Malgré tous les efforts déployés pour sélectionner les individus, lors des phases d’e-mailing par exemple, il se peut qu’un échantillon soit « biaisé », c'est-à-dire que sa composition ne soit pas satisfaisante, car elle ne correspond pas aux critères de représentativité que l’on avait préalablement définis. Par exemple, nous pensions atteindre 60% de femmes et 40% d’hommes et ce n’est en réalité pas le cas. Il faut alors « redresser » l’échantillon.
Ce mode opératoire est accessible de deux façons :
Vous arrivez sur la boîte de dialogue ci-dessous :
1 Cliquez sur Ajouter pour sélectionner la variable sur laquelle on souhaite redresser l’échantillon,
2 Indiquez le pourcentage que l’on aurait souhaité obtenir pour chaque modalité.
Dans notre exemple, nous avons actuellement 17,26% des répondants qui sont Français hors nous avions pour objectif d’avoir 20% de personnes françaises sondées. Idem pour les autres nationalités. Le but étant de rendre l’échantillon représentatif de la population étudiée sur ce critère.
Deux méthodes de calcul sont possibles :
En cliquant sur Terminer, une nouvelle variable « Redressement » sera créée (cette variable peut être utilisée en tant que strate (profil) dans les tableaux de bords) : vous pourrez ainsi visualiser les tableaux de bord sur le nouvel échantillon crée représentatif, par redressement, de la population étudiée.