Facteurs explicatifs de l'inadequation professionnelle

2.1.3. Echantillonnage et pondération

L'enquête MAFE a été menée sur un échantillon des Congolais qui résidaient à Kinshasa ou en Belgique ou au Royaume-Uni en 2009 au moment de l'enquête. Dans les paragraphes qui suivent, nous présentons les stratégies d'échantillonnage adoptées et les pondérations qui ont été appliquées aux données récoltées.

2.1.3.1. Echantillonnage

Initialement, l'enquête MAFE-Congo visait un échantillon de 1500 migrants de retour et non migrants interrogés en République démocratique du Congo, plus précisément à Kinshasa et environ 300 migrants interrogés en Belgique et 150 au Royaume-Uni. S'agissant de l'enquête menée en RDC qui concerne la présente étude, le mode retenu pour collecter les données est l'entretien de face à face. L'échantillonnage mis en oeuvre a reposé sur plusieurs stratégies. En fait, pour des raisons financières, les échantillons ne sont pas représentatifs^31(*) au niveau national des populations visées. Néanmoins, le projet se construit sur une stratégie progressive, ce qui pourra permettre d'élargir les échantillons dans l'avenir^32(*). Pour pouvoir comparer les données et les résultats, les responsables du projet ont tout mis en oeuvre pour qu'une méthodologie commune d'enquête soit appliquée dans les différents contextes. Que ce soit dans l'enquête menée à Kinshasa ou en Europe, les organisateurs ont veillé à constituer un échantillon représentatif de la population visée dans la mesure du possible. A Kinshasa, des stratégies probabilistes ont été adoptées ; tandis qu'en Europe, un échantillonnage par quotas a été adopté pour veiller à avoir un échantillon représentatif des régions visées.

L'échantillonnage mis en oeuvre à Kinshasa a associé une stratification et un échantillonnage par degrés (niveaux). Le premier degré a consisté à sélectionner systématiquement les quartiers avec une probabilité proportionnelle à la taille estimée. Au second degré, des ménages ont été sélectionnés dans chaque rue ; tandis qu'au troisième degré, des individus sont sélectionnés dans chaque ménage. À chaque étape, une probabilité d'échantillonnage a été calculée.

2.1.3.2. Pondération des données

Etant donné que l'échantillon n'est pas constitué de manière à assurer à chaque individu la même probabilité d'être échantillonné, la pondération des données est indispensable. Cette pondération s'imposait d'autant plus que la probabilité d'échantillonner un migrant de retour diffère en fonction de différentes communes de Kinshasa d'une part ; et d'autre part, la probabilité d'échantillonner un migrant à destination varie largement selon la région d'installation. Pour chaque individu, il a été calculé une variable de pondération corrigeant la probabilité d'échantillonner un individu qui diffère notamment d'un milieu à un autre.

A Kinshasa, le calcul de la pondération d'échantillonnage se fonde sur le calcul des probabilités d'échantillonnage à chaque étape. Le produit des probabilités d'échantillonnage à chaque étape donne la probabilité globale d'échantillonnage. L'inverse de la probabilité d'échantillonnage donne le facteur d'inflation. Ces facteurs sont ajustés et normalisés de sorte que leur somme soit égale à la taille de l'échantillon. Étant donné que la pondération varie fortement entre les observations individuelles, il a été décidé que l'on tronque la pondération dans un ordre limitant le rapport entre la pondération maximale et la pondération minimale à 100.

* ³¹ Pour les enquêtes menées en Afrique, il a été décidé que seules les capitales seraient couvertes pour des raisons de restriction budgétaire, sauf au Ghana où la ville de Kumasi a aussi été couverte. Par contre, les enquêtes menées en Europe ont été réalisées sur des échantillons représentatifs des régions visées en adoptant un échantillonnage par quotas.

* ³² Beauchemin, et al.,