Sonder ou (se) tromper ?

Comment sont-ils réalisés ? (2)

La théorie des sondages est basée sur la notion mathématique de probabilités. Elle part du postulat que l'on peut connaître l'opinion d'une population donnée en observant l'opinion d'un petit sous-ensemble de celle-ci, à condition que cet échantillon possède les mêmes caractéristiques que l'ensemble de la population.

Les sondages politiques s'appuient généralement, pour la constitution de l'échantillon à interroger, sur la méthode des quotas. Cette méthode est moins fiable que la méthode théorique du tirage aléatoire. Elle est utilisée pour des impératifs de délais de réalisation et de coûts.

La méthode des quotas consiste à choisir un échantillon qui a la même répartition que la population française, sur plusieurs critères signalétiques. La taille des échantillons utilisés pour ces sondages est, généralement, d’environ 1.000 personnes. Il est à noter que cette même taille d'échantillon est également utilisée très souvent aux Etats-Unis, qui ont pourtant une population de 270 Millions de personnes.

Cela s'explique par le fait que la fiabilité des chiffres obtenus dépend très peu de la taille de la population mère et beaucoup plus de la valeur absolue de la taille de l'échantillon. Ainsi, il faudrait également interroger 1.000 personnes en Belgique ou à Monaco, pour disposer du même niveau de fiabilité.

Notons qu'il existe un autre critère très important pour l'estimation de la fiabilité des résultats : la répartition des réponses. En effet, une répartition de 50-50 implique une marge d'erreur bien plus importante qu'une répartition 80-20, pour une taille d'échantillon donnée.

Notons qu'en théorie, l'utilisation de la méthode des quotas ne permet pas de calculer de manière scientifique une marge d'erreur pour le sondage effectué. Mais en pratique, on considère que cette marge d'erreur est comparable à celle des sondages réalisés avec un tirage aléatoire.

Les marges d'erreurs des valeurs obtenues sont calculées à un niveau de confiance donné (généralement 95%). Ainsi, pour 1.000 personnes interrogées, l'erreur est de +/-3,1%, au seuil de confiance de 95%, pour une réponse donnée par 50% des sondés. Concrètement, cela signifie qu'il y a 95% de chances que si l'on interroge l'ensemble de la population, la proportion de personnes qui donneront cette réponse se situera entre 46,9% et 53,1% de la population.