alors on a le résultat suivant :
dans le cas sans remise, s2 est un estimateur sans biais de
N
N−1 V(Y)
dans le cas avec remise, s2 est un estimateur sans biais de V(Y).
Donc V(y) est estimée sans biais par :
ˆV(y) = s2
n dans le cas de tirage avec remise ;
ˆV(y) = (1 − n
N )s2
n dans le cas du tirage sans remise.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 9 / 21

15. Estimation d’une moyenne
La variance V(y) peut être estimée à partir de
l’échantillon
Dans les formules (2) et (3) ci-dessus, la quantité V(Y) est
inconnue. Celle-ci va être estimée à partir des données
observées sur l’échantillon. Si l’on note s2 la grandeur calculée
sur l’échantillon :
s2
=
1
n − 1
n
i=1
(yi − ¯y)2
Alors on a le résultat suivant :
dans le cas sans remise, s2 est un estimateur sans biais de
N
N−1 V(Y)
dans le cas avec remise, s2 est un estimateur sans biais de V(Y).
Donc V(y) est estimée sans biais par :
ˆV(y) = s2
n dans le cas de tirage avec remise ;
ˆV(y) = (1 − n
N )s2
n dans le cas du tirage sans remise.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 9 / 21

16. Estimation d’une moyenne
Dans la pratique on n’a tiré qu’un échantillon
Ce qui vient d’être dit aux paragraphes précédents doit être
replacé dans cette perspective. Les résultats ci-dessus présentent
la manière dont l’ensemble des valeurs calculées sur tous les
échantillons possibles se répartissent par rapport à la grandeur
recherchée Y.
En pratique, le seul résultat dont on dispose est la moyenne y
calculée sur un échantillon, et Y est inconnue.
On tient un raisonnement analogue au précédent, mais à partir de
y, pour fournir un "intervalle de confiance" pour Y.
on dispose de la valeur y ;
on estime V(y) à partir de l’échantillon, on obtient donc une
estimation de ˆσ(y) (racine carrée de la variance estimée ˆV(y) ;
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 10 / 21

17. Estimation d’une moyenne
Dans la pratique on n’a tiré qu’un échantillon
Ce qui vient d’être dit aux paragraphes précédents doit être
replacé dans cette perspective. Les résultats ci-dessus présentent
la manière dont l’ensemble des valeurs calculées sur tous les
échantillons possibles se répartissent par rapport à la grandeur
recherchée Y.
En pratique, le seul résultat dont on dispose est la moyenne y
calculée sur un échantillon, et Y est inconnue.
On tient un raisonnement analogue au précédent, mais à partir de
y, pour fournir un "intervalle de confiance" pour Y.
on dispose de la valeur y ;
on estime V(y) à partir de l’échantillon, on obtient donc une
estimation de ˆσ(y) (racine carrée de la variance estimée ˆV(y) ;
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 10 / 21

18. Estimation d’une moyenne
Remarques
La précision, en termes de variance de y est essentiellement liée
au nombre d’unités enquêtées n, et relativement peu au taux de
sondage n
N (pas du tout dans le cas avec remise).
La variance est proportionnelle à 1
n ; l’écart-type, qui permet
d’établir l’intervalle de confiance, est proportionnel à 1√
n
.Ceci veut
dire que pour réduire de moitié l’intervalle de confiance, il faut
quatre fois plus de questionnaires.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 11 / 21

19. Estimation d’une moyenne
Remarques
La précision, en termes de variance de y est essentiellement liée
au nombre d’unités enquêtées n, et relativement peu au taux de
sondage n
N (pas du tout dans le cas avec remise).
La variance est proportionnelle à 1
n ; l’écart-type, qui permet
d’établir l’intervalle de confiance, est proportionnel à 1√
n
.Ceci veut
dire que pour réduire de moitié l’intervalle de confiance, il faut
quatre fois plus de questionnaires.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 11 / 21

20. Estimation d’une moyenne
Combien d’unités enquêter dans l’échantillon ?
On voit que la réponse à cette question se trouve dans les
formules (2) et (3) : si l’on fixe un niveau de précision (largeur de
l’intervalle de confiance, ou coefficient de variation, ce qui signifie
une valeur "maxi"" de la variance), on en déduit le nombre
d’unités minimum nécessaire.
Le problème est que la quantité V(Y) est inconnue avant
l’enquête, dans les formules (2) et (3) ; la seule solution est de
l’estimer, soit de manière intuitive, soit à partir de données
observées sur le passé
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 12 / 21

21. Estimation d’une moyenne
Combien d’unités enquêter dans l’échantillon ?
On voit que la réponse à cette question se trouve dans les
formules (2) et (3) : si l’on fixe un niveau de précision (largeur de
l’intervalle de confiance, ou coefficient de variation, ce qui signifie
une valeur "maxi"" de la variance), on en déduit le nombre
d’unités minimum nécessaire.
Le problème est que la quantité V(Y) est inconnue avant
l’enquête, dans les formules (2) et (3) ; la seule solution est de
l’estimer, soit de manière intuitive, soit à partir de données
observées sur le passé
ici on se place dans une phase de réflexion en amont de la
réalisation sur le terrain).
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 12 / 21

22. Estimation d’une moyenne
Combien d’unités enquêter dans l’échantillon ?
On voit que la réponse à cette question se trouve dans les
formules (2) et (3) : si l’on fixe un niveau de précision (largeur de
l’intervalle de confiance, ou coefficient de variation, ce qui signifie
une valeur "maxi"" de la variance), on en déduit le nombre
d’unités minimum nécessaire.
Le problème est que la quantité V(Y) est inconnue avant
l’enquête, dans les formules (2) et (3) ; la seule solution est de
l’estimer, soit de manière intuitive, soit à partir de données
observées sur le passé
ici on se place dans une phase de réflexion en amont de la
réalisation sur le terrain).
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 12 / 21

23. Estimation d’un total
Plan
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 13 / 21

24. Estimation d’un total
Estimation d’un total
Les estimations de totaux sont en général des estimations
d’inventaire (effectifs de migrants, de classes d’âges, ...). Le total
d’une variable Y est estimé, à partir de l’échantillon, par l’
estimateur de sa moyenne multiplié par l’effectif de l’univers :
ˆT(Y) = Ny (4)
En remplaçant y par son expression, on peut faire apparaître le
coefficient d’extrapolation ou la pondération N
n de chaque unité de
l’échantillon.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 14 / 21

25. Estimation d’un total
Estimation d’un total
Les estimations de totaux sont en général des estimations
d’inventaire (effectifs de migrants, de classes d’âges, ...). Le total
d’une variable Y est estimé, à partir de l’échantillon, par l’
estimateur de sa moyenne multiplié par l’effectif de l’univers :
ˆT(Y) = Ny (4)
En remplaçant y par son expression, on peut faire apparaître le
coefficient d’extrapolation ou la pondération N
n de chaque unité de
l’échantillon.
La variance de l’estimateur du total se déduit aisément de celle y
en appliquant les propriétés de la variance.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 14 / 21

26. Estimation d’un total
Estimation d’un total
Les estimations de totaux sont en général des estimations
d’inventaire (effectifs de migrants, de classes d’âges, ...). Le total
d’une variable Y est estimé, à partir de l’échantillon, par l’
estimateur de sa moyenne multiplié par l’effectif de l’univers :
ˆT(Y) = Ny (4)
En remplaçant y par son expression, on peut faire apparaître le
coefficient d’extrapolation ou la pondération N
n de chaque unité de
l’échantillon.
La variance de l’estimateur du total se déduit aisément de celle y
en appliquant les propriétés de la variance.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 14 / 21

27. Estimation d’une proportion
Plan
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 15 / 21

28. Estimation d’une proportion
Principe
Une proportion sur l’univers (par exemple le pourcentage de
femmes) est moyenne d’une variable indicatrice.
L’estimation dune proportion est donc l’estimation de la moyenne
de cette variable.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 16 / 21

29. Estimation d’une proportion
Principe
Une proportion sur l’univers (par exemple le pourcentage de
femmes) est moyenne d’une variable indicatrice.
L’estimation dune proportion est donc l’estimation de la moyenne
de cette variable.
Une des caractéristiques d’une telle variable est que sa variance
s’écrit de manière simple :V(Y) = P(1 − P)
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 16 / 21

30. Estimation d’une proportion
Principe
Une proportion sur l’univers (par exemple le pourcentage de
femmes) est moyenne d’une variable indicatrice.
L’estimation dune proportion est donc l’estimation de la moyenne
de cette variable.
Une des caractéristiques d’une telle variable est que sa variance
s’écrit de manière simple :V(Y) = P(1 − P)
Dans ce cas, si l’on a une idée de l’ordre de grandeur de P (mais
sa véritable valeur est inconnue et c’est l’enquête par sondage qui
cherche à l’estimer de manière précise), on pourra anticiper la
précision en fonction du nombre de questionnaires puisqu’on aura
apriori un ordre de grandeur de la variance de Y.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 16 / 21

31. Estimation d’une proportion
Principe
Une proportion sur l’univers (par exemple le pourcentage de
femmes) est moyenne d’une variable indicatrice.
L’estimation dune proportion est donc l’estimation de la moyenne
de cette variable.
Une des caractéristiques d’une telle variable est que sa variance
s’écrit de manière simple :V(Y) = P(1 − P)
Dans ce cas, si l’on a une idée de l’ordre de grandeur de P (mais
sa véritable valeur est inconnue et c’est l’enquête par sondage qui
cherche à l’estimer de manière précise), on pourra anticiper la
précision en fonction du nombre de questionnaires puisqu’on aura
apriori un ordre de grandeur de la variance de Y.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 16 / 21

32. Estimation d’un ratio
Plan
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 17 / 21

33. Estimation d’un ratio
Estimation d’un ratio
L’estimation d’un ratio peut être délicate, et révéler des pièges.
Prenons un exemple : supposons que l’univers soit un univers de
ménages (la base de sondage est une liste de ménages), et que
certaines caractéristiques comme le nombre d’enfants de moins de
cinq ans ne soient pas connues.
Comment estimer le poids corporel moyen des enfants de moins de
cinq ans à partir d’un échantillon de ménages tiré de façon aléatoire
simple ? Remarquons que l’unité statistique utilisée pour le sondage
est le ménage et non l’individu. On procède ainsi :
on estime le nombre total d’enfants de moins de cinq ans ;
on estime ensuite le poids corporel total des enfants de moins de
cinq ans
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 18 / 21

34. Estimation d’un ratio
Estimation d’un ratio
L’estimation d’un ratio peut être délicate, et révéler des pièges.
Prenons un exemple : supposons que l’univers soit un univers de
ménages (la base de sondage est une liste de ménages), et que
certaines caractéristiques comme le nombre d’enfants de moins de
cinq ans ne soient pas connues.
Comment estimer le poids corporel moyen des enfants de moins de
cinq ans à partir d’un échantillon de ménages tiré de façon aléatoire
simple ? Remarquons que l’unité statistique utilisée pour le sondage
est le ménage et non l’individu. On procède ainsi :
on estime le nombre total d’enfants de moins de cinq ans ;
on estime ensuite le poids corporel total des enfants de moins de
cinq ans
le ratio (ou quotient) de ces deux masses est l’estimation du poids
moyen de l’univers ; des enfants de moins de cinq ans.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 18 / 21

35. Estimation d’un ratio
Estimation d’un ratio
L’estimation d’un ratio peut être délicate, et révéler des pièges.
Prenons un exemple : supposons que l’univers soit un univers de
ménages (la base de sondage est une liste de ménages), et que
certaines caractéristiques comme le nombre d’enfants de moins de
cinq ans ne soient pas connues.
Comment estimer le poids corporel moyen des enfants de moins de
cinq ans à partir d’un échantillon de ménages tiré de façon aléatoire
simple ? Remarquons que l’unité statistique utilisée pour le sondage
est le ménage et non l’individu. On procède ainsi :
on estime le nombre total d’enfants de moins de cinq ans ;
on estime ensuite le poids corporel total des enfants de moins de
cinq ans
le ratio (ou quotient) de ces deux masses est l’estimation du poids
moyen de l’univers ; des enfants de moins de cinq ans.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 18 / 21

36. Méthodes de tirage
Plan
1 Principe
2 Estimation d’une moyenne
3 Estimation d’un total
4 Estimation d’une proportion
5 Estimation d’un ratio
6 Méthodes de tirage
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 19 / 21

37. Méthodes de tirage
Méthode simple
L’idée est de numéroter les unités statistiques, et de procéder à un
tirage au hasard de numéros entre 1 et N. Pour ce faire, on peut
utiliser :
une table de nombre au hasard,qu’on parcourt dans le sens bien
défini au départ, par exemple ligne par ligne ;
Un algorithme informatique de tirage, par exemple par génération
au hasard d’un nombre réel entre 1 et N
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 20 / 21

38. Méthodes de tirage
Méthode simple
L’idée est de numéroter les unités statistiques, et de procéder à un
tirage au hasard de numéros entre 1 et N. Pour ce faire, on peut
utiliser :
une table de nombre au hasard,qu’on parcourt dans le sens bien
défini au départ, par exemple ligne par ligne ;
Un algorithme informatique de tirage, par exemple par génération
au hasard d’un nombre réel entre 1 et N
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 20 / 21

39. Méthodes de tirage
Tirage systématique
Une autre méthode est celle du tirage systématique : on procède
par "sauts" dans la liste des unités statistiques.
Cette méthode équivaut à la méthode élémentaire si les unités de
la base de sondage sont réparties absolument au hasard ; elle est
plus avantageuse que la méthode élémentaire si les unités ont été
classées suivant un critère (variable auxiliaire) en corrélation avec
les caractères à estimer et si l’on suppose qu’il existe un "effet"
dans l’ordre de classement qui va donner plus de
"représentativité" à l’échantillon tiré.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 21 / 21

40. Méthodes de tirage
Tirage systématique
Une autre méthode est celle du tirage systématique : on procède
par "sauts" dans la liste des unités statistiques.
Cette méthode équivaut à la méthode élémentaire si les unités de
la base de sondage sont réparties absolument au hasard ; elle est
plus avantageuse que la méthode élémentaire si les unités ont été
classées suivant un critère (variable auxiliaire) en corrélation avec
les caractères à estimer et si l’on suppose qu’il existe un "effet"
dans l’ordre de classement qui va donner plus de
"représentativité" à l’échantillon tiré.
Par exemple, si on a classé des ménages selon leur taille, on sera
assuré par ce mode de tirage d’avoir à la fois des ménages de
faible taille et des ménages de taille importante dans l’échantillon.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 21 / 21

41. Méthodes de tirage
Tirage systématique
Une autre méthode est celle du tirage systématique : on procède
par "sauts" dans la liste des unités statistiques.
Cette méthode équivaut à la méthode élémentaire si les unités de
la base de sondage sont réparties absolument au hasard ; elle est
plus avantageuse que la méthode élémentaire si les unités ont été
classées suivant un critère (variable auxiliaire) en corrélation avec
les caractères à estimer et si l’on suppose qu’il existe un "effet"
dans l’ordre de classement qui va donner plus de
"représentativité" à l’échantillon tiré.
Par exemple, si on a classé des ménages selon leur taille, on sera
assuré par ce mode de tirage d’avoir à la fois des ménages de
faible taille et des ménages de taille importante dans l’échantillon.
Mahamadou HARO (Ingénieur Statisticien Économiste)Les sondages aléatoires simples 11 Avril 2012 21 / 21