Discuter l'existence d'un effet de selection dans un cadre multimode grace a une analyse de sensibilite : application aux enquetes annuelles de recensement

Cette étude détaille l'approche par analyse de sensibilité qui permet de discuter de la pertinence des conclusions sur l'existence d'un effet du traitement sur une variable binaire quand on suppose qu'il subsiste un biais de composition caché après appariement entre unités traitées et non traitées. Cette méthode est appliquée pour expliciter l'évolution de l'écart entre les estimations d'emploi obtenues à partir des enquêtes annuelles de recensement (EAR) et celles issues des estimations annuelles d'emploi (EAE) suite à l'introduction, en 2015, de la collecte par internet dans le recensement. En effet, depuis cette date, une baisse de la participation est observée, ainsi qu'un écart accru entre les deux estimations d'emploi. Nos résultats mettent en évidence un impact du mode de collecte sur le type de non-réponse : la collecte par internet accroîtrait la non-réponse totale aux questionnaires individuels des logements enquêtés alors qu'elle réduirait la non-réponse partielle à la question sur la situation principale vis-à-vis de l'emploi. Cet effet fragiliserait les pratiques de correction de la non-réponse se basant sur des imputations et telles qu'implémentées pour les EAR. En effet, la non-réponse totale aux questionnaires individuels est corrigée à partir des taux d'emploi des répondants de même sexe et de même tranche d'âge, mais sans tenir compte du mode de collecte. De plus, une telle correction de la non-réponse ignore aussi la possibilité que les non-répondants à un mode de collecte soient plus fréquemment en emploi que les répondants au même mode. Nos simulations suggèrent à l'inverse qu'une telle hypothèse serait à même d'expliciter l'accroissement de l'écart entre les estimations d'emploi à partir des EAR et celles issues des EAE, compte tenu notamment de l'accroissement progressif de la part des questionnaires du recensement collectés par internet.