TravailSurLesSondages Final EDLS

Matias ESPINOSA Louis ESPOSITO EDLS
Que se cache-t'il derrière les sondages ?
Un sondage, qu’est-ce que c’est ?
“Un sondage est une enquête statistique dont le but est de connaître, à un moment donné,
la manière dont se répartissent les opinions individuelles à propos d'une question
donnée.” Larousse. Un sondage est donc le processus par lequel une institution, comme
l’institut français d’opinion publique (IFOP), cherche à déduire des caractéristiques
telles comme l’intention de vote, l’avis ou l’opinion d’une population en en tirant
qu’une partie de celle-ci.
La théorie des sondages s'est développée depuis les années 30 dans les pays anglo-
saxons. Elle repose sur des lois de statistique mathématique mais présente quelques
limites en raison de ses objectifs déterminés. D'après une étude du Monde, « depuis les
années 1970 le nombre de sondages pour la présidentielle [française] a été multiplié par
plus de 20 ».
Nous vous présenterons quelques définitions importantes, des explications théoriques,
ainsi que des « Fun facts » qui vous aideront à mieux comprendre les sondages et leurs
rouages.
Présidentielle
2002
2007
2012
2021
Nb de sondages
193
293
409
560

Matias ESPINOSA Louis ESPOSITO EDLS
Un peu de vocabulaire !
Outil statistique
Définition
Sondage
« Enquête statistique dont le but est de connaître, à
un moment donné, la manière dont se répartissent
les opinions individuelles à propos d'une question
donnée. » (Larousse).
Échantillon
Ensemble d’individus appartenant à une population.
Un bon échantillon doit être représentatif et
suffisamment grand.
Marge de fluctuation, ou marge
d’erreur
Intervalle autour d’un résultat dans lequel on devrait
systématiquement trouver le résultat du sondage. La
marge de fluctuation est relative à l’échantillon.
Plus la marge d’erreur est importante, moins il y a
de confiance dans le sondage.
Moins la marge d’erreur est importante, plus le
sondage est fiable.
Redressement
Le redressement vise à corriger l'échantillon enquêté
de ses éventuelles déformations par rapport à la
population cible de l'enquête.
« Worst case scenario »
Statistiquement on pourrait le traduire comme « le
scénario le plus pessimiste » ou « le scénario le plus
défavorable » par exemple dans la définition d’un
échantillon. Si on parle de l’hétérogénéité d’une
population, le « worst case scenario » serait une
population complètement hétérogène.

Matias ESPINOSA Louis ESPOSITO EDLS
Mais comment fait-on un sondage ?
Les sondages sont beaucoup plus complexes que l’on ne l'imagine : beaucoup de règles
statistiques issues de la théorie des sondages encadrent la pratique. Nous tenterons de rendre
cela plus clair avec une explication étape par étape. On vous rassure, il n’y a pas (beaucoup)
de maths :)
Etape 1 : La commande
D’abord, pourquoi faire un sondage ? Bien que nous connaissions bien les sondages d’opinion
politique, les grands instituts de sondage ne font pas que ça ! En effet, beaucoup des sondages
sont des études marketing (études de marché) et beaucoup ne sont pas publiées. Par exemple,
les sondages d’opinion ne représentent que 7% du chiffre d'affaires d’IPSOS !
1
Ainsi, de
nombreux acteurs ont recours aux sondages. Les entreprises, les rédactions de journaux et
souvent les administrations publiques sont friandes de ces études pour informer ou prendre des
décisions.
Dans un premier temps, ces acteurs s’adressent à un institut de sondage. Il y aurait environ
2300 entreprises dans le secteur mais nous ne dénombrons qu’une dizaine d'instituts de
sondage en France
2
(IPSOS, Harris Interactive, VBA, Kantar, l’IFOP, le CSA etc.). Tous ces
instituts ont leurs propres méthodes, leurs propres standards et parfois des secrets… même si
la théorie reste la même. Après avoir exposé leurs besoins, les clients vont décider avec
l’institut des méthodes et de la démarche à suivre pour produire leur étude.
Etape 2 : le choix de la démarche d’enquête
Bien que la théorie des sondages soit aujourd’hui arrêtée, unifiée et utilisée par tous, de
nombreux paramètres varient selon les études. La composition de l’échantillon, sa taille, le
choix des sondés sont susceptibles de changer selon les objectifs, le budget ou l’institut.
Ainsi, les sondeurs pratiquent d’abord ce que l’on appelle un échantillonnage. Les méthodes
d'échantillonnage varient d’un institut à un autre ou d’un sondage à un autre. Ils vont prendre
un échantillon de la population étudiée et extrapoler les choix de cet échantillon à toute la
population.
1
Opinion Publique, “Les instituts de sondage français produisant des études d’opinion” :
https://opinionpublique.wordpress.com/les-instituts-de-sondage-francais-produisant-des-etudes-
dopinion/
2
Sud Ouest, “Derrière les chiffres, qui sont les sondeurs ?”, Par Hugo Touzet, Docteur en sociologie,
Sorbonne Université : https://www.sudouest.fr/politique/derriere-les-chiffres-qui-sont-les-sondeurs-
7333843.php

Matias ESPINOSA Louis ESPOSITO EDLS
Etape 2.1 : Comment "échantillonner" ?
Il existe deux grandes catégories d'échantillonnage : les simples et les complexes.
Les échantillonnages simples
Sélection
aléatoire
On tire aléatoirement et successivement
les individus dans la population (souvent
dans l’annuaire ou sur des bases de
données publiques).
Avantage : c’est la méthode la plus
fiable d’un point de vue statistique.
Inconvénient : Le fichage des
électeurs/citoyens est interdit en
France, ce qui rend presque
impossible cette méthode pour les
sondages français.
Sélection
systématique
On prend une liste de personnes (rangée
selon un critère : taille, poids, date de
naissance etc.) et on prend un individu à
chaque “pas” fixé à l’avance. (Exemple
: on prend un individu tous les 100 (Le
100ème, 200ème, 300ème…)). Cette
méthode ressemble à la première mais
elle permet une meilleure représentation
“moyenne”.
Avantage : la méthode reste fondée sur
un principe de sélection aléatoire et est
donc fiable.
Inconvénient : on néglige certains
individus (entre le 100 et le 200ème)
qui pourraient présenter des
caractéristiques intéressantes.
Les échantillonnages complexe
Sélection par
grappes
On admet ici que la population est
constituée de groupes similaires (des
unités ou grappes). On “saisi” une ou
plusieurs de ces grappes comme
échantillon (Exemple : On réalise notre
enquête sur une zone géographique
définie (une bouche de métro, une place,
un village etc.)).
Avantage : l’enquête est simplifiée.
Inconvénient : il y a un risque
d'hétérogénéité des “grappes” (les
groupes ne sont pas similaires).
Sélection par
quotas
La composition de l’échantillon doit
correspondre à la composition de la
population sur un certain nombre de
critères démographiques représentatifs
(Exemple : 10% d’ouvriers, 30% de
fonctionnaires etc.).
Avantage : les données
démographiques sont disponibles (sur
le site de l’Insee par exemple).
Inconvénient : on perd “l'efficacité
statistique” de l’aléatoire.
Etape 2.2 : choix de la taille de l’échantillon
Nous devons ensuite choisir la taille de notre échantillon. Ce critère est décisif. La marge
d’erreur du sondage est en effet décroissante de la taille de l’échantillon (plus le nombre de
sondés est important, moins il y a de chance que les résultats diffèrent des choix de la
population). De manière générale, en France, les sondages d’opinion se font avec un échantillon

Matias ESPINOSA Louis ESPOSITO EDLS
de 1000 personnes (présenté comme le meilleur rapport qualité/prix). Cette taille donne une
marge d’erreur comprise dans l’intervalle [0,9% ;3,2%] environ
3
.
Etape 2.3 : calcul de la marge d’erreur
Comme nous l’avons vu, la marge d’erreur dépend de la taille de l’échantillon. En revanche,
elle dépend aussi d'autres variables. L’homogénéité de la population par rapport au critère
étudié influe sur la marge d’erreur (Si 50 % de la population répond oui au questionnaire du
sondage, il y a plus de chance d’être éloigné de la réalité que si 98% ou 2% de l’échantillon
donnent la même réponse). On ne connaît pas le degré d'homogénéité du sondage car il dépend
justement du résultat ! Ainsi, avant l’enquête, on fait l’hypothèse du pire scénario (“worst-case
scenario”) selon laquelle la population serait parfaitement hétérogène (50/50 pour un
questionnaire à deux réponses). La marge d’erreur est toujours donnée avec un certain degré
de certitude (dans le calcul suivant le degré de certitude est de 95%). Avec toutes ces données,
la marge d’erreur est donnée par cette formule :
𝐸𝑛##𝑛𝑜𝑡𝑎𝑛𝑡#𝑝#𝑙𝑒#𝑑𝑒𝑔𝑟
é
#𝑑
′ℎ
𝑜𝑚𝑜𝑔
é
𝑛
é
𝑖𝑡
é
#𝑒𝑡#𝑛#𝑙𝑎#𝑡𝑎𝑖𝑙𝑙𝑒#𝑑𝑒#𝑙
′é
𝑐
ℎ
𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑙𝑜𝑛,𝑙𝑎#𝑚𝑎𝑟𝑔𝑒#𝑑
′
𝑒𝑟𝑟𝑒𝑢𝑟#𝑒𝑠𝑡 ∶
𝑀𝐸(𝑝,𝑛)=
1
.
96*
𝑝(
1
−𝑝)
𝑛(⋅
100
)
%
𝑃𝑎𝑟$𝑒𝑥𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒,𝑎𝑣𝑒𝑐$𝑢𝑛$𝑑𝑒𝑔𝑟
é
$𝑑
’ℎ
𝑜𝑚𝑜𝑔
é
𝑛
é
𝑖𝑡
é
$𝑑𝑒$
0
,
5
$𝑒𝑡$𝑢𝑛𝑒$𝑝𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛$𝑑𝑒$
1000
,𝑜𝑛$𝑎 ∶
𝑀𝐸(
0
.
5
,
1000
)=-
1
.
96*0
.
5
(
1
−
0
.
5
)
1000
⋅(
100
)≃
3
.
1%
𝐿𝑎#𝑚𝑎𝑟𝑔𝑒#𝑑
′
𝑒𝑟𝑟𝑒𝑢𝑟#𝑒𝑠𝑡#𝑑𝑜𝑛𝑐#𝑑𝑒# + #𝑜𝑢# − #
3
.
1%
#𝑎𝑢𝑡𝑜𝑢𝑟#𝑑𝑢#𝑟
é
𝑠𝑢𝑙𝑡𝑎𝑡
Contrairement à ce que l’on peut penser, la taille de la population n’influe pas sur la marge
d’erreur !
Etape 3 : l’enquête
Après toutes ces considérations théoriques, les instituts rentrent dans le concret ! Après
l’élaboration minutieuse de la (/des) question(s) posée(s) aux sondées, ces derniers sont
contactés, le plus souvent par téléphone. L’institut récolte des données brutes. En revanche, ces
données brutes ne forment pas le résultat du sondage, des ajustements sont encore à faire.
3
Ipsos, “Les questions que vous vous posez sur les sondages”, écrit par Jean-François Doridot
Directeur Général Public Affairs : https://www.ipsos.com/fr-fr/les-questions-que-vous-vous-posez-sur-
les-sondages