Expertise Méthodologique et Technologique

Les échantillons représentatifs permettent de produire des données fiables en reflétant une population population Univers d'une enquête composé des unités statistiques de base. Ces unités peuvent être des personnes physiques, des foyers, des entreprises, des communes... La population sert de base de sondage pour le choix de l'échantillon, et de base de calcul pour les extrapolations de l'échantillon. En savoir plus de référence. Cette page explique l’évolution de la notion de représentativité, les méthodes probabilistes et non probabilistes, ainsi que les conditions nécessaires pour limiter les biais biais Le biais d'un résultat statistique est l'écart entre le résultat obtenu et la valeur exacte que l'on recherche. On distingue trois types de biais : biais d'échantillonnage (par exemple : utilisation d'une base de sondage inadaptée), biais d'observation (par exemple : mauvais libellé d'une question ou d'une grille de réponse), biais d'estimation (par exemple : mauvaise prise en compte des modalités de tirage de l'échantillon). En savoir plus .

Le recueil de la data data les données numériques En savoir plus en déclaratif s’appuie sur des questionnaires conçus pour recueillir des réponses exploitables. Formulation des questions, structuration du parcours et choix des formats participent à la qualité des données produites dans le cadre d’une enquête enquête Dispositif de recueil d'informations. On distingue les enquêtes téléphoniques, postales, en face-à-face, en ligne. Bien qu'ayant un sens plus large, le terme d'étude est souvent utilisé comme synonyme. En savoir plus .

La captation automatique de la data data les données numériques En savoir plus est au cœur des dispositifs de mesure modernes. Cette rubrique présente les méthodes, technologies et équipements permettant de collecter les données de façon fiable, continue et à grande échelle, afin de mieux comprendre les comportements, les usages et les audiences.

Traiter la data data les données numériques En savoir plus consiste à enrichir, consolider et fiabiliser les données pour produire des résultats robustes. Du redressement redressement Traitement statistique dont le but est de corriger les écarts de structure, sur une ou plusieurs variables, entre l'échantillon et l'ensemble de la population étudiée (strucure connue par exemple par un recensement ou une étude de cadrage). Ce traitement consiste à calculer pour chaque individu enquêté un coefficient, dit de redressement, qui se conjugue à l'extrapolation pour donner son poids et ainsi faire coïncider la structure pondérée de l'échantillon avec celle de la population. En savoir plus d’échantillons à la fusion et à l’hybridation de sources, cette expertise permet d’améliorer la qualité, la représentativité et la richesse des analyses.