📊 𝑪𝒐𝒎𝒑𝒓𝒆𝒏𝒅𝒓𝒆 𝒍’𝒆𝒇𝒇𝒆𝒕 𝒅𝒆 𝒅𝒆𝒔𝒔𝒊𝒏 : 𝒑𝒐𝒖𝒓𝒒𝒖𝒐𝒊 𝒄'𝒆𝒔𝒕 𝒆𝒔𝒔𝒆𝒏𝒕𝒊𝒆𝒍 𝒍𝒐𝒓𝒔 𝒅𝒆 𝒗𝒐𝒔 𝒂𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆𝒔 𝒔𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆𝒔 ?

Lorsque vous tirez des conclusions à partir de vos données, il est essentiel de comprendre 𝒍𝒂 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒏𝒄𝒆 𝒅𝒆𝒔 𝒆𝒔𝒕𝒊𝒎𝒂𝒕𝒆𝒖𝒓𝒔, surtout si vous utilisez des plans d’échantillonnage complexes comme la 𝒔𝒕𝒓𝒂𝒕𝒊𝒇𝒊𝒄𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 ou le 𝒄𝒍𝒖𝒔𝒕𝒆𝒓𝒊𝒏𝒈.

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Le 𝒆𝒇𝒇𝒆𝒕 𝒅𝒆 𝒅𝒆𝒔𝒔𝒊𝒏 mesure combien ces plans augmentent la variance des estimations par rapport à un échantillonnage aléatoire simple.

✅ Il permet d’évaluer 𝒍𝒂 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é 𝒂𝒋𝒐𝒖𝒕é𝒆 par la structure du plan.
✅ Il améliore l’interprétation en 𝒓𝒆𝒇𝒍é𝒕𝒂𝒏𝒕 𝒍𝒂 𝒔𝒕𝒓𝒖𝒄𝒕𝒖𝒓𝒆 𝒓é𝒆𝒍𝒍𝒆 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒅𝒐𝒏𝒏é𝒆.
✅ Il aide à 𝒆𝒗𝒂𝒍𝒖𝒆𝒓 𝒍’𝒊𝒎𝒑𝒂𝒄𝒕 𝒅𝒖 𝒑𝒍𝒂𝒏 𝒆𝒕 𝒅𝒆𝒔 𝒑𝒐𝒏𝒅é𝒓𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔 sur la variance, pour obtenir des estimations plus fiables.

👉 L’𝒊𝒏𝒕𝒓𝒂𝒄𝒐𝒓𝒓é𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 (ICC) est souvent utilisée conjointement pour mesurer la similarité des unités au sein des grappes. Une ICC élevée et un effet de dessin important peuvent suggérer qu’il faut réviser le plan d’échantillonnage.

Une autre mesure utile : 𝒍𝒂 𝒕𝒂𝒊𝒍𝒍𝒆 𝒆𝒇𝒇𝒆𝒄𝒕𝒊𝒗𝒆 𝒅𝒆 𝒍’𝒆𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏 (ESS), qui indique dans quelle mesure l’information exploitable est réduite par le plan.

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🛠️ Comment l’estimer ?

🔹 𝑹 : utilisez le package survey. Définissez le plan avec svydesign() puis calculez les moyennes ou totaux avec svymean() ou svytotal() en ajoutant deff=TRUE pour obtenir l’effet de dessin.

🔹 𝑷𝒚𝒕𝒉𝒐𝒏 : avec statsmodels (support limité) ou scikit-survey. Vous pouvez également 𝒄𝒂𝒍𝒄𝒖𝒍𝒆𝒓 𝒎𝒂𝒏𝒖𝒆𝒍𝒍𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕 l’effet de dessin en comparant les variances.

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