Redresser l’échantillon d’une enquête en ligne

Un exemple à partir de l’enquête Vico

Bibliographic Data

ID12102428
AuthorsLéo Joubert (0009-0005-4990-9631, DYSOLAB, Université de Rouen, France), Olivier Lê Van Truoc (Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Sciences Po Grenoble*, Pacte, 38000 Grenoble, France * School of Political Studies Univ. Grenoble Alpes), Pierre Mercklé (0000-0002-9442-0473, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Sciences Po Grenoble*, Pacte, 38000 Grenoble, France * School of Political Studies Univ. Grenoble Alpes), Benoit Tudoux (0000-0001-6129-1591, CNRS, ISP, Nanterre, France, corresponding author)
Year2023
Volume158
Issue1
Pages143-166
Publication date2023-04-01
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueBulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie Sociologique (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0759-1063 • E-ISSN: 2070-2779
PublisherSAGE Publishing (PUBLISHER • US)
DOI10.1177/07591063231160287
OpenAlexW4376150519
LanguageFR
Citations received5
References cited9

Comme c’est souvent le cas dans les enquêtes en ligne, et a fortiori dans celles reposant sur des échantillons « spontanés », celui de l’enquête Vico est caractérisé par un certain nombre de biais : les répondant·es sont beaucoup plus souvent issu·es des catégories favorisées et diplômées que l’ensemble de la population, et les femmes y sont également bien plus nombreuses que les hommes. Cet article propose une technique de redressement de ces biais, et en discute l’efficacité

Art · Humanities · Political science · Census and Population Estimation · Data-Driven Disease Surveillance · Historical and Scientific Studies

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