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L’indice du commerce électronique au Québec du mois de juin 2008 nous renseigne sur le type de produits achetés sur Internet. Le graphique ci-dessous nous donne un aperçu du choix des acheteurs.
Les produits les plus populaires sont :
Saviez-vous que le nombre 125 est le plus petit nombre parfait Canada, soit un nombre dont la somme des carrés des chiffres est égale à la somme de ses diviseurs propres > 1?
Ou encore que le nombre 1 373 653 est le plus petit nombre pseudopremier fort par rapport aux bases 2 et 3?
Et que dites-vous de celui-là : 541 est le cinquième nombre cheval, le centième nombre premier et le plus petit nombre premier qui soit précédé de 17 nombres composés consécutifs…
Vous n’y comprenez rien?
L’échantillonnage probabiliste pose de réels défis lorsqu’il est question de sondages Web, notamment :
Bien qu’imparfaites, il existe des méthodes d’échantillonnage probabilistes pour le Web, par exemple :
La semaine dernière, je mentionnais qu’il existe deux grandes familles d’échantillons : les échantillons probabilistes et les échantillons non probabilistes.
Les échantillons non probabilistes
Les méthodes d’échantillonnage non probabilistes, contrairement aux précédentes, ne s’appuient pas sur le hasard pour sélectionner les individus d’une population. Les échantillons ainsi constitués ne sont donc pas probabilistes et, de ce fait, on ne peut leur appliquer la notion de marge d’erreur statistique. Autrement dit, on ne connaît pas le niveau de précision des estimations ainsi produites. Ils présentent toutefois d’autres avantages, comme ceux d’être peu coûteux, rapides et faciles à utiliser.
Il faut bien voir également que ce ne sont pas tous les projets qui exigent des échantillons probabilistes; cela dépend des objectifs poursuivis. Ces méthodes sont fréquemment utilisées en recherche qualitative. Voici quelques exemples d’échantillons non probabilistes :
Justicières, les mathématiques? En quelque sorte! « Les mathématiques pour dénoncer les crimes » est en fait le titre d’un article écrit par Jeffrey S. Rosenthal, professeur au département de statistique de l’Université de Toronto. Il y raconte comment l’analyse statistique a permis de découvrir une importante fraude de loterie en Ontario. Paru initialement dans la revue la Gazette de la GRC (le texte intégral peut être consulté ici), l’article est repris ce mois-ci dans le journal Convergence de l’Association des statisticiens et statisticiennes du Québec.
Pour faire une histoire courte, l’analyse des probabilités a démontré hors de tout doute que les vendeurs de billets de loterie ontariens (ex. : employés d’un dépanneur) gagnaient beaucoup plus souvent, toutes proportions gardées, que l’acheteur moyen de loterie. Diffusés à la télé, ces chiffres ont créé suffisamment de remous pour qu’une enquête soit ouverte par l’Ombudsman de l’Ontario, laquelle a confirmé l’existence d’une fraude (le rapport en format PDF peut être consulté ici). Depuis, des réformes ont été entreprises à la Société des loteries et des jeux de l’Ontario.
Mais qu’en est-il chez nous, au Québec?
À moins d’interroger tous les membres d’une population donnée, il faut déterminer, avant de commencer un sondage, la manière dont les individus qui constitueront l’échantillon seront sélectionnés. Il ne s’agit pas d’une décision facile pour le néophyte des statistiques et les conseils d’un expert sont requis pour assurer la rigueur scientifique des résultats. Cela étant, rien n’empêche le néophyte d’en saisir les principaux fondements. Je vais donc essayer d’exposer la base des méthodes d’échantillonnage.
D’abord, il faut savoir qu’il existe deux grandes familles d’échantillons : les échantillons probabilistes et les échantillons non-probabilistes. Ce billet sera consacré aux premiers.
Les échantillons probabilistes
Les méthodes d’échantillonnage probabilistes ou aléatoires s’appuient sur le hasard pour sélectionner les individus à sonder.
Pour le mois de mai 2008, les données de l’indice du commerce électronique au Québec indiquent que 17 % des adultes québécois ont acheté pour plus de 251 millions de dollars sur Internet, ce qui correspond à une moyenne d’environ 240 dollars par consommateur.
On apprend également que 58 % des achats ont été effectués sur des sites étrangers (à l’extérieur du Canada). Est considéré comme un site canadien :
Plus de détails sont disponibles dans le communiqué de presse et sur le site de l’indice du commerce électronique au Québec.
Méthodologie
L’indice du commerce électronique au Québec est produit conjointement par SOM, le Cefrio et l’agence internet VDL2. Un sondage téléphonique est réalisé chaque mois auprès de 1000 adultes québécois. La marge d’erreur varie entre 4,1 % et 4,6 %, 19 fois sur 20. Ce projet est sous la responsabilité, chez SOM, de mon collègue Éric Lacroix… qui est présentement en vacances!
Articles liés :
Indice du commerce électronique au Québec – Avril 2008
Indice du commerce électronique au Québec – Mars 2008
Commerce électronique : le partenariat se poursuit
C’est l’été, la saison des festivals de toutes sortes bat son plein! À Québec, les festivités du 400e anniversaire de la ville sont à l’honneur. Chaque jour, dans les médias, on nous indique que X milliers de personnes ont assisté à tel spectacle, participé à tel événement, visité tel lieu, etc. Mais comment s’assurer que ce nombre est bel et bien fidèle à la réalité? Qu’on n’embellit pas un peu les choses?
Quand il y a une billetterie ou un tourniquet, il est facile de dénombrer la foule. Mais lorsque l’entrée est libre… comment savoir? Il existe plusieurs méthodes. Par exemple, l’une d’entre elles consiste à mettre en rapport la superficie d’un site donné et la densité de la foule (ex. : 2 personnes par mètre carré). Or, si ce genre de méthode a l’avantage de donner des résultats rapides, elle entraîne aussi fréquemment des surestimations.
L’une des méthodes les plus fiables est la réalisation de sondages. Voici brièvement comment on s’y prend :
Récemment, un répondant agressait verbalement l’une de nos intervieweuses – je n’exagère pas, j’ai écouté l’entrevue – sous prétexte qu’il était inscrit à la Do not call list et que nous n’aurions pas dû lui téléphoner pour un sondage. Outre l’agression, quel est le problème? Il est double :
Mais qu’est-ce qu’une Do not call list?
Il s’agit d’une liste rouge où on peut s’inscrire et ainsi éviter de recevoir des appels non sollicités. Une telle liste n’existe pas encore au Canada, contrairement aux Etats-Unis où elle est en vigueur depuis 2003 déjà. Toutefois, ça ne saurait tarder chez nous puisque le CRTC prévoit lancer la liste nationale des numéros de télécommunication exclus, ou LNNTE, au plus tard le 30 septembre 2008. Cette liste, où tout un chacun pourra inscrire ses numéros de téléphone – en autant qu’il s’agisse de numéros canadiens – sera en fait un registre national; il sera interdit aux télévendeurs d’appeler les numéros figurant sur la liste.
Ne pas confondre sondages et télémarketing
Essentiellement, l’objectif de la LNNTE est de permettre aux gens qui le désirent de recevoir moins d’appels de télémarketing, c’est-à-dire, selon la définition du CRTC, d’appels qui visent la vente ou la promotion d’un produit ou d’un service ou la sollicitation d’argent ou d’une valeur pécuniaire. Les firmes de sondage d’opinion ou d’étude de marché – qui n’ont absolument rien à vendre lorsqu’elles vous appellent mais ne font que recueillir votre opinion – sont explicitement EXCLUES des règles qui régiront la LNNTE. En fait, les règles sur les télécommunications non sollicitées prévoient les exclusions suivantes :
Dans un billet récent, j’abordais la question de la représentativité des sondages avec l’anecdote historique de l’élection américaine de 1936. Bien des années ont passé, mais l’engouement récent pour les sondages en ligne ramène cette question de représentativité à l’avant-plan. En effet, quand un sondeur constitue un panel Web en recueillant des masses d’inscriptions d’internautes volontaires pour remplir des sondages et participer à des concours, peut-il prétendre être en mesure d’en tirer un échantillon représentatif de l’ensemble des internautes? Sans doute pas…
Mais, la bonne question à se poser serait plutôt : est-ce que cette absence de représentativité pose un problème? Dans certains cas, non. Par exemple, si on cherche à obtenir l’opinion de 500 buveurs de bière sur le nouveau design d’une étiquette, la représentativité de l’échantillon n’est probablement pas une nécessité fondamentale. Comme dans le cas des groupes de discussion, on cherche davantage des résultats qualitatifs que quantitatifs dans ce type de recherche.
