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Pourquoi la qualité de l’échantillon est la base d’insights fiables
Entretien avec le Dr Marcus Roller
Les entreprises prennent des décisions importantes sur la base de données et d’insights. Il est donc d’autant plus essentiel que ces enseignements reposent sur des bases méthodologiques solides – et c’est précisément là que la qualité de l’échantillon joue un rôle central. Dans cet entretien, le Dr Marcus Roller, responsable de la recherche sociale chez intervista, explique pourquoi la qualité de l’échantillon est bien plus qu’un simple détail méthodologique.
Marcus, pourquoi la qualité de l’échantillon est-elle si importante ?
Parce que l’échantillon constitue le fondement de toute étude. Tout ce que nous présenterons ensuite comme des conclusions repose sur les personnes qui participent effectivement à une enquête. Si ce groupe ne reflète pas suffisamment la population cible, des biais sont très susceptibles d’apparaître, ce qui augmente le risque de tirer des conclusions erronées à partir de données qui semblent plausibles.
Qu’est-ce qui caractérise un bon échantillon ?
Un bon échantillon reflète au mieux la population cible en termes de caractéristiques pertinentes pour la question posée. Le modèle méthodologique idéal est la sélection aléatoire : chaque personne de la population cible a la même chance d’être incluse dans l’échantillon. Dans la pratique, cet idéal n’est pas toujours pleinement atteignable, mais il reste le critère de qualité central.
Pourquoi un échantillon n’est-il pratiquement jamais parfait ?
Il existe plusieurs obstacles entre les exigences méthodologiques et la réalité sur le terrain. Souvent, on ne dispose pas d’un accès complet à l’ensemble de la population cible, et la participation aux enquêtes est volontaire. De ce fait, certains groupes de personnes sont plus enclins à participer que d’autres. Cela conduit à des surreprésentations et à des sous-représentations. Les méthodes de quotas peuvent atténuer en partie ces effets, mais elles ne résolvent pas complètement le problème de fond – en particulier lorsque des segments pertinents de la population cible sont totalement absents de l’échantillon.
L’évolution des méthodes
Autrefois, les enquêtes téléphoniques étaient considérées comme particulièrement fiables. Pourquoi ?
Parce que, pendant longtemps, une grande partie de la population était facilement joignable via le réseau fixe. Associées à un échantillonnage rigoureux et à un travail de terrain professionnel, ces enquêtes permettaient d’obtenir des échantillons très fiables. C’est pourquoi le téléphone a été, pendant de nombreuses années, une méthode centrale de la recherche empirique.
Pourquoi cela est-il devenu plus difficile avec les enquêtes téléphoniques ?
Avec le recul de la couverture du réseau fixe, cette méthode a perdu en portée. Parallèlement, la disposition à participer à des enquêtes téléphoniques a également diminué, de sorte que les procédures dans lesquelles les échantillons sont constitués à partir de numéros de téléphone portable générés aléatoirement ne peuvent pas compenser cette baisse de couverture. De plus, l’accès au terrain est devenu plus complexe et plus coûteux. Le risque de biais systématiques a donc augmenté – tout comme, dans de nombreux cas, l’obstacle économique à l’utilisation de cette méthode.
Quel défi les enquêtes en ligne ont-elles longtemps dû relever ?
Pendant de nombreuses années, les enquêtes en ligne ont souffert d’un sous-échantillonnage. Certains groupes de population – en particulier les personnes âgées – étaient moins bien représentés en ligne et figuraient donc moins souvent dans les échantillons. Cet écart s’est aujourd’hui considérablement réduit. Les entretiens en ligne sont donc tout à fait adaptés à de nombreuses questions d’un point de vue méthodologique – à condition que l’échantillon soit correctement constitué et contrôlé.
Cela signifie-t-il que les enquêtes en ligne sont automatiquement représentatives ?
Non. Le canal d’enquête à lui seul ne garantit pas encore un bon échantillon. Ce qui est toujours déterminant, c’est qui a la possibilité d’être sélectionné, comment le recrutement est effectué et dans quelle mesure l’échantillon obtenu reflète réellement la population cible.
Quel rôle jouent les sources de recrutement dans la qualité de l’échantillon ?
Un rôle central. La source de recrutement détermine qui est accessible et peut donc être inclus dans l’échantillon. Si certains groupes sont systématiquement absents ou si d’autres sont surreprésentés, cela a un impact direct sur la qualité des résultats. Les approches de recrutement qui reposent fortement sur l’auto-sélection sont particulièrement critiques, comme les méthodes d’échantillonnage par rivière ou les recrutements sur des canaux spécifiques tels que les réseaux sociaux.
Pourquoi un échantillon de grande taille ne suffit-il pas à lui seul ?
Parce que la taille ne corrige pas les biais systématiques. Un échantillon de grande taille mais biaisé reste biaisé. Des milliers d’entretiens ne servent pas à grand-chose si ce ne sont pas les bonnes personnes qui ont été interrogées.
Ne peut-on pas simplement résoudre ce genre de problèmes par la pondération ?
La pondération est un outil important, mais ce n’est pas une panacée. Elle permet de corriger les écarts connus, par exemple en fonction de l’âge, du sexe ou de la région. Ce qu’elle ne peut pas corriger, ce sont les différences qui n’ont pas été mesurées ou dont on ignore la répartition réelle dans la population. De même, la pondération échoue lorsque certains groupes, dont on doit supposer qu’ils répondent différemment du reste de l’échantillon, sont totalement absents.
Quelles sont les implications pour l’interprétation des résultats de recherche ?
Les entreprises ne devraient jamais considérer les résultats indépendamment de leur fondement méthodologique. Une bonne recherche ne se reconnaît pas uniquement à des graphiques convaincants. Ceux-ci ne constituent que la toute dernière étape du processus de recherche. Un échantillon correctement constitué et sélectionné, des contrôles de qualité transparents et une approche ouverte vis-à-vis des limites sont au moins tout aussi importants. Car des décisions fiables nécessitent des données fiables.
Marcus Roller
Plus d’informations sur la qualité des données et des panels
Vous trouverez plus d’informations sur la manière dont nous garantissons la qualité des échantillons en pratique sur notre page dédiée au panel en ligne d’intervista.