La nouvelle méthode d'échantillonnage de l'enquête trimestrielle ACEMO depuis 2006 - Amélioration de l'allocation de Neyman

Si cette méthode est optimale pour l’estimateur au niveau de l’ensemble de la population, elle peut souffrir d’imprécision lorsqu’on veut obtenir des estimations sur des sous-groupes de la population.

On s’intéresse ici à la précision obtenue dans des « regroupements de publication », c’est-à-dire un regroupement de strates d’échantillonnage au niveau duquel on souhaite publier les résultats issus d’une enquête. Dans ce cadre, le document présente une méthode qui améliore l’allocation de Neyman en assurant une précision « locale » minimale dans les regroupements de publication, sans trop détériorer sa précision « globale » au niveau de l’ensemble de la population.

Le dilemme entre précision globale et précision locale est illustré par une frontière d’efficacité. Cette frontière permet d’évaluer la perte en précision globale lorsque l’on tient à fixer une précision minimale dans des regroupements de publication. Elle constitue de ce fait une aide à la décision précieuse pour l’échantillonnage, car elle synthétise les différents arbitrages devant lesquels le statisticien est placé.

Depuis 2006, cette nouvelle méthode d’échantillonnage est appliquée à l’enquête trimestrielle sur l’activité et les conditions d’emploi de la main-d’œuvre (ACEMO).