L’importance des échantillons

De vrais répondants = de vraies données

Les recherches par sondage s’appuient sur une méthode scientifique – l’échantillonnage probabiliste. L’échantillonnage probabiliste garantit que les données d’un sondage sont fiables, exactes et extrapolables.

L’échantillonnage probabiliste donne l’assurance que les répondants potentiels sont de vraies personnes, qu’ils sont sélectionnés à partir d’un bassin bien défini et que les probabilités de sélection sont connues à l’avance. Aucune autre méthode ne peut offrir de telles garanties.

Comme l’a mentionné la chaîne CNN dans ses normes de sondage 2019 :

“L’échantillonnage probabiliste… demeure le meilleur point de départ en ce qui concerne les méthodes de sondage. Il reste, encore et toujours, la référence absolue.” [Traduction]

De nombreuses sociétés de recherche ont abandonné l’échantillonnage probabiliste pour réduire les coûts. Toutefois, grâce à la méthodologie employée par Modus, l’échantillonnage probabiliste n’est pas coûteux. Vous n’avez pas besoin de payer davantage pour obtenir des données réelles.

De vrais répondants sont synonymes de données fiables

Comment savoir si les données d’un sondage sont fiables? D’abord et avant tout, les données doivent provenir de vrais répondants. Toute recherche scientifique repose sur un échantillon regroupant de vraies personnes qui représentent réellement la population cible.

C’est Recherche Modus qui choisit le répondant (au hasard, bien sûr) et non le répondant qui choisit Modus, comme c’est le cas pour les panels à participation volontaire. Nos répondants sont des personnes réelles. Ils n’ont aucune raison de faire de fausses déclarations.

Comme l’a révélé l’étude novatrice menée en 2010 par l’Association de la recherche et de l’intelligence marketing (ARIM), les membres des panels à participation volontaire :

  • sont, en très grande majorité, motivés par des récompenses financières 
  • participent à de nombreux panels et répondent à de multiples sondages 
  • remplissent des sondages à une fréquence alarmante et, bien souvent, répondent aux questionnaires à la va-vite 

Les panels non scientifiques à participation volontaire sont composés de répondants « professionnels ». Ceux-ci sont souvent prêts à faire de fausses déclarations pour pouvoir toucher de modestes récompenses financières. Les données issues de ces panels ne sont pas fiables et ne devraient pas être utilisées pour prendre des décisions importantes.

Avec un panel probabiliste de Modus, vous obtenez de vrais répondants.

Des données dont la précision est connue

Avec un échantillon probabiliste de Modus, vous savez quelles sont les probabilités de sélection des répondants, de sorte que vous connaissez le degré de précision des données (c.-à-d. l’erreur d’échantillonnage). Ce n’est pas le cas avec les sondages à participation volontaire. 

Comme l’a déclaré en 2013 l’American Association for Public Opinion Research (AAPOR) dans le rapport de son groupe de travail sur l’échantillonnage non-probabiliste (Task Force on Non-Probability Sampling) :

“L’AAPOR maintient depuis longtemps que les marges d’erreur d’échantillonnage des sondages à participation volontaire ou dans lesquels les répondants s’identifient eux-mêmes sont trompeuses.” [Traduction]

Une population connue signifie que les résultats de l’enquête sont extrapolables

Nous connaissons la population à partir de laquelle nous sélectionnons nos échantillons; cela ne serait pas possible dans le cas des panels à participation volontaire. 

Pour être en mesure de faire des déclarations au sujet d’une population cible, il faut respecter deux exigences. Tout d’abord, il faut savoir où trouver cette population cible et ensuite, bien comprendre ses besoins. Si l’on respecte ces deux critères, il est techniquement possible d’extrapoler les données d’échantillonnage à l’ensemble de la population. Avec un panel à participation volontaire, c’est impossible. Une fois de plus, comme l’a déclaré l’AAPOR dans son rapport :

“La montée en flèche des panels à participation volontaire signifie que l’on est prêt à accepter de flagrantes erreurs de couverture et de sélection.” [Traduction]

Note sur les méthodes de pondération

Enfin, malgré tout ce qui a pu être dit, on ne peut compenser les lacunes des échantillons issus de sondages à participation volontaire en procédant à une pondération externe.

La pondération des données ne permet pas de résoudre les problèmes que posent les sondages à participation volontaire, et ce, même si on applique un mode de pondération externe. Le Pew Research Center, un centre de recherche impartial, a conclu dans son rapport de 2018, intitulé For Weighting Online Opt-In Samples, What Matters Most? (Qu’est-ce qui importe le plus pour la pondération des échantillons issus de sondages à participation volontaire?), que :

“… même les procédures d’ajustement les plus efficaces n’ont pas permis d’éliminer la plus grande partie du biais [concernant les panels à participation volontaire]…En fait, même la stratégie d’ajustement la plus efficace n’a pu supprimer qu’environ 30% du bias initial.” [Traduction]