L’erreur totale d’enquête (ETE) est un terme qui désigne les nombreuses sources d’erreur possibles dans la recherche par sondage, affectant la précision et la validité des résultats de l’enquête. De telles erreurs peuvent se produire à différents moments du processus d’enquête, depuis la planification et l’échantillonnage jusqu’à la collecte et l’analyse des données.
Les chercheurs et les décideurs politiques qui utilisent des données d’enquête pour prendre des décisions doivent tenir compte de l’EST car elle peut affecter la qualité et l’utilité des résultats de l’enquête. Il est important de comprendre d’où vient l’EST et quels sont ses moyens pour rendre les enquêtes plus fiables et plus précises.
Dans ce blog, nous décrirons donc comment planifier, mettre en œuvre et évaluer l’erreur d’enquête totale.
Index du contenu :
- Qu’est-ce que l’erreur totale de l’enquête ?
- Planification, mise en œuvre et évaluation de l’erreur totale d’enquête
- Sources d’erreur totale de l’enquête
- Avantages de l’identification de l’erreur totale de l’enquête
- Conclusion
Qu’est-ce que l’erreur totale de l’enquête ?
L’erreur totale d’enquête (ETE) est la manière dont les résultats d’une enquête peuvent différer de la valeur réelle de la population que l’enquête tente de mesurer. Il s’agit d’une notion large qui englobe tous les types d’erreurs possibles dans une enquête, tels que les erreurs d’échantillonnage, de mesure, de couverture et de non-réponse.
L’erreur d’échantillonnage se produit lorsqu’une petite partie de la population est étudiée au lieu de l’ensemble de la population. Des problèmes liés à l’instrument d’enquête ou à la manière dont les questions sont posées peuvent être à l’origine d’erreurs de mesure.
L’erreur de couverture se produit lorsque l’échantillon de l’enquête n’inclut pas toutes les parties de la population. L’erreur de non-réponse se produit lorsque les personnes censées répondre à l’enquête ne le font pas. Cela rend l’échantillon moins précis.
L’erreur totale d’enquête est un concept important dans la recherche par sondage car elle peut affecter la validité et la fiabilité des résultats. L’erreur totale de l’enquête peut être réduite en accordant une attention particulière à la conception de l’enquête, aux méthodes d’échantillonnage, à la collecte des données et à l’analyse.
Les chercheurs peuvent s’assurer que les résultats de leurs enquêtes sont exacts et représentatifs de la population qu’ils étudient en réduisant le nombre d’endroits où des erreurs peuvent se produire.
Planification, mise en œuvre et évaluation de l’erreur totale d’enquête
L’erreur totale de l’enquête, une notion essentielle dans la recherche sur les enquêtes, décrit l’effet combiné de toutes les sources potentielles d’erreur qui pourraient avoir un impact sur les résultats de l’enquête. La validité et la fiabilité des résultats de l’enquête dépendent d’une planification, d’une mise en œuvre et d’une évaluation minutieuses de l’erreur totale de l’enquête.
Planification des erreurs d’enquête totales
- Conception :
L’identification et la correction des sources potentielles d’erreur dans la conception de l’enquête, la collecte des données et les procédures de traitement des données sont appelées « planification de l’erreur totale de l’enquête ». Pour ce faire, il est essentiel de détailler le groupe démographique concerné et les objectifs de l’enquête. Cela garantit que les questions et les techniques de l’enquête sont appropriées.
- Développer :
L’étape suivante consiste à créer l’enquête conformément aux meilleures pratiques afin de garantir que les questions sont exactes, justes et légitimes. Il est également nécessaire de prendre en compte des facteurs tels que les techniques d’échantillonnage, les taux de réponse et les méthodes de collecte de données (téléphone, Internet et courrier). Une stratégie d’échantillonnage doit être élaborée pour garantir que l’échantillon est représentatif de la population concernée.
- Pré-test :
Une autre étape importante consiste à pré-tester l’enquête afin de détecter et de résoudre tout problème potentiel concernant les questions, les lignes directrices ou la procédure de collecte des données. En outre, les employés chargés des enquêtes doivent recevoir une formation sur la manière de respecter les protocoles standard et de réduire les sources d’erreur telles que les biais de mesure, les effets de l’enquêteur et les biais de non-réponse.
Mise en œuvre de l’erreur totale d’enquête
- Mise en œuvre :
La réduction et le contrôle des sources potentielles d’erreur lors de la conception de l’enquête, de la collecte et de l’analyse des données font partie intégrante de la mise en œuvre de l’enquête sur les erreurs. Tout au long du processus d’enquête, un plan de contrôle de la qualité doit être mis en place pour suivre et gérer toute source d’inexactitude. Cette stratégie doit prévoir des mesures pour résoudre les problèmes de données manquantes ou incohérentes, ainsi que des vérifications de la cohérence et de l’exhaustivité des données.
- Monétisation :
Le contrôle de la collecte des données est une autre étape cruciale pour s’assurer que les procédures sont suivies de manière cohérente et que les causes potentielles d’erreurs sont traitées. Il est également essentiel de nettoyer et de modifier les données pour en garantir l’exactitude et l’exhaustivité. Pour localiser et rectifier les causes potentielles d’inexactitude, l’analyse des données doit être effectuée à l’aide d’un plan d’analyse statistique approprié.
Évaluation de l’erreur totale de l’enquête
- Comparaison :
Pour déterminer l’erreur totale de l’enquête, les résultats de l’enquête sont comparés à d’autres sources d’information ou à des normes industrielles. Il est également essentiel de fournir les résultats de l’enquête, y compris une explication des nombreux types et causes d’inexactitude et de la manière dont ils peuvent affecter les résultats.
- Suivi :
Il peut être utile de mener des enquêtes de suivi pour corriger toute source d’erreur découverte ou pour confirmer les résultats de l’enquête initiale. La qualité et la précision des résultats de l’enquête peuvent être améliorées en utilisant les méthodes décrites ci-dessus pour limiter et contrôler les sources potentielles d’erreur tout au long du processus d’enquête.
Lors de la réalisation d’une enquête, il est essentiel de tenir compte de l’erreur totale de l’enquête. La planification, la mise en œuvre et l’examen des erreurs totales de l’enquête nécessitent une méthodologie approfondie et méthodique qui garantit la validité et la fiabilité des données de l’enquête.
Les enquêteurs peuvent réduire les sources potentielles d’erreur et obtenir des résultats d’enquête précis et significatifs en respectant ces mesures.
Sources d’erreur totale de l’enquête
L’objectif de la conception optimale d’une enquête est de minimiser l’erreur totale de l’enquête (TSE) tout en respectant les contraintes de coût et de délai qui sont compatibles avec d’autres dimensions de la qualité centrées sur l’utilisateur.
Une planification méticuleuse est nécessaire pour allouer des ressources aux différentes étapes de l’enquête afin de contrôler les sources d’erreur significatives. L’objectif n’est pas de réaliser chaque étape de l’enquête avec le moins d’erreurs possible, car cela dépasserait le budget et/ou le calendrier de l’enquête.
Certaines procédures comporteront toujours des erreurs d’enquête, même avec un financement et un temps illimités. L’objectif est plutôt d’éviter les pires erreurs et de contrôler les autres pour qu’elles soient le plus souvent insignifiantes et supportables.
En décomposant l’erreur en éléments de plus en plus petits, il est plus facile de s’attaquer aux erreurs les plus graves grâce à une conception minutieuse de l’enquête. L’une de ces décompositions divise l’EST en deux parties :
- Erreur d’échantillonnage et
- Erreur de non-échantillonnage.
Pour identifier plus précisément les sources d’erreur, il est généralement nécessaire de décomposer les deux types d’erreur d’enquête.
Les sources d’erreur d’échantillonnage peuvent être réparties en trois groupes :
- La méthode d’échantillonnage : Il s’agit de la manière dont l’échantillon est choisi dans la population. Une erreur d’échantillonnage peut être introduite si la technique d’échantillonnage est biaisée ou défectueuse.
- La taille de l’échantillon : Il s’agit du nombre total de personnes ou d’observations dans l’échantillon. Si la taille de l’échantillon est trop petite, il risque de ne pas représenter fidèlement la population, ce qui entraînerait une erreur d’échantillonnage.
- Le choix de l’estimateur : Il s’agit de la méthode statistique utilisée pour estimer un paramètre de la population à partir des données de l’échantillon. Le choix d’un estimateur peut modifier le degré de précision et d’exactitude de l’estimation, ce qui peut entraîner une erreur d’échantillonnage.
L’erreur non due à l’échantillonnage peut être subdivisée en plusieurs catégories :
- Erreur de spécification : Cela se produit lorsque la question de recherche, l’hypothèse ou le plan d’échantillonnage est erroné, ce qui conduit à des résultats biaisés.
- Erreur de base de sondage : Cela se produit lorsque la base de sondage utilisée pour identifier la population est incomplète, obsolète ou inexacte, ce qui conduit à un échantillon biaisé.
- l’erreur de non-réponse : Cela se produit lorsque certaines personnes de l’échantillon ne répondent pas à l’enquête ou à l’étude, ce qui peut fausser les résultats.
- Erreur de mesure : Il s’agit d’erreurs ou d’inexactitudes qui se produisent lors de la mesure ou de la collecte de données, telles que des erreurs dans l’enregistrement ou la communication des données ou des erreurs dans les outils ou instruments de mesure utilisés.
- Erreur de traitement : Il s’agit d’erreurs commises lors du traitement ou de l’analyse des données, telles que des erreurs de saisie, de manipulation ou d’analyse des données.
Avantages de l’identification de l’erreur totale de l’enquête
Pour prendre les bonnes décisions en matière de conception, vous devez tenir compte simultanément de nombreux facteurs de qualité et de coût et choisir la combinaison de caractéristiques et de paramètres de conception qui réduit l’erreur totale de sondage (TSE) tout en restant dans les limites de toutes les contraintes.
Pour faciliter le processus de conception, il est important de disposer d’un moyen de déterminer dans quelle mesure l’ensemble du processus d’enquête est erroné. Ainsi, différents plans d’enquête répondant aux contraintes données peuvent être comparés à l’aide de leur TSE afin de déterminer le meilleur plan.
Par exemple, supposons qu’il existe deux plans d’enquête, X et Y, et qu’ils répondent tous deux aux critères de coût et aux autres exigences de l’enquête. Mais l’EST pour le modèle X est inférieur de 25 % à l’EST pour le modèle Y en ce qui concerne les éléments les plus importants à mesurer dans l’étude. Le modèle X est manifestement le meilleur choix, en supposant que tous les autres éléments soient identiques.
Ainsi, le fait de résumer et de mesurer l’erreur totale dans un processus d’enquête permet de choisir entre différentes conceptions.
Une mesure de l’EST pourrait également aider le personnel chargé de l’enquête à décider comment utiliser son temps et son argent pour réduire les erreurs d’enquête.
Par exemple, supposons que nous puissions prouver que la non-réponse est une cause majeure d’erreur d’enquête pour un certain modèle. Cela signifie que si vous voulez améliorer la qualité des données d’enquête pour ce modèle, vous devez essayer de réduire l’effet des personnes qui ne répondent pas à l’enquête.
Ensuite, si nécessaire, la conception de l’enquête pourrait être modifiée pour réduire les effets de l’absence de réponse. Si l’EST diminue à la suite de cette stratégie, la conception sera plus proche d’être la meilleure possible.
Par exemple, le fait de déplacer des ressources de la construction du cadre vers le suivi des personnes qui n’ont pas répondu pourrait réduire l’EST, même si l’erreur de cadre augmenterait.
Conclusion
L’erreur d’enquête totale comprend l’échantillonnage, la non-réponse, la mesure et d’autres types d’erreur d’enquête. Pour obtenir des résultats d’enquête précis et fiables, les chercheurs doivent reconnaître et traiter ces causes potentielles d’erreur.
Les enquêteurs peuvent améliorer la qualité, la validité et la fiabilité des données en planifiant, concevant et mettant en œuvre leurs enquêtes avec soin. Il est également essentiel de reconnaître qu’une certaine quantité d’erreur sera toujours présente dans les données d’enquête et que l’erreur totale ne peut pas être entièrement éradiquée.
Les enquêteurs doivent également évaluer la manière dont ces inexactitudes peuvent affecter leurs résultats et communiquer cette information à leur public. Ce faisant, les entreprises peuvent s’assurer que les résultats de leurs enquêtes sont fiables et utiles à l’élaboration des politiques et à la prise de décision.
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L’utilisation de QuestionPro peut conduire à des résultats d’enquête plus fiables, ce qui peut aider les chercheurs à prendre de meilleures décisions et à obtenir de meilleurs résultats de recherche.
