Algorithme CURIOS et méthode de priorisation pour les enquêtes en face-à-face.

Antoine Rebecq (1, 2) , Thomas Merly-Alpa (1)

1 INSEE
2 MODAL'X - Modélisation aléatoire de Paris X

This paper presents the CURIOS algorithm used for the prioritization of CAPI surveys led at the French National Institute for Statistics and Economic Studies (INSEE). It is based on the minimization of a linear combination of several factors related to the quality of the sample, using Monte Carlo techniques to achieve the optimum. We explain how this algorithm functions and then present some results obtained for the 2014 Household Wealth survey, which second wave was prioritized.

Dans un contexte de dégradation des taux de collecte dans les enquêtes ménages , l'INSEE cherche à utiliser au mieux les ressources disponibles. Il s'agit, étant donnés les moyens alloués a une enquête , d'obtenir l'échantillon collecté contenant le plus d'information possible (et conduisant ex post a la variance la plus faible possible). Un point de départ est le concept de R-indicateur, développé d` es 2009 par Schouten, qui permet de construire dans des enquêtes par téléphone des échantillons de répondants représentatifs de la population. Les R-indicateurs ont été initialement développés pour permettre la priorisation d'efforts de relance dans des enquêtes dont la collecte s'effectue par téléphone. Contrairement a ce cadre, la collecte en face-à-face ne permet pas un réajustement réactif des efforts de collecte, principalement car les enquêteurs organisent sur plusieurs semaines la collecte des unités qui leurs sont affectées. La solution choisie est de réaliser l'enquête en deux vagues. L'échantillon de vague 2 est tiré en prenant en compte le portrait de la collecte réalisée en vague 1. Il est tiré avec l'objectif d'équilibrer la collecte (et de minimiser la dispersion des poids) à la fin de la vague 2, en supposant que les conditions de collecte restent identiques entre les deux vagues. Ce principe a été mis en place pour l' enquête Patrimoine 2014 en région Île-de-France.

Mots clés: sampling; adaptive sampling; R indicators; paradata

Domaines: Statistiques [stat]

Antoine Rebecq, Thomas Merly-Alpa. Algorithme CURIOS et méthode de priorisation pour les enquêtes en face-à-face. : Application à l'enquête Patrimoine 2014. Journées de Méthodologie Statistique, INSEE, Mar 2015, Paris, France. ⟨hal-01299959⟩