Approches fréquentiste et bayésienne pour comparer les composantes de la variance de l’intervieweur dans deux groupes d’intervieweurs d’enquête - ARCHIVÉ

Les méthodologistes d’enquête étudient depuis longtemps les effets des intervieweurs sur la variance des estimations d’enquête. Les modèles statistiques tenant compte des effets aléatoires des intervieweurs sont souvent intégrés à ce genre d’études, et l’intérêt de la recherche repose sur l’ampleur de la composante de la variance de l’intervieweur. Une question peut se poser au cours d’une étude méthodologique : différents groupes d’intervieweurs (p. ex. ceux ayant de l’expérience relative à une enquête donnée par rapport aux nouvelles recrues, ou les intervieweurs IPAO par rapport aux intervieweurs ITAO) ont-ils des composantes de variance considérablement différentes dans ces modèles? Des écarts importants peuvent indiquer un besoin de formation supplémentaire pour certains sous-groupes, les propriétés moins optimales de différents modes ou styles d’interview pour certaines questions d’enquête (en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne globale des estimations d’enquête). Les chercheurs d’enquête désirant des réponses à ces types de questions disposent de différents outils statistiques. Le présent article cherche à fournir un aperçu des approches fréquentiste et bayésienne de rechange de la comparaison des composantes de la variance dans différents groupes d’intervieweurs d’enquête, au moyen d’un cadre de modélisation linéaire généralisée hiérarchique qui tient compte de différents types de variables d’enquête. Nous considérons d’abord les avantages et les limites de chaque approche, en comparant les méthodes utilisées pour l’estimation et l’inférence. Nous présentons ensuite une étude de simulation, en évaluant de façon empirique la capacité de chaque approche d’estimer efficacement les différences entre les composantes de la variance. Nous appliquons alors les deux approches à une analyse des données d’enquête réelles recueillies dans le cadre de la National Survey of Family Growth (NSFG) aux États-Unis. Nous concluons que les deux approches ont tendance à donner des inférences très semblables et nous présentons des suggestions à mettre en pratique, compte tenu des différences subtiles observées.