C’est une question qu’on nous pose régulièrement, et elle est parfaitement compréhensible.
À travers la recherche, nous cherchons à nous rapprocher le plus possible de la vérité. Comme il est pratiquement impossible d’interroger chaque citoyen, nous utilisons un échantillon, une sélection représentative de l’ensemble de la population. Les méthodes statistiques utilisées, telles que le calcul des niveaux de confiance et des marges d’erreur, nous permettent de faire des déclarations avec un certain niveau de certitude pour l’ensemble de la population. Les résultats de ce processus de recherche se rapprochent le plus possible de la réalité lorsque les éléments suivants sont optimaux :
Population
Une population comprend l’ensemble du groupe sur lequel porte l’étude, par exemple tous les Belges en âge de voter (18+). Un échantillon est une sélection de ce groupe. Un échantillon représentatif reflète fidèlement la population. Cela signifie que chaque sous-groupe pertinent au sein de la population – par exemple basé sur le sexe, l’âge, la région et le niveau de formation – doit être proportionnellement représenté.
Pour garantir la représentativité, on opte souvent pour un échantillonnage aléatoire. Avec cette méthode, chaque individu de la population a une chance égale d’être sélectionné. Cela évite les biais systématiques susceptibles d’influencer les résultats. Ainsi, nous nous assurons que les données obtenues ne donnent pas une impression arbitraire ou biaisée, mais reflètent réellement les diverses origines et opinions au sein de la population.
Fiabilité
La fiabilité fait référence à la certitude des déclarations relatives à l’ensemble de la population à partir d’un échantillon. Chaque échantillon fournit une estimation, avec une limite inférieure et supérieure (intervalle). Des estimations et des intervalles légèrement différents apparaissent lors d’échantillonnages répétés. Les études d’opinion utilisent souvent un niveau de confiance de 95 %. Cela signifie que, si l’étude est répétée 100 fois dans les mêmes conditions, 95 % des résultats se rapprocheront du pourcentage réel de la population. Dans 5 % des cas, les résultats s’en écarteront.
Précision
Chaque pourcentage mesuré est une estimation de la valeur réelle. La précision indique à quel point cette estimation est exacte. C’est la marge dans laquelle la valeur réelle se situera avec une certaine probabilité.
Avec un échantillon de 2000 répondants, par exemple, la marge d’erreur maximale est d’environ 2,2 %. Cela signifie concrètement que si 50 % des répondants ont une certaine opinion (ex. d’accord ou pas d’accord avec un énoncé), la valeur réelle se situera avec 95 % de certitude entre 47,8 % et 52,2 %. Avec un échantillon de 500 répondants, la marge d’erreur maximale est d’environ 4,4 %, soit presque le double. Ainsi, si 50 % des répondants partagent une opinion, la valeur réelle se situera avec 95 % de certitude entre 45,6 % et 54,4 %. Plus l’échantillon est grand, plus la marge d’erreur est petite et plus les résultats sont précis.
Taille de l’échantillon
Le choix d’un échantillon de par exemple 1000 ou 2000 personnes repose sur un équilibre entre la faisabilité pratique (difficulté ou coût de l’enquête) et la précision requise par l’étude (c’est-à-dire à quel point nous voulons être certains de nos déclarations). Souvent, nous souhaitons non seulement faire des déclarations relatives à l’ensemble de la population étudiée (ex. les Belges), mais aussi sur différents sous-groupes au sein de cette population (ex. les Flamands, les Wallons et les Bruxellois ; les hommes et les femmes ; les Belges ayant différents niveaux de formation). Ces sous-groupes sont plus petits que l’ensemble de l’échantillon. C’est pourquoi nous optons souvent pour des échantillons de 2000 répondants ou plus, afin de garantir une plus faible marge d’erreur (et donc une plus grande précision) pour ces sous-groupes.
Signification
En statistique, la signification indique qu’un résultat n’est probablement pas dû au hasard, ce qui suggère qu’il se passe réellement quelque chose. Cela se vérifie par un test statistique. Cependant, statistiquement significatif ne signifie pas toujours pertinent ou utile sur le fond.
Une différence devient pertinente lorsqu’elle peut être expliquée et qu’elle indique, par exemple, une tendance. Lors de l’interprétation des résultats, il est donc important de considérer à la fois la signification statistique (en premier) et la pertinence contextuelle (en second).
Validité
La validité renvoie à la mesure dans laquelle une étude mesure réellement ce qu’elle entend mesurer. C’est un aspect crucial, car une recherche fiable et précise n’a que peu de valeur si elle n’est pas valide. Les erreurs systématiques, telles qu’une sélection erronée des répondants, des questions orientées ou un échantillon non représentatif, peuvent gravement nuire à la validité.
En résumé, les techniques méthodologiques utilisées garantissent qu’un échantillon de 2000 personnes peut fournir une représentation fiable de l’ensemble de la population belge. En tenant compte de la représentativité, de la fiabilité, de la précision, de la signification et de la validité, nous pouvons faire des déclarations avec un haut niveau de certitude sur les opinions et comportements au sein de la population. Par ailleurs, les données sont souvent pondérées selon des facteurs tels que le sexe, l’âge, la région et le niveau de formation, afin que les résultats reflètent mieux la diversité de la société belge.
