Comment obtenons-nous nos données chez SurveyMonkey ?

Nous posons des questions de sondage à une échelle sans précédent pour obtenir des données de qualité.

Chaque jour, plus de deux millions de personnes tiennent des conversations via SurveyMonkey.

Nous ne parlons pas uniquement de clients, d’employés, d’analystes de marché ou de participants à des événements , mais aussi de personnes de tous horizons qui utilisent SurveyMonkey pour donner leur avis sur tout ou presque. Nous donnons la parole à une infime proportion d’entre elles sur des questions importantes, ce qui nous donne un accès sans précédent à un échantillon de la population.

Nous pouvons ainsi sonder l’opinion d'une population sur des actualités importantes, et notre équipe d’experts s’assure que l’échantillon est bien représentatif de l’ensemble de cette population.

Comment obtenons-nous nos données chez SurveyMonkey ? Nous allons tout vous expliquer, étape par étape.

1. Tous les jours, plus de deux millions de personnes répondent à des sondages sur la plateforme SurveyMonkey.

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2. Nous sélectionnons de manière aléatoire certaines de ces personnes et les invitons à participer à un sondage.

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3. Une fois le délai de réponse au sondage écoulé, nous excluons les personnes qui n’y ont pas répondu (non-réponse).

Filtrage des réponses

4. Nos experts en sondage ajustent soigneusement les données pour que l’échantillon soit représentatif de la population cible.

Ajustement des données

5. Cela signifie que lorsque des groupes de notre échantillon ne sont pas exactement représentatifs de la population étudiée, nous utilisons des inférences statistiques avancées pour les équilibrer.

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6. Commence ensuite l’examen des résultats. Nous agrégeons et compilons les réponses pour fournir un aperçu clair de ce que pensent les gens.

Compilation des réponses

7. Notre échantillon à grande échelle nous permet d'identifier des tendances que d'autres ne voient pas et nous donne une perspective sans pareil sur les opinions et les expériences de la population.

Affinage des données

Des données fiables

Notre équipe d’experts en méthodologie et en sondage d’opinion sait qu’elle peut s’appuyer sur nos données, car celles-ci respectent trois grands principes :

Échelle et diversité – Au cours des millions de conversations que nous avons chaque jour via nos sondages, nous parlons à des groupes sociodémographiques très variés (médecins de moins de 30 ans, ouvriers dans le bâtiment travaillant dans le Maine, ou encore retraités sino-américains). Notre panel représente :

  • Chaque région des États-Unis (même au niveau de chaque État)
  • Chaque âge et sexe
  • Chaque milieu (revenus, fonction professionnelle, appartenance politique)

Échantillonnage explicite – Contrairement à d’autres, nous ne collectons pas d’informations personnelles à l’insu de nos participants, nous leur demandons directement. Nous recueillons auprès de tous nos participants des données démographiques, qui nous sont très utiles pour interpréter nos résultats. Elles nous permettent également d’affiner la pondération de nos données pour les rendre encore plus précises.

Transparence – Nous prônons une totale transparence quant à nos méthodes de pondération et d’échantillonnage. Toute personne qui le souhaite peut avoir accès aux détails de notre méthodologie de sondage. Vous voulez y jeter un œil ? Contactez-nous.

Méthodologie d’enquête d’opinion de SurveyMonkey

Notre équipe de recherche réalise tous les jours des sondages sur la politique, le sport, l’actualité, les médias et tout autre sujet qui vous intéresse. Nous avons sondé plus d’un million d’électeurs au cours de l’année 2016 et nous n’avons pas vraiment ralenti la cadence depuis, même si nous avons légèrement modifié notre méthodologie. Si vous voulez en savoir plus sur notre conception d’échantillon, notre questionnaire, notre méthodologie de pondération et la disponibilité des données, vous êtes sur la bonne page !

Qui sondons-nous ?

Chaque jour, plus de deux millions de personnes participent à des sondages créés par les utilisateurs de notre plateforme SurveyMonkey. Nous sélectionnons un échantillon aléatoire parmi ces participant pour les inviter à répondre à nos sondages de recherche. Une fois qu’un participant a fini de répondre à son sondage initial, une page de remerciement s’affiche, l’invitant à prendre part à un autre sondage. Nous réalisons ces sondages de recherche en partenariat avec des organes de presse et d’autres organisations.

Notre méthode d’échantillonnage est comparable à la manière dont les enquêtes d’opinion sont traditionnellement réalisées, mais adaptée à l’ère d’Internet. Au lieu de tirer au sort des participants dans une liste de numéros de téléphone, nous puisons dans notre base hétérogène de personnes répondant tous les jours à des sondages. Nous demandons à nos participants leur âge, s’ils sont inscrits sur une liste électorale, dans quel État ils vivent, etc., exactement comme pour une enquête d’opinion par téléphone.

Notre base de participants inclut des personnes des 50 États, qui vivent en ville, en banlieue ou dans des zones rurales. SurveyMonkey étant une plateforme en ligne, une connexion à Internet est indispensable pour répondre à nos sondages. Mais comme la pénétration d’Internet est en hausse et que de plus en plus de participants répondent à des sondages directement depuis leurs smartphones ou leurs tablettes, ce n’est plus vraiment un problème.

Quelles questions posons-nous ?

Les sondages de recherche de SurveyMonkey tournent en permanence. Nous recevons des réponses 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Tous les sondages sont rédigés en anglais et nous en traduisons également quelques-uns en espagnol. Nous demandons toujours aux participants de nous indiquer leur sexe, leur appartenance ethnique, leur âge et leur niveau d’études. Ces données nous permettent ensuite de pondérer nos résultats afin qu’ils soient représentatifs à l’échelle nationale.

Nous incluons systématiquement des questions sur les affinités politiques, sur l’adhésion à la politique du président en place et sur les sujets les plus importants aux yeux des participants, afin de pouvoir suivre l’évolution des réponses. Si plusieurs sondages sont réalisés en même temps, nous agrégeons les réponses à ces questions. Nous posons toujours ces questions en premier, afin d’éviter que d’autres questions dans les différents sondages influencent les réponses des participants.

Comment pondérons-nous les résultats ?

Nous avons le choix entre plusieurs méthodes de pondération selon la taille de l’échantillon et la population étudiée pour chaque sondage. Pour chaque méthode de pondération présentée ci-dessous, nous utilisons l’American Community Survey (ACS) de 2015 du Bureau du recensement américain pour générer des estimations reflétant la composition sociodémographique la plus récente des États-Unis en termes d’âge, de race, de sexe, d’éducation et de situation géographique. Nous demandons à tous nos participants de répondre aux questions qui nous servent à pondérer ces paramètres dans chacun de nos sondages.

  1. Pondération de la population générale nationale (par défaut)
    Lorsque nous compilons des estimations nationales pour des sondages impliquant moins de 10 000 participants, nous effectuons plusieurs phases de calage selon la méthode exponentielle (ratio raking) pour générer des poids nationaux. Nous commençons par définir les unités géographiques par État/division selon le nombre d’habitants par État et la classification par division de recensement. Les États de plus de cinq millions d’habitants sont considérés comme des unités autonomes, tandis que les États ayant une population moindre sont regroupés à l’intérieur d’une même division de recensement pour former des unités géographiques secondaires. Dans la première phase de calage, l’échantillon est redressé par rapport aux tailles de la population adulte des unités géographiques par État/division afin de générer des poids initiaux. Lors de la seconde phase de calage, nous ajustons les poids initiaux par sexe, âge, race et éducation pour chaque région de recensement afin de les faire correspondre aux cibles obtenues avec l’ACS.
  2. Pondération de la population générale nationale (pour les gros échantillons)
    Lorsque plus de 10 000 personnes participent à un sondage, nous effectuons plusieurs phases de calage selon la méthode exponentielle (ratio raking) pour générer des poids nationaux. Lors de la première phase de calage, l’échantillon est redressé par rapport aux tailles de la population adulte des 50 États et du District de Columbia afin de générer des poids initiaux. Lors de la seconde phase de calage, nous ajustons les poids initiaux par sexe, âge, race et éducation pour chaque région de recensement afin de les faire correspondre aux cibles obtenues avec l’ACS.
  3. Pondération au niveau fédéral
    Pour les sondages portant sur un État en particulier, comme les sondages que nous avons proposés juste avant les élections spéciales en Alabama, en Virginie et dans le New Jersey en 2017, nous utilisons le calage pour définir des poids au niveau fédéral. Nous commençons par classer les codes postaux en cinq groupes selon les tailles de la population. Nous calculons des poids initiaux de participants à partir des taux d’échantillonnage estimés sur la page de remerciement de SurveyMonkey pour chaque groupe de codes postaux. Nous ajustons ensuite les poids initiaux des participants par sexe, âge, race et éducation pour l’État afin de les faire correspondre aux cibles obtenues avec l’ACS.
  4. Pondération au niveau régional
    Pour les sondages portant sur une région des États-Unis, comme l’enquête d’opinion des États du Sud réalisée pour NBC, nous effectuons plusieurs phases de calage selon la méthode exponentielle (ratio raking) pour générer des poids au niveau régional. Nous commençons par identifier les unités géographiques par État/division selon les tailles de la population par État et la classification par division de recensement dans la région étudiée. Les États de plus de cinq millions d’habitants sont considérés comme des unités autonomes, tandis que les États avec une population moindre sont regroupés à l’intérieur d’une division de recensement pour former des unités géographiques secondaires. Nous classons ensuite les codes postaux en cinq groupes selon les tailles de la population dans chaque unité géographique. Nous calculons ensuite les poids initiaux des participants à partir des taux d’échantillonnage estimés sur la page de remerciement de SurveyMonkey pour chaque groupe de codes postaux. Lors de la première phase de calage, les poids initiaux sont contrôlés par rapport aux tailles de la population des unités géographiques. Lors de la seconde phase de calage, nous ajustons les poids de la première phase par sexe, âge, race et éducation pour les faire correspondre aux cibles de l’ACS pour l’unité géographique concernée.

Quelle est notre marge d’erreur ?

Les sondages qui utilisent des conceptions basées sur la probabilité peuvent calculer et publier une estimation de la marge d’erreur pour chaque statistique produite. Vous verrez souvent des phrases comme « la marge d’erreur de cette enquête d’opinion est de +/- 3,5 points de pourcentage », ce qui signifie que, si la différence entre deux estimations est comprise dans la marge d’erreur, nous ne pouvons pas dire avec certitude laquelle est la plus fiable.

Les sondages de recherche de SurveyMonkey ne sont pas conçus sur la probabilité, car nous ne pouvons pas définir avec précision le cadre d’échantillonnage de nos sondages. Aussi, pour éviter toute confusion, nous n’indiquons pas de marge d’erreur. Nous préférons utiliser « une estimation d’erreur modélisée », calculée à l’aide d’un intervalle de confiance, lui-même obtenu selon une technique de bootstrap. Selon l’Association américaine pour la recherche sur l’opinion publique (AAPOR), cette méthode est une meilleure pratique pour les sondages non aléatoires, car elle « estime la variance d’un estimateur de sondage par la variabilité de cet estimateur, à partir d’une série de sous-échantillons extraits de l’ensemble des données du sondage ».

Notre méthodologie à l'œuvre : exemple pratique

Cette enquête d’opinion SurveyMonkey a été réalisée en ligne les 5 et 6 janvier 2017 auprès d’un échantillon national de 1 725 adultes de plus de 18 ans. Nous avons sélectionné ces participants parmi les quelque trois millions de personnes qui participent chaque jour à des sondages sur notre plateforme. Nous avons pondéré les données pour cette semaine-là par âge, race, sexe, éducation et situation géographique à l’aide de l’American Community Survey du Bureau du recensement américain, afin de refléter la composition sociodémographique des États-Unis. L’estimation d’erreur modélisée pour ce sondage est de plus ou moins 3,5 points de pourcentage. Retrouvez les principaux résultats ici.

Dans cet exemple, l’estimation d’erreur modélisée de plus ou moins 3,5 points de pourcentage peut être interprétée de la même manière que l’exemple de marge d’erreur donné plus haut. Dans chaque article du blog ou rapport, nous incluons toujours les dates auxquelles le sondage était disponible, le nombre total de participants, une brève description de notre méthodologie de pondération et l’estimation d’erreur modélisée pour le sondage en question.

Remarque : Parce que nous sommes une organisation de sondages en ligne, les gens en déduisent souvent que nos sondages de recherche sont adressés à un panel empirique. Or, ce n’est pas le cas. Certes, SurveyMonkey met à disposition de ses clients un panel de participants, mais nous utilisons rarement ce panel pour recruter des participants. Nous expliquons toujours dans notre déclaration de méthodologie la manière dont nous avons constitué notre échantillon de participants et pondéré nos résultats.

Où consulter les résultats des enquêtes d’opinion de SurveyMonkey ?

Vous souhaitez profiter de nos dernières données ? Retrouvez quelques sujets que nous traitons régulièrement :

Popularité de Trump – Tous les vendredis, nous publions les données collectées pendant la semaine sur la cote de popularité du président américain. Voir l’historique.

Confiance des consommateurs – Nous publions un indice de confiance des consommateurs, calculé à partir de questions relatives à la santé financière actuelle des individus et à leurs attentes pour l’avenir. Voir l’historique.

Confiance des petites entreprises – Chaque trimestre, en partenariat avec CNBC, nous demandons aux chefs de petites entreprises leurs impressions sur le climat actuel dans les petites entreprises et leurs attentes pour l’avenir. Voir l’historique.

Partenaires – Nous n’avons jamais eu autant de partenaires. Consultez les résultats récents publiés par NBC News, Axios, FiveThirtyEight, The New York Times, ESPN, Vanity Fair The Hive & theSkimm, OZY et CNBC.

Vous voulez interroger les gens sur des sujets qui comptent pour vous ?

SurveyMonkey Audience est un outil distinct qui utilise une méthode différente pour recruter des participants. Dans Audience, les participants répondent à des sondages en échange de dons à des associations caritatives et les clients peuvent payer pour connaître leurs avis. C’est un outil très performant, notamment pour réaliser des études sur le test de concept et le marketing de contenu. (La méthode d’enquête d’opinion décrite sur cette page n’est pas disponible à l’achat.)

Qui travaille dans l’ombre ?

SurveyMonkey emploie une équipe d’experts en méthodologie de sondage : des scientifiques pour qui les sondages, les enquêtes d’opinion, l’opinion publique et la collecte de données n’ont plus de secrets. Ils savent parfaitement comment structurer des sondages, poser des questions et analyser les données pour obtenir des résultats précis.

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