Data Appraisal
Estimates of Sampling Error Les estimations issues d'un échantillon sont affectées par deux types d'erreurs : 1) erreurs de non-échantillonnage et 2) erreurs d'échantillonnage. Les erreurs de Non-échantillonnage sont les résultats des erreurs de collecte et de traitement informatique de données. Des nombreux efforts ont été faits pendant l'exécution de MICS 2006 pour réduire au minimum ce type d'erreur. Cependant, les erreurs de non-échantillonnage sont impossibles à éviter et difficile à évaluer statistiquement. Les erreurs d'échantillonnage peuvent être statistiquement évaluées. L'échantillon des répondants à EDSR-MICS 2010 est seulement l'un des nombreux échantillons possibles qui auraient pu avoir été choisis au sein de la population, en utilisant la même conception et taille prévues. Chacun de ces échantillons donnerait des résultats légèrement différents des résultats de l'échantillon réellement choisis. Les erreurs d'échantillonnage sont une mesure de la variabilité dans les résultats à travers tous les échantillons possibles. Bien que, le degré de variabilité ne soit pas connu exactement, il peut être estimé à partir des résultats de l'enquête. Les erreurs d'échantillonnage sont les écarts type (standard error) pour une statistique donnée (moyenne ou pourcentage), qui est la racine carrée de la variance. Des intervalles de confiance sont calculés pour chaque statistique. On suppose que la vraie valeur de la statistique se trouve dans cet intervalle. Les erreurs d'échantillonnage ont été calculées pour un ensemble de statistiques au niveau national, urbain et rural, et pour chaque région. Les détails sur les erreurs d'échantillonnage sont présentés en annexe et la table d'erreurs d'échantillonnage est présentée dans les ressources externes. |
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