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    Plan détaillé Texte intégral Biais de sélection, d’auto-sélection et de déclarationAller « au-delà des apparences » de représentativitéIdentifier les biais à partir d’enquêtes localiséesTrois modes différents d’administration des questionnaires : par téléphone, au domicile et à la sortie des urnesLes biais de sélection sociodémographique dans la participation aux enquêtes : l’exemple de l’âgeL’administration par téléphone ou à domicile favorise une surreprésentation des personnes âgées au sein de l’échantillon des inscritsLes questionnaires sortie des urnes favorisent par auto-sélection la surreprésentation des segments les plus jeunesLes questionnaires téléphoniques et en face-à-face favorisent par sélection la surreprésentation des séniorsUne surreprésentation des électeurs de gaucheLa surreprésentation des votants résulte principalement de biais d’auto-sélectionUne logique censitaire dans la constitution des échantillons d’enquêtesTenter de mieux représenter les moins investis politiquementSurreprésentation des plus investis et vision enchantée de la politisation Notes de bas de page Auteurs

    La politique désenchantée ?

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    9. Un cens caché dans la constitution des échantillons de répondants

    Biais de sélection, d’auto-sélection et de déclaration dans une série d’enquêtes localisées par questionnaires

    Céline Braconnier et Jean-Yves Dormagen

    p. 171-199

    Texte intégral Biais de sélection, d’auto-sélection et de déclarationAller « au-delà des apparences » de représentativitéIdentifier les biais à partir d’enquêtes localiséesTrois modes différents d’administration des questionnaires : par téléphone, au domicile et à la sortie des urnesLes biais de sélection sociodémographique dans la participation aux enquêtes : l’exemple de l’âgeL’administration par téléphone ou à domicile favorise une surreprésentation des personnes âgées au sein de l’échantillon des inscritsLes questionnaires sortie des urnes favorisent par auto-sélection la surreprésentation des segments les plus jeunesLes questionnaires téléphoniques et en face-à-face favorisent par sélection la surreprésentation des séniorsUne surreprésentation des électeurs de gaucheLa surreprésentation des votants résulte principalement de biais d’auto-sélectionUne logique censitaire dans la constitution des échantillons d’enquêtesTenter de mieux représenter les moins investis politiquementSurreprésentation des plus investis et vision enchantée de la politisation Notes de bas de page Auteurs

    Texte intégral

    Biais de sélection, d’auto-sélection et de déclaration

    1La représentativité des échantillons constitue l’un des enjeux majeurs des enquêtes quantitatives, qu’ils s’agissent de sonder des comportements, des opinions ou des intentions de votes. De cette représentativité dépend, pour une part, le plus ou moins haut niveau de réalisme des analyses produites. Or les sondages et plus globalement les enquêtes quantitatives sont presque toujours soumis à des biais qui affectent la représentativité espérée. Trois types de biais sont ainsi susceptibles d’opérer : 1) des biais de sélection, 2) des biais d’auto-sélection et 3) des biais déclaratifs. Les biais de sélection sont ceux qui résultent des inégales probabilités pour les membres d’une population donnée d’être contactés via les technologies d’enquêtes mises en œuvre. Par exemple, une enquête cherchant à atteindre les individus à leur domicile entre 17 heures et 20 heures risque de passer à côté des populations ayant des horaires de travail décalés ou tout simplement des individus que leur condition d’existence conduit à rentrer à des horaires plus tardifs chez eux. Les biais d’auto-sélection résultent, quant à eux, des inégales dispositions des individus à participer à des enquêtes. Quelles qu’en soient les raisons - méfiance, sentiment intériorisé d’incompétence, occultation d’opinions ou de comportements stigmatisés… - nombre d’individus refusent de participer aux enquêtes avec pour conséquence de menacer par leur absence la représentativité des échantillons (Gaxie, 1990, Lehingue, 2007). Enfin, les biais déclaratifs sont une conséquence du fait que la mesure des comportements ou des opinions repose toujours, en sciences sociales, sur des interactions verbales entre enquêteurs et enquêtés. Or ces derniers peuvent, sur un mode volontaire mais aussi bien souvent involontaire, fournir des informations erronées sur eux-mêmes ; qu’il s’agisse d’occulter un comportement qu’ils savent minoritaire ou peu valorisé ou qu’ils se trompent, en toute bonne foi, sur la réalité de leur pratique ou de leur situation.

    2La participation électorale offre un terrain particulièrement favorable pour identifier, distinguer, mesurer et analyser ces trois types de biais bien distincts (même s’ils peuvent cumuler leurs effets dans nombre d’enquêtes). Les élections constituent d’ailleurs, on le sait, un test majeur pour les producteurs de sondages. Le vote offre, en effet, l’une des seules occasions de confronter des mesures effectuées sur des échantillons avec des résultats établis sur l’ensemble de la population concernée le jour de l’élection (Blondiaux, 1998). Or, les écarts peuvent être de grande ampleur. Sur des échantillons à vocation représentative, les votes pour certains candidats ou certains partis, au premier rang desquels le Front national, sont ainsi systématiquement sous-représentés en données brutes, avant que les résultats ne soient « redressés ». Ces écarts entre mesures produites par questionnaires et réalité des pratiques sont encore bien plus manifestes lorsqu’il s’agit de la participation elle-même. L’enquête TriElec réalisée à l’occasion de la présidentielle de 2012 en offre une illustration1. Ce sondage électoral présente l’avantage de reposer sur un questionnaire administré le 22 avril 2012, soit le jour même du premier tour de l’élection. La question y est formulée de la manière suivante : « c’est aujourd’hui le premier tour de l’élection présidentielle. Êtes-vous déjà allé voter ? ». À cette première question, 60,6 % des sondés déclarent y être déjà allés2. Aux 39,4 % restant, il est alors demandé : « D’ici la fermeture des bureaux de votes ce soir, irez-vous voter ? ». 91,4 % d’entre eux répondent par l’affirmative. Au total, ce sont donc 96,6 % des enquêtés qui ont déclaré aux enquêteurs avoir déjà voté ou s’apprêter à le faire dans les prochaines heures. L’écart enregistré ce jour de scrutin entre l’abstention déclarée (3,4 %) et l’abstention réellement enregistrée (19,6 %) est donc de 16,2 points. Le très faible taux d’abstentionnistes déclarés conduit à souligner, au passage, à quel point les sondages traditionnels représentent des dispositifs en l’état inadaptés à l’étude d’un phénomène comme l’abstention.

    3Cette quasi-absence des abstentionnistes peut résulter des différents types de biais définis précédemment. Elle est peut-être la conséquence de biais déclaratifs : certains sondés mentent délibérément en déclarant être déjà allés voter ou annoncent un comportement à venir qu’en réalité ils renonceront à accomplir. Ce qui conforterait l’hypothèse selon laquelle les électeurs tendent à sur-déclarer leur participation électorale (par exemple : Silver, Anderson, Abramson, 1986 ; Bernstein, Chada, Montjoy, 2001 ; Karp, Brokington, 2005). Mais elle peut aussi résulter de biais de sélection et d’auto-sélection. Contacter des électeurs présents à leur domicile un dimanche après-midi favorise, peut-être, la constitution d’échantillons sur-représentant les votants ? On peut aussi faire l’hypothèse que de puissants biais d’auto-sélection sont à l’œuvre. Les votants sont peut-être bien plus disposés que les abstentionnistes à participer à une enquête sur le vote, a fortiori lorsqu’elle se déroule un jour d’élection présidentielle ? Ces trois types de biais peuvent, bien évidemment, se cumuler pour conduire à cette quasi-disparition de l’abstention au sein d’un échantillon ayant pourtant vocation à être représentatif de l’électorat dans sa diversité.

    Aller « au-delà des apparences » de représentativité

    4De tels écarts entre résultats de sondages et réalité des comportements électoraux invitent à la vigilance quant à la représentativité effective des échantillons à vocation représentative. Ainsi que le souligne Daniel Gaxie, le respect des critères formels de représentativité - en France la « tenue des quotas »- ne suffit pas à garantir la représentativité, en quelque sorte « substantielle », des échantillons ainsi constitués (Gaxie, 1990). Un échantillon peut être conforme aux exigences de représentativité en termes de critères macrosociologiques (en France le plus fréquemment, le genre, l’âge, la PCS, le lieu de résidence), tout en étant plus ou moins profondément biaisé sur d’autres critères tels que le niveau de diplôme, le niveau de compétences, de politisation ou bien encore, pour rester sur nos objets de départ, de participation électorale. Comme l’écrit Daniel Gaxie : « Même si les quotas sont respectés, les mécanismes sociaux de sélection des enquêtes font que les personnes qui acceptent de répondre ont des chances (variables selon leur position sociale) de présenter des propriétés atypiques pour la catégorie à laquelle on les rattache (par exemple un niveau d’instruction plus élevé, donc aussi une probabilité plus élevée que la moyenne de répondre aux questions posées). Dans le cas particulier des enquêtes d’opinion, le fait d’accepter de répondre est déjà une forme d’investissement politique et un enquêté potentiel a d’autant plus de chances d’être effectivement interrogé qu’il s’intéresse davantage à la politique. Les ouvriers qui acceptent l’entretien seront, par exemple, plus souvent syndiqués ou lecteurs de journaux, mais aussi plus souvent disposés à répondre à des questions politiques, que ceux qui le refusent » (Gaxie, 1990, p. 101). Les probabilités de coopération avec des enquêteurs pourraient ainsi obéir à des déterminants comparables à ceux de la participation électorale tels qu’ils sont établis dans le Cens caché (1978) : sélection d’enquêtés plus intéressés par la politique et plus participationnistes en relation avec leur appartenance aux segments les plus éduqués et les plus dotés en capitaux culturels de leurs groupes sociaux de référence. Ainsi, pour rester sur la question de l’abstention, les ouvriers ou les moins de 25 ans acceptant de renseigner les questionnaires des sondeurs pourraient présenter un niveau de compétence et d’intérêt pour la politique, donc des chances de participation électorale, bien supérieures à ceux de la moyenne des groupes qu’ils sont censés représenter.

    Identifier les biais à partir d’enquêtes localisées

    5Malgré l’importance de ces questions, elles ont été peu investies par les chercheurs français ; sans doute parce que cela suppose de disposer de données de sondages très coûteuses qui sont hors de portée de la plupart des laboratoires de science politique français. Quant aux équipes qui ont eu la chance de disposer des moyens de réaliser des panels électoraux de grande ampleur, elles n’ont visiblement pas ressenti le besoin de se livrer à des recherches plus approfondies sur les biais dont étaient affectés les échantillons fournis par les instituts de sondages qui travaillent à leur service. Il est ainsi révélateur qu’aucun voters validation study n’ait jamais été réalisée en France. Des premières recherches permettant d’identifier et de mesurer les biais à l’œuvre dans les enquêtes portant sur la participation électorale ont pourtant été conduites aux États-Unis dès la fin des années 1960 (Clausen, 1968). Ces voters validation studies ont par la suite été réalisées dans de nombreux pays, tout particulièrement en Europe du Nord (pour un article faisant la synthèse de ces études : Selb et Munzert, 2013). Ils reposent tous sur des dispositifs similaires conçus pour permettre le contrôle à l’échelle individuelle des déclarations de participation des sondés. Le principe méthodologique en est simple : les déclarations enregistrées par questionnaires font l’objet d’un contrôle effectué directement sur les listes d’émargements. Ce type de dispositif permet d’établir avec précision si les taux de participation trop élevés enregistrés au sein des échantillons s’expliquent principalement par des biais d’auto-sélection (les votants acceptent plus facilement que les abstentionnistes de participer aux enquêtes) ou des biais déclaratifs (les abstentionnistes déclarent avoir voté), voire des biais de sélection (les moyens techniques utilisés pour contacter les enquêtés atteignent plus fréquemment des votants que des abstentionnistes).

    6Pour apporter des premières réponses à ces questions, nous avons exploité des dispositifs d’enquête mis en œuvre sur des plans d’observation localisés. Depuis quinze ans, en effet, nous étudions la production des votes sur trois espaces correspondant chacun à un ou plusieurs bureaux de votes. La première de ces enquêtes a été initiée au sein de la cité des Cosmonautes située dans la commune de Saint-Denis à l’occasion de la présidentielle de 2002. Nous avions sélectionné cet espace parce que le bureau de vote de cette cité enregistrait des taux d’abstention ainsi que des scores très élevés en faveur du Front national. Il nous semblait donc constituer un plan d’observation prometteur pour conduire une étude localisée de l’abstention et du vote FN en milieux très populaires. Aux termes d’un premier cycle d’enquête cité des Cosmonautes (2001-2005), en collaboration avec d’autres chercheurs (CEPEL-université de Montpellier, CRPS-université Paris 1, CURAPP-université de Picardie, IRISSO-université Paris Dauphine), nous avons fait le choix d’ouvrir de nouveaux plans d’observation localisés dans la perspective de disposer d’un matériel plus diversifié et conçu pour permettre des analyses comparatives (projet PAECE - Pour une approche écologique des comportements électoraux, financé par l’Agence nationale de la recherche entre 2006 et 2010). Dans ce cadre, nous avons, pour notre part, investi en plus de la cité des Cosmonautes, deux autres plans d’observation à partir de l’hiver 2006 : le quartier des Aubes à Montpellier et le quartier du bureau de vote de la rue de Turenne situé dans le troisième arrondissement de Paris. Au total, les trois quartiers étudiés présentent d’importantes différences morphologiques et sociales : la cité des Cosmonautes est typique des quartiers HLM très populaires de la banlieue Nord de Paris, le quartier des Aubes présente une diversité d’habitats (depuis les immeubles HLM jusqu’à des villas avec jardins et piscines) et de populations (depuis les milieux populaires jusqu’aux catégories supérieures) ; quant au quartier de la rue de Turenne, l’évolution du foncier dans le centre de Paris y a généré un processus de gentrification très poussé qui était déjà arrivé à maturité lorsque nous avons débuté nos enquêtes.

    7Sur chacun des trois espaces considérés, nous avons récolté et produit des données grâce auxquelles il est possible de mettre en œuvre des stratégies d’identification et de mesure des différents types de biais générés par le recours aux questionnaires. Des « voters validation studies localisés » ont ainsi pu être réalisés parce que nous disposons de données de contrôle tant sur les choix électoraux que sur la participation auxquelles peuvent être confrontées les déclarations des enquêtés. À partir du matériel empirique dont nous disposons, les biais peuvent être, tout d’abord, repérés et mesurés à un niveau agrégé : en comparant, par exemple, la distribution des votes au sein de notre population de répondants avec les résultats effectivement enregistrés lors de chaque tour de scrutin dans les bureaux étudiés. Mais nous avons également conçu notre dispositif, pour l’instant principalement dans le quartier des Aubes à Montpellier, de manière à pouvoir contrôler à l’échelle individuelle l’adéquation entre la participation déclarée et la participation effective. Ce contrôle des déclarations réalisé directement sur les listes d’émargement permet d’apporter, dans un cadre localisé, une première réponse à la question de savoir si la participation électorale est sur-déclarée ou si ce sont plutôt des mécanismes d’auto-sélection qui produisent les écarts importants que l’on enregistre, nous aussi, entre abstention déclarée et abstention réellement enregistrée au sein des bureaux de votes étudiés. Nous avons également, tout au long de nos enquêtes, fait varier les modes d’administration des questionnaires : certains ont été administrés à la « sortie des urnes », d’autres par téléphone, d’autres encore en face-à-face directement au domicile des enquêtés. Ces variations dans les modes d’administration, que nous allons mieux détailler plus loin, nous permettent d’identifier ce que les techniques de collecte employées produisent sur la structure des échantillons et, en particulier, la part relative dans leur composition « spontanée » des biais de sélection et des biais d’auto-sélection.

    Trois modes différents d’administration des questionnaires : par téléphone, au domicile et à la sortie des urnes

    8Chacun des deux cycles d’enquête que nous avons réalisés (2001-2005 et 2007-2015) a été initié par l’administration d’un questionnaire téléphonique3. L’objectif était alors de recueillir des premières informations sociodémographiques et politiques sur le plus grand nombre possible d’habitants au sein de nos différents plans d’observation. Pour cela, nous avons cherché à contacter - en pratiquant toujours plusieurs relances - la totalité des ménages pour lesquels nous disposions d’un numéro dans l’annuaire téléphonique. Les enquêteurs avaient pour consigne de demander à interroger successivement l’ensemble des membres du ménage disposés à nous répondre. En plus des problèmes généraux déjà évoqués, tout mode d’administration génère ses biais spécifiques. Ici, le problème majeur réside dans les conditions d’accès aux ménages du quartier : il leur faut disposer d’une ligne fixe, être dans l’annuaire, se trouver à leur domicile avant 20 heures (et bien évidemment décrocher et accepter de nous répondre). Ce protocole exclut les abonnés sur liste rouge, les mobiles only et les personnes ayant des horaires décalés et, bien évidemment, ceux qui n’ont pas le téléphone. Du fait des contraintes qu’il impose, le téléphone ne permet que la constitution de petites populations de répondants : seulement 129 individus sur le territoire du bureau 22 situé dans le quartier des Aubes et 331 dans le quartier relevant du bureau de vote de la rue de Turenne à Paris lors de l’enquête réalisée en mars 2007. Ce sont d’ailleurs ces faibles taux de pénétration dans les populations visées qui nous ont conduits à ne pas répéter ces opérations par la suite, en particulier lors de la présidentielle de 2012.

    9Pour tenter de constituer des populations de répondants de plus grands volumes, nous avons testé en 2012 sur l’un de nos plans d’observation - le quartier des Aubes à Montpellier - une enquête par questionnaires administrée directement au domicile des habitants. Ce mode d’administration est plus coûteux en temps d’enquête mais il permet d’échapper à la contrainte de l’annuaire téléphonique. L’échantillon ainsi produit est, en conséquence, de légèrement plus grande ampleur : 552 répondants sur le quartier des Aubes. Au total, sur ces 552 répondants : 272 (49 %) sont effectivement, ainsi que nous l’avons contrôlé directement, présents sur les listes de l’un des trois bureaux de votes du quartier. Cet échantillon est lui aussi, nous y reviendrons, affecté par d’importants biais de sélection et d’auto-sélection (ou de déclaration) pouvant résulter des inégales dispositions sociales et politiques des habitants de ce quartier à participer à une enquête dont l’une des dimensions est d’établir leur participation et leurs choix électoraux.

    10Enfin, le Questionnaire sortie des urnes (QSU) est celui que nous avons le plus largement pratiqué. Il présente, en effet, de multiples avantages pratiques et méthodologiques. Il permet d’entrer en interaction avec la totalité des votants à moindre coût puisque ceux-ci passent obligatoirement sur une courte période (12 heures) par les portes des bureaux de votes devant lesquels nous les attendons. Pour disposer d’informations sur les choix des électeurs et parce que notre objectif est de reconstituer des itinéraires de votes sur la longue durée, nous avons ainsi interrogé via les QSU les électeurs de nos trois plans d’observation à tous les tours de scrutin sans exception.

    Tableau 1. Nombre de vagues de questionnaires sortie des urnes (période 2002-2015)

    Plans d’observation

    Nombre de vagues

    Cité des Cosmonautes (Saint-Denis) (2002-2015)

    27

    Rue de Turenne (Paris 3) (2007-2014)

    19

    Quartier des Aubes (Montpellier) (2007-2014)

    17

    11Dans le protocole que nous avons défini, chaque votant doit se voir proposer un questionnaire qu’il est censé renseigner par lui-même (auto-administration) avant de le déposer dans une boîte en carton. La quasi-totalité des votants se sont ainsi vus systématiquement proposés un questionnaire à tous les tours de scrutin qui se sont tenus entre le 21 avril 2002 et le 13 décembre 2015 dans le cadre de la cité des Cosmonautes et du bureau de la rue de Turenne (entre le 22 avril 2007 et le 30 mars 2014 pour le quartier des Aubes). Le QSU présente encore d’autres avantages par rapport aux autres types d’enquêtes par questionnaires. Le premier de ces avantages, non négligeable malgré son caractère d’évidence, tient au fait que l’on interroge des individus dont on est certain qu’ils ont effectivement voté puisqu’ils sortent du bureau de votes. Le second avantage réside dans le fait d’interroger ces électeurs à chaud, juste quelques minutes après qu’ils soient passés par l’isoloir. Cela réduit le recours à la mémoire du vote dont tout semble indiquer qu’elle est très évanescente, tout particulièrement dans les segments les moins politisés de l’électorat (Hilde, Biberian, Stockdale, 1978 ; Gaxie 1993, Belli, Traugott, Beckman, 2001). Enfin, le fait de répéter ces opérations QSU à chaque tour de scrutin, sans exception, permet de constituer des bases de données bien adaptées à l’étude longitudinale des choix électoraux grâce à la panélisation sui generis4 des questionnaires d’un tour de scrutin à l’autre, ce qui est l’un des objectifs structurant de notre projet.

    12Il n’en reste pas moins que comme toutes les méthodes reposant sur la coopération volontaire et le recueil de la parole des enquêtés, les QSU sont, eux aussi, soumis à des risques de biais majeurs. Cependant l’avantage de l’administration à la sortie des urnes réside dans le fait qu’elle est la seule qui ne soit pas soumise à des biais de sélection puisque tous les votants - que ce soit sur un mode échantillonné ou comme nous le pratiquons exhaustif et systématique - peuvent être sollicités pour renseigner le questionnaire. Il en résulte que les QSU offrent un matériel particulièrement adapté à la mesure des biais d’auto-sélection : la plus ou moins bonne représentativité de nos populations de répondants étant directement déterminée par les (inégales) dispositions des électeurs à nous répondre. Bien que notre dispositif soit conçu pour assurer l’anonymat aux répondants puisque le questionnaire est auto-administré avant d’être déposé dans une urne en carton, les taux de participation à l’enquête n’atteignent jamais 60 % des votants et peuvent chuter jusqu’à 17 % selon les lieux et les conjonctures électorales.

    Tableau 2. Taux de réponses obtenues aux QSU dans les bureaux de la rue de Turenne, des Aubes et des Cosmonautes (2007-2015)

    Scrutins

    Bureau de la rue de Turenne

    Bureau des Aubes
    bv 32

    Bureau des Cosmonautes

    P1 2007

    58,9 %

    58,4 %

    49,1 %

    P2 2007

    58,3 %

    48,3 %

    47,5 %

    l1 2007

    44,9 %

    39,6 %

    51,7 %

    l2 2007

    44,1 %

    43,2 %

    44,4 %

    M1 2008

    53,4 %

    36,3 %

    44,0 %

    M2 2008

    Pas de second tour

    34,8 %

    51,4 %

    E 2009

    P1 2012

    40,1 %

    23,9 %

    52,2 %

    P2 2012

    38,5 %

    19,1 %

    49,5 %

    l1 2012

    36,6 %

    27,3 %

    44,7 %

    l2 2012

    37,5 %

    25,4 %

    35,8 %

    M1 2014

    36,3 %

    19,2 %

    41,3 %

    M2 2014

    29,9 %

    17,4 %

    39,0 %

    E 2014

    31,3 %

    17,0 %

    32,4 %

    D12015

    Non concerné

    Non réalisé

    37,6 %

    D22015

    Non concerné

    Non réalisé

    36,6 %

    R1 2015

    38 %

    Non réalisé

    38 %

    R2 2015

    31 %

    Non réalisé

    42 %

    13Cette coopération avec les enquêteurs obéit, selon toute vraisemblance, à des déterminants sociaux, politiques et contextuels ainsi d’ailleurs qu’à des facteurs liés à la dynamique d’enquête elle-même. Pour en rester provisoirement à ce dernier point, on observe une tendance (inégale) selon les plans d’observations au recul progressif de la participation à l’enquête. Les séquences électorales de 2007 et 2012 permettent de mesurer ce recul puisqu’elles se présentent sous une forme parfaitement symétrique à cinq ans d’intervalle : deux tours d’élection présidentielle suivis six semaines plus tard par deux tours d’élections législatives. Le recul de la participation à notre enquête est particulièrement prononcé dans le bureau de votes du quartier des Aubes : 43,7 % de participation moyenne aux quatre QSU en 2007 contre seulement 23,9 % en 2012. Ce recul est également très marqué dans le bureau de votes de la rue de Turenne : 51,6 % contre 38,2 %. Il est, en revanche, très réduit dans le bureau de vote des Cosmonautes : 48,2 % contre 45,6 %. Si l’on excepte les Cosmonautes où nous assurons nous-mêmes, depuis 13 ans, l’administration des questionnaires et où nombre d’électeurs nous connaissent personnellement depuis le début des années 2000, il semble bien que la répétition des opérations QSU produisent des effets de lassitude sur les enquêtés dont il faudra mesurer les conséquences sur la qualité des échantillons générés5. Plus globalement, notre dispositif doit nous permettre, nous allons y revenir, d’identifier et de mesurer les mécanismes d’auto-sélection à l’œuvre lors de l’administration des QSU et par là-même de mieux définir les segments de l’électorat que nous parvenons à atteindre et ceux qui, à l’inverse, nous échappent.

    14Le second type de biais est, quant à lui, inhérent à la méthode du questionnaire elle-même. Il concerne aussi bien les questionnaires téléphoniques que les questionnaires administrés à domicile ou les QSU. Il relève de tous les risques que comporte le déclaratif : risque d’occultation des comportements minoritaires a fortiori s’ils sont stigmatisés, risque d’erreurs involontaires par exemple lors de la reconstitution de ses itinéraires de votes, ou bien encore risque d’engendrer des artefacts en relation à l’irréalisme de certaines questions fermées.

    Les biais de sélection sociodémographique dans la participation aux enquêtes : l’exemple de l’âge

    15L’administration de nos questionnaires vise toujours à obtenir la coopération de l’ensemble des individus accessibles via nos techniques d’enquêtes. Ainsi, lors des questionnaires administrés par voie téléphonique, nous avons tenté d’atteindre - en pratiquant plusieurs relances - l’ensemble des abonnés dont les numéros étaient présents dans l’annuaire. De même, toutes les portes du quartier des Aubes ont été frappées à plusieurs reprises par les enquêteurs lors du terrain réalisé à l’automne 2012. Enfin, tous les votants, à l’exception bien sûr de ceux qui votent par procuration, se voient proposer le QSU. Cette manière de faire offre la possibilité de mieux identifier les biais de sélection, d’auto-sélection et de déclaration générés par les différents modes d’administration utilisés.

    16Le premier constat réside dans le fait, déjà évoqué à propos des QSU, que nous n’atteignons qu’une petite fraction de la population ciblée et plus encore une toute petite fraction de la population inscrite sur les listes électorales des espaces étudiés. Prendre comme référence la population des inscrits au bureau de vote des quartiers étudiés permet, en effet, de mieux mesurer et comparer les taux de pénétration des enquêtes par téléphone et en face-à-face. Sur la base des déclarations enregistrées (dont nous examinerons le réalisme plus loin), il apparaît que les enquêtes téléphoniques ont permis d’atteindre 14,7 % des inscrits (186 sur 1269) dans le bureau de vote du troisième arrondissement et 9,2 % (88 sur 957) dans le bureau 32 des Aubes. Quant à l’enquête en face-à-face, toujours selon les déclarations des interviewés, elle aurait permis d’atteindre environ 10 % des inscrits aux bureaux 32, 33 et 34 (304 sur 3050) du quartier des Aubes. Résultant de dispositifs d’enquêtes à vocation exhaustive, ces taux sont bien au final assez réduits. Ils traduisent la difficulté d’atteindre les populations ciblées : nombreuses personnes absentes aux horaires de l’enquête et fréquence des refus de répondre. Ces taux s’expliquent également par la proportion importante d’interviewés absents des listes électorales de leur quartier de résidence soit parce qu’ils sont non-inscrits, soit parce qu’ils sont mal-inscrits, soit encore parce qu’ils n’ont pas la nationalité française. Ainsi, seuls 56 % des interviewés par téléphone dans le troisième arrondissement de Paris en 2007 déclarent être inscrits au « bureau de vote de leur quartier ». Leur proportion est de 68 % au sein de l’espace résidentiel du bureau 32 dans le quartier des Aubes. Lors de l’enquête réalisée à domicile en 2012, qui permet on l’a vu d’atteindre un public un peu plus large, ils ne sont que 55 % à se déclarer inscrits au « bureau de vote du quartier » (contre 10 % de non-inscrits, 34 % de mal-inscrits et 1 % de non-répondants à cette question). Par comparaison avec les résultats de l’enquête téléphonique, cela semble assez logiquement confirmer que les résidants disposant d’une ligne de téléphone fixe sont plus fréquemment des bien-inscrits6. Quant aux QSU, ils permettent bien évidemment d’atteindre les inscrits, mais à condition qu’ils participent aux élections et qu’ils répondent à nos enquêtes. Entre 2007 et 2015, sur 40 opérations QSU, le taux moyen de répondants se situe autour de 40 %. Cela signifie qu’une majorité de votants échappe à notre dispositif. Pour interpréter nos données, il est donc important de comprendre au sein de quels segments de l’électorat se localisent ces non-répondants dont l’absence affecte selon toute probabilité la représentativité des échantillons ainsi constitués.

    L’administration par téléphone ou à domicile favorise une surreprésentation des personnes âgées au sein de l’échantillon des inscrits

    17Si l’on s’en tient, ici, à la variable de l’âge, il apparaît que les différents modes d’administration des questionnaires sont à l’origine de biais différents qui impactent dans des directions opposées nos échantillons. Nous prendrons, ici, comme données de contrôle les informations dont nous disposons sur la population des inscrits.

    Tableau 3. Répartition par classes d’âges des inscrits et des répondants se déclarant « bien-inscrits » (questionnaires téléphoniques, Paris 3e arrondissement, mars 2007)

    Classes d’âges

    Âge des inscrits

    Âge des répondants se déclarant bien-inscrits

    18-24

    9,1 %

    6,6 %

    25-34

    23,1 %

    22,5 %

    35-49

    31,0 %

    30,2 %

    50-64

    22,1 %

    24,7 %

    65-79

    8,6 %

    13,2 %

    80 et plus

    6,2 %

    2,7 %

    Total général

    100,0 % n = 1270

    100,0 % n = 186

    Tableau 4. Répartition par classes d’âges des inscrits et des répondants se déclarant « bien-inscrits » (questionnaires téléphoniques, Montpellier Aubes, bureau 22, mars 2007)

    Classes d’âges

    Âges des inscrits

    Âge des répondants se déclarant bien-inscrits

    18-24

    8,40 %

    8,10 %

    25-34

    16,30 %

    14,00 %

    35-49

    24,30 %

    18,60 %

    50-64

    20,80 %

    23,30 %

    65-79

    15,10 %

    19,80 %

    80 et plus

    15,20 %

    16,30 %

    Total

    100,00 % n = 954

    100,00 % n = 88

    18Les échantillons constitués par téléphone se caractérisent par une surreprésentation des segments les plus âgés de l’électorat, et tout particulièrement de la tranche d’âge 65-79 ans qui est la plus nettement surreprésentée dans nos deux enquêtes. À l’inverse, le segment des 18-49 ans est le plus sous-représenté. Ces résultats, on y reviendra, paraissent avant tout déterminés par un biais de sélection lié à l’usage des numéros d’abonnés de lignes fixes. Cette méthode défavorise l’accès aux segments les plus jeunes qui, plus souvent, n’ont qu’un téléphone mobile ou ne disposent que de lignes internet non référencées dans l’annuaire et sont, plus fréquemment aussi, absents de leur domicile aux heures où nous cherchons à les contacter (avant la clôture de nos terrains à 20 heures) (Méchet, Weil, 2000).

    19La structure par classes d’âge du sous-échantillon de bien-inscrits générés par l’administration des questionnaires à domicile présente des biais assez similaires à ceux des questionnaires téléphoniques : sous-représentation des segments les plus jeunes de l’électorat du quartier (18-44 ans) et surreprésentation des 45-74 ans (particulièrement marquée concernant les 60-74 ans). Quant au segment le plus âgé (plus de 80 ans), il est sous-représenté dans deux des trois enquêtes : questionnaire à domicile dans le quartier des Aubes et questionnaire téléphonique dans le troisième arrondissement de Paris. Ce dernier résultat paraît confirmer que les plus âgés des séniors constituent une population particulièrement difficile à atteindre par questionnaire (Denni, 2007) ; soit parce que les plus âgés se révèlent plus méfiants vis-à-vis des enquêteurs, soit en raison de tous les effets sociaux et biologiques du grand âge (isolement, maladies, handicap…) (Thomas, 1993).

    Tableau 5. Répartition par classes d’âges des inscrits et des répondants se déclarant « bien-inscrits » (Questionnaires administrés à domicile, Montpellier Aubes, bureaux 32, 33 et 34, novembre 2012)

    Classes d’âges

    Âge des inscrits

    Äge des répondants se déclarant bien-inscrits

    De 18 à 29 ans

    17,2 %

    10,5 %

    De 30 à 44 ans

    22,5 %

    20,7 %

    De 45 à 59 ans

    24,0 %

    27,0 %

    De 60 à 74 ans

    19,1 %

    28,0 %

    Plus de 75 ans

    17,1 %

    13,8 %

    Total

    100,0 % n = 3104

    100,0 % n = 304

    20La comparaison avec les échantillons générés par l’administration des QSU permet de construire des hypothèses sur la part respective des biais de sélection et des biais d’auto-sélection dans le caractère biaisé des échantillons produits par téléphone et en face-à-face.

    Les questionnaires sortie des urnes favorisent par auto-sélection la surreprésentation des segments les plus jeunes

    21Contrairement à ceux des questionnaires administrés par téléphone ou au domicile, les échantillons des QSU ne sont, a priori, soumis à aucun biais de sélection parmi les votants qui effectuent le déplacement au bureau de vote. Il en résulte que les biais d’échantillonnage ne peuvent résulter que de mécanismes d’auto-sélection déterminés par les inégales dispositions des différents segments de l’électorat à coopérer à nos enquêtes. L’ampleur de ces inégalités se mesure bien dans les taux de réponses très contrastés enregistrés au sein des différentes classes d’âges de votants.

    Tableau 6. Taux de réponses en % par clases d’âges aux QSU (premier tour de la présidentielle 2007)

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    Tableau 7. Taux de réponses en % par classes d’âges aux QSU (premier tour de la présidentielle 2012)

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    22L’observation des taux de réponses par classes d’âges lors des premiers tours des élections présidentielles de 2007 et de 2012 dans les trois bureaux étudiés permet d’établir un certain nombre de grandes tendances. On observe, tout d’abord, que la tendance à la chute de la participation au cours de l’enquête affecte toutes les classes d’âge. En 2012, les votants étaient interrogés pour la dixième fois à Paris et Montpellier pour la dix-huitième fois à Saint-Denis. Cette répétition des opérations QSU a visiblement généré l’exit d’une partie des répondants initiaux7. Les écarts de taux de réponses entre classes d’âge se maintiennent cependant dans des proportions relativement similaires. Tout au long de l’enquête, les segments les plus jeunes participent nettement plus que les segments les plus âgés. Les écarts pouvant atteindre jusqu’à 80 points dans la cité des Cosmonautes et 70 points dans le quartier des Aubes lors de la présidentielle de 2007. Si nous atteignons très bien les électeurs les plus jeunes - a fortiori au premier tour de la présidentielle 2007 - les segments les plus âgés restent difficilement accessibles en ne participant que sur un mode minoritaire, voire marginal à nos enquêtes. Il en résulte que nos bases de données nous permettent de bien étudier les comportements électoraux des fractions les plus jeunes mais sont fragiles et fortement biaisées concernant les segments les plus âgés. Concernant l’interprétation de ce phénomène, il est possible que l’« effet âge » s’explique pour une part par un « effet éducation ». Les différentes classes d’âges présentent, on le sait, d’importantes différences en matière d’éducation et de diplômes. Ces différences sont mesurables dans nos QSU et plus prononcées dans les bureaux de votes populaires (cité des Cosmonautes et, dans une moindre mesure, quartier des Aubes) que dans le troisième arrondissement. Pour ne prendre qu’un exemple, cité des Cosmonautes, la quasi-totalité des répondants de plus de 55 ans à notre QSU lors du premier tour de la présidentielle de 2007 présente un niveau d’études inférieur au BAC. À l’inverse, 82 % des 21-25 ans ont un niveau d’études supérieur ou égal au BAC et plus des deux tiers des individus de cette tranche d’âge (69 %) un diplôme universitaire. Parmi les trois quartiers étudiés, c’est au sein de la cité des Cosmonautes que le V de Cramer permettant d’estimer la force de la relation entre âge et niveau d’études est le plus élevé : 0,328 contre 0,271 dans le quartier des Aubes et 0,221 dans le troisième arrondissement. Ces fortes inégalités d’éducation expliquent sans doute, pour une part, la bien meilleure participation aux QSU des votants les plus jeunes. Et il est intéressant de souligner que ce sont dans les quartiers où ces inégalités d’éducation entre générations sont les plus fortes que l’on enregistre également les plus grands écarts dans les taux de réponses entre classes d’âges.

    Les questionnaires téléphoniques et en face-à-face favorisent par sélection la surreprésentation des séniors

    23La comparaison entre les différents types de questionnaires conduit à avancer que la surreprésentation des personnes âgées dans les échantillons des enquêtes téléphoniques ou administrés à domicile s’explique, en premier lieu, par des biais de sélection matériels. Les QSU permettent, en effet, de vérifier, on vient de le voir, que les dispositions à répondre à des enquêtes par questionnaires diminuent tendanciellement avec l’âge. Plus les inscrits sont âgés et moins ils sont, en moyenne, disposés à renseigner un questionnaire. Il en résulte logiquement que si les échantillons générés via les appels téléphoniques ou les visites à domicile accueillent une proportion trop importante de ces personnes âgées, c’est parce que les modalités pratiques d’administration des questionnaires augmentent les probabilités que les interactions d’enquêtes se produisent avec les segments les plus âgés de la liste électorale. En conséquence, malgré une moindre propension à répondre, ces segments se trouvent au final surreprésentés au sein de notre population. Mais il est probable aussi qu’au sein de ce segment de l’électorat peu enclin à coopérer aux enquêtes, la fraction des séniors qui acceptent de renseigner nos questionnaires présente un profil socioculturel et politique particulier et ne soit donc que partiellement, voire faiblement représentative, on y reviendra, des tranches d’âges les plus âgées dans leur ensemble8.

    Une surreprésentation des électeurs de gauche

    24La comparaison des votes déclarés par les interviewés avec les résultats réels comptabilisés à l’échelle des bureaux confirme combien nos opérations d’enquêtes génèrent des biais qui obéissent à des déterminants combinant à la fois des dimensions sociales et des dimensions politiques. Si nos populations de répondants sont fortement biaisées en matière d’âge, elles le sont tout autant du point de vue de leurs profils politiques. Tout paraît indiquer que ces deux dimensions sont d’ailleurs associées. C’est sans doute parce que les jeunes sont surreprésentées dans nos QSU, que les orientations politiques qui les caractérisent - dans le cadre de nos plans d’observation - sont surreprésentées elles-aussi. Quant aux logiques d’auto-sélection, elles obéissent peut-être à une causalité circulaire : outre leur plus faible niveau d’éducation, les personnes âgées pourraient également être moins disposées à dévoiler leurs opinions pour des raisons relevant de leur socialisation historique et générationnelle - plus grand attachement au secret du vote, par exemple - et parce qu’elles sont porteuses d’orientations politiques affectées par de plus grands biais de dicibilité : vote pour la droite et l’extrême droite par exemple.

    25Nos enquêtes se caractérisent, en effet, par un taux de pénétration bien supérieur chez les électeurs de gauche que chez les électeurs de droite. Les QSU réalisés au premier tour de la présidentielle 2007 et de la présidentielle 2012 en offrent une bonne illustration. Si l’on s’en tient aux principaux candidats de 2007, le taux de pénétration de l’électorat de Ségolène Royal est de 12,5 points supérieurs à celui de Nicolas Sarkozy rue de Turenne à Paris, de 23,3 points supérieurs dans le quartier des Aubes à Montpellier et de 41,6 points supérieurs cité des Cosmonautes à Saint-Denis. De même, seul le tiers des électeurs de Jean-Marie Le Pen (38,5 %) acceptent de renseigner notre QSU dans le troisième arrondissement de Paris, le quart (27,6 %) aux Aubes et cette proportion chute à un sur dix (11,1 %) cité des Cosmonautes.

    Tableau 8. Taux de réponses (en %) par candidats aux QSU (premier tour de l’élection présidentielle 2007)

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    Tableau 9. Taux de réponses par candidats aux QSU (premier tour de l’élection présidentielle 2012)

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    26Ces chiffres indiquent une tendance globale à la forte sous-représentation des électeurs de droite et d’extrême-droite. Mais ils attirent également l’attention sur d’importantes variations selon les plans d’observation : les biais d’auto-sélection sont nettement moins prononcés dans le bureau de vote parisien que dans celui de Montpellier et a fortiori dans celui de Saint-Denis. Des recherches plus approfondies devront permettre d’établir ce qui relève, ici, de la composition socioculturelle très inégale de nos bureaux (tout particulièrement en matière de capital culturel) mais aussi sans doute d’effets de contexte tels que, par exemple, les tensions qui peuvent exister entre les différents segments qui composent la population d’une cité comme les Cosmonautes (Braconnier et Dormagen, 2010). Quoi qu’il en soit, ces biais d’auto-sélection à dimension démographique et politique ont pour conséquence une capacité très inégale de nos QSU à objectiver les comportements des différents segments composant le corps électoral des plans d’observation étudiés. Si nous disposons de données importantes sur les segments les plus jeunes et de gauche, la très grande majorité des électeurs âgés et de droite nous échappe.

    27Pour terminer sur ce point, il est intéressant de constater que l’échantillon constitué dans le cadre du questionnaire administré à domicile est lui aussi biaisé par une surreprésentation d’électeurs de François Hollande.

    Tableau 11. Comparaison des résultats enregistrés dans les bureaux de vote du quartier des Aubes (bureaux 32, 33, 34) avec ceux déclarés dans le cadre du questionnaire à domicile concernant le second tour de la présidentielle de 2012 (novembre 2012)

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    28Ces résultats sont intéressants puisque, on l’a vu, l’échantillon concerné est, à l’inverse des QSU, biaisé par une surreprésentation d’électeurs âgés. Or si ce biais est compatible avec une surreprésentation du vote de gauche, c’est assez logiquement parce que les électeurs âgés ayant accepté de participer à notre enquête ont, eux aussi, tendance à déclarer un vote de gauche supérieur à la moyenne du quartier étudié et probablement très supérieur à la moyenne du vote de gauche au sein des classes d’âges qu’ils sont censés représenter dans l’enquête.

    Tableau 12. Votes déclarés par classes d’âge (questionnaire administré à domicile, Aubes, Montpellier, novembre 2012)

    Classes d’âges

    François Hollande

    Nicolas Sarkozy

    18-29

    81,00 %

    19,00 %

    30-44

    74,40 %

    25,60 %

    45-59

    84,90 %

    15,10 %

    60-74

    76,50 %

    23,50 %

    75 et plus

    68,20 %
    77,90 %

    31,80 %
    22,10 %

    29De ce constat, il résulte que les échantillons que nous avons constitués sont non seulement biaisés en termes d’âge mais aussi biaisés en matière de profils politiques des répondants. Le processus ayant abouti à ce cumul de biais peut se décomposer en deux étapes : 1) dans la phase de sélection, les personnes âgées présentent des chances bien plus élevées que les segments plus jeunes d’entrer en contact avec les enquêteurs, 2) mais ces personnes présentent également des risques plus élevés de refuser de coopérer à l’enquête tout particulièrement lorsqu’elles votent pour la droite et le FN (cf. supra : biais d’auto-sélection mesurés dans les QSU). Aux termes de ces deux étapes de sélection et d’auto-sélection, nos échantillons comportent non seulement une trop grande proportion de personnes âgées mais celles-ci ne sont pas représentatives, en termes de profils politiques et probablement de profils sociologiques de la classe d’âge à laquelle elles appartiennent.

    La surreprésentation des votants résulte principalement de biais d’auto-sélection

    30Jusqu’à présent, nous nous sommes concentrés sur des biais de sélection et d’auto-sélection mesurables à partir de la composition agrégée de nos populations de répondants. La méthode du questionnaire se trouve également soumise, on l’a évoqué, à des risques de biais déclaratifs. Parce que les répondants souhaitent dissimuler des comportements ou des opinions ou bien, tout simplement, par simple oubli ou méconnaissance, les interviewés peuvent être conduits à apporter des réponses inexactes, par exemple sur leur participation aux différents scrutins. Notre dispositif offre la possibilité d’identifier et de mesurer certains de ces biais déclaratifs qui impactent les enquêtes électorales. Comme nous disposons des noms et prénoms des répondants au questionnaire administré à domicile dans le quartier des Aubes (il leur était demandé de renseigner et de signer une fiche signifiant leur accord pour participer à l’enquête), il est possible de croiser les réponses qu’ils nous ont fournies avec les données récoltées directement sur les listes d’émargements. Le même type de croisement peut être réalisé avec les bases du questionnaire téléphonique, mais la population de répondants est, dans ce cas, plus réduite et les résultats plus fragiles.

    31Ce croisement des bases a également été réalisé pour contrôler les questions relatives à l’inscription sur les listes électorales. Nous avons ainsi cherché à vérifier si les interviewés qui se déclaraient « inscrits au bureau de vote de leur quartier », se trouvaient effectivement présents en 2012 sur les listes des bureaux de vote 32, 33 et 34 qui rassemblent la population électorale du quartier des Aubes.

    Tableau 13. Comparaison de l’inscription déclarée et de l’inscription réelle (questionnaire administré à domicile, Aubes, Montpellier, novembre 2012)

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    32Ce contrôle permet de mesurer des écarts assez importants entre l’état d’inscription déclaré par les répondants et leur situation objective contrôlée sur la liste électorale de Montpellier. Près d’une personne sur six nous ayant déclarée être inscrite aux Aubes l’est en réalité dans un autre quartier de Montpellier (4 %) ou n’est tout simplement pas présente sur les listes de la ville (10 %). La « bonne-inscription » fait donc, ici, l’objet de sur-déclaration. C’est encore plus le cas concernant la « mal-inscription relative », correspondant au fait de se déclarer inscrit mais dans un autre quartier de la ville que celui où l’on réside. Le quart de ceux qui nous ont déclaré se trouver dans cette situation sont en réalité soit « bien-inscrits » (5,4 %) - ce qui paraît relever d’une mauvaise déclaration involontaire - soit non-inscrit dans la ville de Montpellier (19,6 %) - ce qui pourrait révéler une stratégie d’occultation volontaire d’un défaut d’inscription. En résumé, l’inscription sur la liste électorale de Montpellier est sur-déclarée au sein de notre population de répondants.

    33Nos bases de données permettent également, à la manière des voters validation studies, de contrôler la nature et l’ampleur des biais déclaratifs concernant la participation aux élections elles-mêmes. Ce contrôle peut apporter une contribution à la compréhension des obstacles auxquels se trouvent confrontées les enquêtes par questionnaires dès lors qu’elles se fixent pour objectif l’étude de l’abstention. Il doit, en particulier, permettre d’apporter des premiers éléments de réponse à la question de savoir si les taux de participation bien trop élevés que l’on enregistre par questionnaires sont la conséquence de biais de sélection - trop de participationnistes dans les échantillons - ou de biais déclaratifs - trop de participation déclarée par des répondants en réalité abstentionnistes ou des deux phénomènes cumulés.

    34Notre enquête par questionnaire administré à domicile, dans le quartier des Aubes, ne fait pas exception à la règle : les déclarations de participation au premier tour de la présidentielle de 2012 y sont bien trop élevées. Or le contrôle des déclarations sur les listes d’émargements permet d’établir quel a été le comportement réel des répondants à l’occasion de ce premier tour de scrutin.

    Tableau 14. Comparaison de la participation électorale déclarée au premier tour de la présidentielle de 2012 et de la participation réelle contrôlée sur les listes d’émargements (questionnaire administré à domicile, Aubes, novembre 2012)

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    35Ce contrôle permet d’établir que le taux trop élevé de participation enregistré est la conséquence d’un effet d’auto-sélection plus que d’un effet de sur-déclaration : 91 % des répondants aux questionnaires ont, en effet, effectivement participé au premier tour de la présidentielle 2012, soit 11 points de plus que la moyenne enregistrée dans le quartier. Les biais de déclaration ne sont, en revanche, pas très importants en volume : ils concernent 18 répondants sur 268. Il est d’ailleurs tout à fait révélateur des tendances de l’enquête par questionnaires à sélectionner des individus au profil participationniste de constater que le quart de ceux qui nous ont déclaré s’être abstenus le 22 avril 2012 avait, en réalité, voté. Les abstentionnistes manquants ne sont donc pas cachés au sein de l’échantillon, ils en sont, en réalité, absents9.

    36Le même contrôle réalisé sur le premier tour des élections législatives de 2012 confirme ces premiers résultats. Alors que la participation a été lors de ce premier tour de 58,2 %, ce sont 78,7 % de nos répondants qui déclarent avoir pris part au scrutin.

    Tableau 15. Comparaison de la participation électorale déclarée au premier tour des législatives de 2012 et de la participation réelle contrôlée sur les listes d’émargements (questionnaire administré à domicile, Aubes, novembre 2012)

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    37Le contrôle de ces déclarations sur les listes d’émargements indique que cette participation est même très légèrement sous-déclarée : elle a été en réalité de 79,4 %. Soit plus de 20 points supérieurs à la moyenne enregistrée dans les trois bureaux qui composent le quartier des Aubes. Le principal problème de méthodes pour qui souhaite étudier l’abstention réside donc bien dans les effets d’auto-sélection produits par l’enquête qui conduisent à une trop faible présence des abstentionnistes au sein de l’échantillon final. Ce point paraît indiquer que les enquêtes sont principalement biaisées par le fait de sélectionner des profils beaucoup trop participationnistes, donc peu représentatifs de la population dans son ensemble (Gaxie, 1990). Il y a bien une partie des répondants - 13 % au total - qui apporte une déclaration inexacte quant à sa participation réelle au premier tour des législatives. Mais il est intéressant de constater que la proportion de ceux qui déclarent une abstention alors qu’ils ont voté est à peu près identique à celle de ceux qui déclarent avoir voté alors qu’en réalité ils se sont abstenus. Le fait que le tiers des abstentionnistes déclarés et les deux tiers des « sans réponse » soient en réalité des votants paraît indiquer des erreurs involontaires, liées à des défauts de reconstitution de la pratique électorale. Il pourrait aussi s’agir d’électeurs désireux de cacher leurs orientations électorales en se présentant comme abstentionnistes, ce qui leur évite d’avoir ensuite à répondre aux questions sur les votes qu’ils ont produits. Quoi qu’il en soit, cette situation soulève un nouveau problème de méthode : non seulement les abstentionnistes sont insuffisants en volume, mais parmi eux on compte en réalité une proportion significative de votants. Si nos résultats devaient être confirmés par d’autres études localisées ou par des dispositifs visant la « représentativité » au niveau national, il en résulterait une sorte d’impasse méthodologique pour les approches fondées exclusivement sur la méthode du questionnaire. L’absence de représentativité des profils sélectionnés par les techniques d’enquêtes combinés aux biais déclaratifs tout particulièrement concernant la reconstitution de la participation et des votes que génère ce type de méthodes rend, en effet, particulièrement fragiles et risquées, voire arbitraires, les opérations de redressement (Lehingue, 2003, 2007). Les enquêtes reposant sur des déclarations de participation électorale ou, plus globalement, d’engagement citoyen sont, pour ces raisons, soumises à de très hauts risques d’irréalisme sociologique10.

    Tableau 16. Comparaison de la participation électorale déclarée au premier tour de la présidentielle de 2002 et de la participation réelle contrôlée sur les listes d’émargements (questionnaire administré par téléphones, Paris 3, mars 2007)

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    Sur ces 49 répondants, 42 ont réellement voté lors de ce premier tour. Et l’un des deux répondants déclarant s’être abstenu, était en réalité allé voter lui aussi. Fragiles pour des raisons d’effectifs, ces résultats concordent bien avec ceux établis dans le cadre du questionnaire administré à domicile : l’échantillon comprend trop de votants réels du fait des biais d’auto-sélection qui opèrent dans le cadre des interactions avec les enquêteurs.

    Une logique censitaire dans la constitution des échantillons d’enquêtes

    38Nos résultats concordent donc très bien avec les hypothèses formulées par Daniel Gaxie que nous avons exposées initialement : aux termes de mécanismes d’auto-sélection puissants, les individus les plus participationnistes sont surreprésentés au sein de toutes nos populations de répondants. Ce constat confirme bien l’intérêt scientifique qu’il y aurait à appréhender la participation à des enquêtes sur les opinions ou le vote comme une forme de participation politique parmi d’autres. La composition de nos populations de répondants semble, en effet, indiquer que la participation à des enquêtes par questionnaires obéit à des conditions psychologiques et sociologiques assez proches de celles qui président à la participation électorale elle-même. Nos données ne permettent pas de le contrôler, mais sans doute les biais d’auto-sélection que l’on mesure sur le critère de la participation aux élections s’accompagne-t-il de toute une série d’autres biais à dimension sociologique. Il faudrait ainsi vérifier empiriquement que les individus qui composent les « quotas » des sondeurs appartiennent, comme cela est probable, aux segments supérieurs de leurs catégories sociales. Pour ne prendre qu’un seul indicateur macrosociologique, ils sont sans doute bien plus diplômés que la moyenne des individus de la catégorie à laquelle ils appartiennent. L’enquête TriElec permet, sur ce point également, de le vérifier. Au sein de l’ensemble de l’échantillon, les diplômés du supérieur représentent 39,6 % des répondants contre 25,7 % parmi les électeurs inscrits sur les listes électorales. Ce biais est encore plus manifeste lorsque l’on raisonne par classes d’âges : pour ne prendre qu’un exemple, 28,4 % des répondants ayant entre 70 et 74 ans sont diplômés du supérieur contre seulement 11,5 % parmi les électeurs. Un tel biais sociologique apporte déjà des premiers éléments d’explication quant à la surreprésentation des votants au sein de l’échantillon ainsi composé puisque le niveau d’études est l’un des facteurs les plus prédictifs des chances de participation électorale mais aussi, comme l’attestent ces résultats, des chances de remplir un questionnaire sur la politique. Il contribue à valider l’hypothèse selon laquelle, la participation à des enquêtes d’opinion obéit à des logiques censitaires que la manière la plus habituelle de présenter les résultats des sondages occulte complètement (Gaxie, 1978).

    39Nos résultats doivent bien sûr être interprétés avec une certaine prudence. Il n’est, en particulier, pas possible de tirer des conclusions à portée générale à partir d’enquêtes localisées qui n’ont pas été conçues pour satisfaire des critères de « représentativité » statistique. De même, nos enquêtes n’ont pas été spécifiquement imaginées au départ pour tester la part d’auto-sélection et de fausses déclarations dans la mesure de la participation au vote. Les résultats présentés ici sont, en quelque sorte, des produits dérivés de nos recherches. Pour gagner en « représentativité » (même si la « représentativité » n’est, en conséquence des mécanismes décrits précédemment, en réalité jamais pleinement atteignable) et en puissance statistique, il serait utile de réaliser un voters validation study à partir d’un échantillon à vocation représentative de l’électorat français. Ce sondage devrait être conçu pour mesurer la part respective des biais de sélection (en faisant varier les techniques d’administration), des biais d’auto-sélection et des biais de déclaration à l’œuvre dans les enquêtes portant sur le comportement électoral. Plus globalement, un tel dispositif pourrait servir à produire une sociologie de la production des biais qui affectent inévitablement les enquêtes quantitatives, qu’elles portent sur des thématiques politiques ou sur d’autres sujets.

    Tenter de mieux représenter les moins investis politiquement

    40Nos premiers résultats posent aussi la question de l’amélioration des échantillons de sondages dans le but de les rendre plus « représentatifs » ou moins éloignés des caractéristiques des populations qu’ils sont censés représenter. On le sait, la théorie statistique voudrait que les échantillons soient composés sur des bases réellement aléatoires qui seules permettent d’atteindre l’idéal de représentativité (ou le cas échéant de calculer des marges d’erreur ce que ne permet pas, on l’oublie parfois, la technique des quotas). Mais le refus massif des individus de participer aux enquêtes rend le recours aux techniques de sélections aléatoires impraticables. Dans cette perspective, il faut souligner que l’augmentation au cours du temps des taux de refus de participer aux enquêtes (Curtin, Presser, Singer, 2005) éloigne toujours plus les mécanismes de constitution des échantillons de cette logique aléatoire. Ce sont, tout autant, les enquêtés qui choisissent (de coopérer avec) les enquêteurs que les enquêteurs qui choisissent les enquêtés. Il en résulte que les bases ainsi constituées ont de plus en plus l’allure « d’échantillons spontanés », ce qui est bien évidemment contraire à l’objectif de représentativité. Il serait dès lors intéressant de vérifier que cette réduction tendancielle des taux de pénétration qui affecte les enquêtes quantitatives s’accompagne bien d’un renforcement des processus d’auto-sélection avec pour conséquence des échantillons de plus en plus profondément biaisées, c’est-à-dire en l’occurrence toujours plus dominés par les segments les plus politisés de la population. Il est dans cette perspective utile de souligner que la constitution des « panels online » s’éloigne encore un peu plus du modèle aléatoire à fondement probabiliste pour se rapprocher toujours plus d’un principe de composition spontanée. C’est ce qui explique sans doute que ces échantillons soient très largement dominés par des agents bien plus diplômés et bien plus investis dans les pratiques de participation politique que la moyenne. Pour rester sur le terrain de la participation électorale, les taux de non-inscrits et de mal-inscrits intercommunaux peuvent être trois fois plus faibles à l’intérieur de ces échantillons que dans la réalité : 8 % de non-inscrits et de mal-inscrits dans un panel online de février 2017 portant sur 12724 individus contre une proportion qui devrait approcher les 24 % dans la population de référence11. Ce biais d’inscription est sans doute pour une part la conséquence d’un biais de niveau d’études puisqu’au sein de ce large échantillon, 55 % des répondants sont diplômés du supérieur contre seulement 26 % parmi les inscrits sur les listes électorales en 2012.

    41Face à de telles évolutions, si l’on reste dans une logique d’échantillonnage par quotas, de nouveaux critères pourraient être introduits pour tenter de réduire les biais décrits précédemment. Il parait, a minima, indispensable d’inclure le niveau d’études parmi les quotas utilisés dans la construction des échantillons contrairement à la pratique actuelle qui ne prend pour seul critère sociologique que la PCS. Il serait également utile de prendre en compte l’ancienne profession dans la composition de la catégorie des retraités pour éviter la sous-représentation des anciens ouvriers et des anciens employés. C’est probablement l’absence de tels quotas dans les enquêtes décrites précédemment qui explique que les échantillons soient à ce point biaisés. Pour améliorer la représentativité en matière électorale des échantillons à vocation représentative, il serait également souhaitable de définir des quotas de « participation politique ». Puisque « spontanément » un échantillon comprend beaucoup trop de votants, le protocole d’enquête pourrait se fixer pour objectif de recruter une population de répondants au sein de laquelle la proportion de non-inscrits, de mal-inscrits et/ou d’abstentionnistes corresponde au niveau qui est le sien dans la population réelle. Un tel objectif se heurte cependant à de nombreux problèmes méthodologiques : électeurs dissimulant leurs orientations dans une déclaration fictive d’abstention, défaillance mémorielle lors de la reconstitution des pratiques de votes antérieures, etc. La réalisation d’un voters validation study pourrait fournir l’occasion de travailler sur un tel quota et de mesurer son impact sur la qualité de l’échantillonnage obtenu.

    42Des expérimentations et des innovations de ce type pourraient être menées dans le cadre de la recherche universitaire, mais ont, en revanche, assez peu de chances d’être conduites et adoptées par les entreprises commerciales elles-mêmes. Et cela pour deux raisons principales. En premier lieu, toute amélioration des quotas entraîne une élévation très forte du coût de production des enquêtes. C’est la raison pour laquelle le niveau d’études est presque systématiquement ignoré dans la phase de constitution des échantillons. Non seulement les diplômés acceptent plus facilement de participer à des enquêtes, mais ils sont aussi, on le sait depuis longtemps, moins nombreux à ne pas répondre aux questions, a fortiori lorsque celles-ci portent sur des sujets politiques abstraits et nécessitent de mobiliser des compétences techniques qui s’avèrent fortement discriminantes (Gaxie, 1978). Devoir remplir des quotas de non-diplômés aurait ainsi pour conséquence d’allonger de manière importante la durée et donc le coût des enquêtes Il en irait de même avec des quotas d’abstentionnistes. Comme les non-votants acceptent moins facilement de participer aux enquêtes, chercher à les inclure à leur juste proportion dans les échantillons impliquerait une augmentation du coût de production des données qui constitue un obstacle à la mise en œuvre de ce type d’améliorations sans lesquelles les échantillons sont pourtant condamnés à la non-représentativité.

    43Un second facteur contribue lui aussi, sans doute, à la perpétuation de quotas dont il est pourtant aisé de prouver qu’ils ne sont pas suffisants pour atteindre l’objectif de représentativité revendiqué. Ce second facteur peut se résumer de la manière suivante : les biais d’auto-sélection génèrent des effets non-maîtrisés mais au final désirables sur les résultats des sondages portant sur les intentions de votes. Les mécanismes psychosociologiques d’auto-sélection aboutissent en effet, on l’a vu, à ce que les échantillons soient principalement composés de votants. Les intentions de votes établis à partir de ces échantillons biaisés sont donc paradoxalement plus proches de la réalité des suffrages exprimés que si elles étaient établies à partir de sondés dont une proportion très importante (entre 20 % et 60 % selon les scrutins) se révélaient être en réalité des abstentionnistes. Techniquement, pour certains scrutins, un échantillon de 1000 individus devrait en réalité comprendre moins de 400 votants avec pour conséquences des marges d’erreur particulièrement élevées et une impossibilité de conduire des analyses segmentées sur les électorats des différents candidats. En résumé, il est possible d’avancer à titre d’hypothèse que les biais d’auto-sélection qui affectent la composition des échantillons - parce que ce sont les mêmes que ceux qui opèrent dans la sélection des votants les jours d’élection - ne nuisent pas tant que cela à la mesure des intentions de votes produites par les sondeurs. En revanche, cela altère bien évidemment fortement la représentativité des enquêtes censées révéler l’opinion publique « des Français », puisque cette opinion ne tient pas compte, ou seulement partiellement, des segments les moins informés et les plus éloignés de la politique.

    44S’il est certainement possible d’améliorer le niveau de représentativité des échantillons d’enquête, il n’est, en revanche, pas possible de supprimer complètement les effets d’auto-sélection dès lors que la participation des enquêtés repose sur le mode de la coopération volontaire. Les individus les plus compétents et les plus investis présentent des chances plus élevées de participer aux activités politiques en général et aux enquêtes sur la politique en particulier. Et plus les enquêtes sont exigeantes et coûteuses en temps, en mobilisation de ressources cognitives, en dévoilement de son niveau de politisation, plus elles présentent des risques élevés de sélectionner des individus sensiblement plus compétents et investis dans les activités politiques mêmes les plus ordinaires (suivre des émissions politiques, discuter de politique, voter) que la moyenne. Ces effets d’auto-sélection sont bien connus des spécialistes des enquêtes panélisées au cours desquelles les processus d’« attrition » s’incarnent dans une « mortalité sélective » qui épargne prioritairement les individus les plus politisés au sein de l’échantillon de départ (Cautrès et Jadot, 2002). Ce type d’observation vaut aussi d’ailleurs pour les dispositifs d’enquêtes qualitatives reposant sur la technique de l’entretien semi ou faiblement directif (SPEL, 2016). Les individus qui se prêtent à ce type d’interaction ont toutes les chances d’être plus impliquées dans les activités politiques ordinaires et de présenter des opinions plus structurées que la moyenne des individus qui composent les groupes sociaux auxquels ils appartiennent. Seuls des investissements de très haute intensité combinant présence continue et durable sur le terrain, observations directes et interactions informelles peuvent permettre de repérer les individus les plus rétifs à la participation à des enquêtes et de tenter d’obtenir, sous certaines conditions et sans garantie aucune, leur coopération dans le cadre de recherches sociologiques (parmi les approches pionnières les plus exemplaires de ce type, le classique : White, 2012).

    Surreprésentation des plus investis et vision enchantée de la politisation

    45Cette sorte de loi d’airain de la relation d’enquête entraîne de multiples conséquences en matière de recherche mais aussi, dans une perspective plus normative et politique, de construction de l’opinion publique. En matière de recherche, elle invite à rappeler que les méthodes les plus usuelles des sciences sociales amènent à connaître le monde social via ses « représentants » les plus « coopératifs », c’est-à-dire souvent les plus compétents et les plus investis sur les sujets étudiés. Il en résulte une tendance à surestimer le niveau de politisation de la société. Ces biais structurel de composition des échantillons conduisent aussi probablement à sous-évaluer le poids des déterminants sociaux de la politisation et de la participation. En effet, si le niveau de politisation et les chances de voter sont déterminés socialement, il est probable que les mécanismes d’auto-sélection opérant dans les interactions d’enquêtes conduisent à réduire, voire à supprimer dans certains cas, ces déterminants au sein des échantillons. L’abstention offre, ici également, un bon terrain d’observation. Ainsi, pour ne prendre qu’un exemple, à partir du Panel électoral français 2002, on ne mesure que de très faibles différences de participation électorale entre les différentes catégories socioprofessionnelles. Au premier tour de la présidentielle, l’abstention aurait ainsi atteint des niveaux équivalents chez les agriculteurs (26 %), les professions intermédiaires (26 %), les ouvriers (26 %) et les cadres et professions intellectuelles supérieures (23 %) (Perrineau et Ysmal, 2003, p. 136). Ces résultats sociologiquement surprenants sont, en réalité, des artefacts ainsi qu’on peut le constater lorsqu’on les compare avec les données fournies par l’Insee sur le même scrutin. À partir des données du recensement et d’un contrôle direct de la participation de 39154 individus sur les listes d’émargements (ce qui évite les biais d’auto-sélection et de déclaration), la base fournie par l’Insee permet d’établir que l’abstention des agriculteurs, le 21 avril 2002, a été en réalité de 18 %, celle des professions intermédiaires de 24 %, des ouvriers de 30 % et enfin des cadres et professions intellectuelles supérieures de 20 %12. Alors que les données produites via un sondage traditionnel pourraient laisser croire à un très faible impact des catégories socioprofessionnelles sur la participation, les données plus réalistes de l’Insee confirment que le différentiel de participation entre ouvriers et cadre et professions intellectuelles reste très important : 10 points. Au second tour des législatives de 2002, il atteindra même près de 22 points : 26,9 % d’abstention chez les cadres et professions intellectuelles supérieures contre 48,7 % chez les ouvriers Il est probable que l’effacement sur un mode artefactuel des déterminants sociaux de la participation au sein du Panel électoral français 2002 soit la conséquence directe des biais d’auto-sélection décrits précédemment. Ce sont probablement les segments les plus compétents et les plus investis du monde ouvrier qui ont accepté de coopérer à ce panel avec pour conséquence involontaire d’occulter ce qui fait la spécificité de cette catégorie : sa moindre politisation qui trouve son prolongement dans une moindre participation électorale. Ce sont sans doute également ces biais d’auto-sélection qui amènent à conclure que les abstentionnistes « dans le jeu » (c’est-à-dire s’intéressant à la politique) représentent les deux tiers de l’abstention le 21 avril 2002 et, en conséquence, à privilégier les motivations d’ordre politique dans l’explication du phénomène (Muxel, 2002, p. 139). Les résultats que nous avons exposés précédemment invitent plutôt à considérer que si l’abstentionnisme « hors jeu » est, dans le Panel électoral français, minoritaire, c’est parce que les électeurs « hors jeu » sont très probablement aussi « hors de l’échantillon ».

    46En ce sens, les enquêtes par sondages contribuent, en partie involontairement, à entretenir une vision enchantée du rapport à la politique des citoyens ordinaires. En surreprésentant dans leurs échantillons les citoyens les plus attentifs aux productions du champ politique qui sont aussi les plus participationnistes, elles préservent le mythe démocratique d’un citoyen informé, intéressé par la politique et soucieux de participation. Plus globalement, par le double effet de la surpolitisation des échantillons et du caractère souvent artefactuel des questions fermées, elles favorisent une conception trop politisée du rapport à la politique des citoyens ordinaires. Elles permettent de maintenir l’illusion d’une politisation largement partagée, y compris chez les jeunes ou dans les fractions les moins éduquées et les plus populaires de la société. Même les abstentionnistes peuvent alors être présentés sur un mode conforme à cet idéal démocratique de politisation. Ici également la sociologie, en l’occurrence des modes de production de données, est porteuse de désenchantement : 1) tout d’abord parce qu’elle invite à mettre en œuvre des procédures méthodologiques qui devraient aboutir à mieux mesurer l’indifférentisme et la distance à la politique qui caractérisent de larges pans de la population, 2) mais aussi parce qu’elle souligne que l’objectif de « représentativité » proclamé est un idéal inatteignable compte tenu des mécanismes - tout particulièrement d’auto-sélection - qui interviennent dans la composition des échantillons. Il en résulte que l’objectif scientifique ne devrait pas être de constituer des échantillons « représentatifs », mais de manière plus réaliste et modeste, de travailler à réduire au maximum l’impact des différents types de biais pour produire des échantillons « moins biaisés ». Il en résulte également que la phase d’analyse des données d’enquêtes quantitatives devrait toujours partir de l’objectivation de ces biais et de leur prise en compte dans l’interprétation des résultats.

    47Enfin, les mécanismes d’auto-sélection à l’œuvre dans la composition des échantillons entraînent sans doute également des conséquences, qu’il serait intéressant d’approfondir, en termes de construction de l’opinion publique. En effet, même si l’on accepte l’axiome selon lequel l’opinion publique est ce que mesurent les sondages, au regard des résultats que nous avons exposés, une précision s’impose. Les échantillons sont à ce point biaisés qu’ils ne mesurent pas (ou plus ?) l’opinion de l’ensemble du public, mais celle de sa frange la plus coopérative qui est aussi la mieux dotée en ressources de toutes sortes, tout particulièrement, on l’a vu, en capital culturel. Il en résulte que si les sondeurs et leurs clients continuent bien à avoir l’initiative sur les questions censées préoccuper l’opinion, ce sont les individus occupant les positions les plus élevées au sein des différents groupes servant à la définition des quotas qui de fait donnent la mesure de l’opinion13.

    Notes de bas de page

    1  L’enquête TriElec réunit trois laboratoires de science politique (PACTE, Centre Émile Durkheim, Centre d’études européennes) associés dans le but d’étudier l’élection présidentielle de 2012. Elle comprend, entre autres, plusieurs vagues de sondages portant sur les choix électoraux. Les résultats utilisés ici sont issus de la vague réalisée le jour même du premier tour de l’élection présidentielle (22 avril 2012).

    2  Il s’agit des résultats produits sur la base des données redressées à partir des critères sociodémographiques et du rappel de vote au premier tour de la présidentielle 2007.

    3  L’enquête téléphonique réalisée en 2007 dans le quartier des Cosmonautes n’est pas disponible au moment où nous terminons l’écriture de ce texte.

    4  Nous parvenons à panéliser les QSU d’un tour de scrutin à l’autre grâce aux combinaisons de données sociodémographiques et aux questions ouvertes, sur la profession détaillée par exemple. Cette panélisation doit nous permettre de reconstituer des itinéraires de vote à l’échelle individuelle sur de longues séquences électorales. L’inconvénient de cette méthode réside dans le fait qu’elle ne permet d’atteindre que les doubles pratiquants : ceux qui pratiquent le vote et pratiquent le questionnaire. Elle ne permet donc d’objectiver que les comportements des citoyens les plus participationnistes.

    5  Cette répétition des opérations QSU offre d’ailleurs des arguments à ceux qui parmi les électeurs sont les moins disposés à nous répondre : « on vous a déjà répondu la dernière fois ! » ou bien encore « à quoi ça sert puisque je l’ai déjà fait ? ».

    6  Il est utile au passage de souligner que ces résultats interrogent les conditions de réalisation des enquêtes écologiques. Il existe, nos résultats le confirment, un décalage très important entre la population des inscrits, dont un certain nombre n’habite plus, parfois depuis longtemps le territoire du bureau de votes et la population des résidants dont un nombre très significatif est inscrit sur un autre territoire que celui où il habite effectivement. Ce décalage entre population inscrite et population résidante - qui résulte principalement du phénomène de la mal-inscription - devrait évidemment être pris en compte dans toutes les études qui cherchent à établir des corrélations entre propriétés sociales d’un territoire et résultats électoraux. Pour une mesure de la mal-inscription à l’échelle nationale (Braconnier, Dormagen, NIel, Gabalda, 2016).

    7  Dans la même perspective, la répétition de QSU sur un temps court peut aussi produire un phénomène d’exit. On le voit par exemple dans une enquête par QSU faite lors des trois tours de scrutin de 2014 (en deux mois) dans le même quartier de Paris : beaucoup d’enquêtés disent alors « en avoir marre » lors du dernier scrutin et refusent de répondre (Barrault-Stella, Nozarian, 2016).

    8  Compte tenu de la tendance au vieillissement des sociétés occidentales, il est probable que les échantillons soient ainsi condamnés à être de moins en moins représentatifs, puisque la tranche d’âge à plus haut risque de biais, les séniors, y occupera une place de plus en plus prépondérante.

    9  Un tel résultat va à l’encontre des interprétations selon lesquelles l’écart entre les résultats de sondages et la réalité s’expliquerait par des calculs stratégiques des sondés qui occulteraient leur véritable comportement, en l’occurrence ici leur participation, pour influer sur les enquêtes d’opinions et ainsi manipuler les médias et par voie de conséquence l’électorat.

    10  L’un des avantages principaux de l’Enquête Participation réalisée par l’Insee, en particulier à l’occasion des élections présidentielles, réside dans le fait que l’abstention y est contrôlée directement par les enquêteurs sur les listes d’émargements et, pour cette raison, ne se trouve soumise à aucun biais déclaratif.

    11  Résultats issus d’un sondage Opinion Way sur la non-inscription et la mal-inscription réalisé on line en février 2017 selon la méthode des quotas pour la Chaire Citoyenneté de l’IEP de Saint-Germain-en-Laye. Le taux de 24 % de non-inscrits et de mal-inscrits intercommunaux correspond à la situation de la population électorale au moment de la présidentielle de 2012 (Braconnier, Dormagen, Niel et Gabalda, 2016). Ce taux peut avoir connu des évolutions entre 2012 et 2017 mais pas au point de se rapprocher d’un niveau de 8 % qui apparaît fortement irréaliste.

    12  Les résultats ont été établis directement à partir des bases de l’enquête participation 2002.

    13  C’est sans doute ce qui contribue à expliquer également les taux toujours très réduits de « sans opinion » et de « non réponse » aux questions des sondeurs, même lorsqu’elles celles-ci supposent un niveau d’information et de compétences élevé.

    Auteurs

    • Céline Braconnier
      Professeure de Science politique à l’Institut d’études politiques de Saint-Germain en Laye (CESDIP).
    • Jean-Yves Dormagen
      Professeur de Science politique à l’université de Montpellier (CEPEL).
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    1  L’enquête TriElec réunit trois laboratoires de science politique (PACTE, Centre Émile Durkheim, Centre d’études européennes) associés dans le but d’étudier l’élection présidentielle de 2012. Elle comprend, entre autres, plusieurs vagues de sondages portant sur les choix électoraux. Les résultats utilisés ici sont issus de la vague réalisée le jour même du premier tour de l’élection présidentielle (22 avril 2012).

    2  Il s’agit des résultats produits sur la base des données redressées à partir des critères sociodémographiques et du rappel de vote au premier tour de la présidentielle 2007.

    3  L’enquête téléphonique réalisée en 2007 dans le quartier des Cosmonautes n’est pas disponible au moment où nous terminons l’écriture de ce texte.

    4  Nous parvenons à panéliser les QSU d’un tour de scrutin à l’autre grâce aux combinaisons de données sociodémographiques et aux questions ouvertes, sur la profession détaillée par exemple. Cette panélisation doit nous permettre de reconstituer des itinéraires de vote à l’échelle individuelle sur de longues séquences électorales. L’inconvénient de cette méthode réside dans le fait qu’elle ne permet d’atteindre que les doubles pratiquants : ceux qui pratiquent le vote et pratiquent le questionnaire. Elle ne permet donc d’objectiver que les comportements des citoyens les plus participationnistes.

    5  Cette répétition des opérations QSU offre d’ailleurs des arguments à ceux qui parmi les électeurs sont les moins disposés à nous répondre : « on vous a déjà répondu la dernière fois ! » ou bien encore « à quoi ça sert puisque je l’ai déjà fait ? ».

    6  Il est utile au passage de souligner que ces résultats interrogent les conditions de réalisation des enquêtes écologiques. Il existe, nos résultats le confirment, un décalage très important entre la population des inscrits, dont un certain nombre n’habite plus, parfois depuis longtemps le territoire du bureau de votes et la population des résidants dont un nombre très significatif est inscrit sur un autre territoire que celui où il habite effectivement. Ce décalage entre population inscrite et population résidante - qui résulte principalement du phénomène de la mal-inscription - devrait évidemment être pris en compte dans toutes les études qui cherchent à établir des corrélations entre propriétés sociales d’un territoire et résultats électoraux. Pour une mesure de la mal-inscription à l’échelle nationale (Braconnier, Dormagen, NIel, Gabalda, 2016).

    7  Dans la même perspective, la répétition de QSU sur un temps court peut aussi produire un phénomène d’exit. On le voit par exemple dans une enquête par QSU faite lors des trois tours de scrutin de 2014 (en deux mois) dans le même quartier de Paris : beaucoup d’enquêtés disent alors « en avoir marre » lors du dernier scrutin et refusent de répondre (Barrault-Stella, Nozarian, 2016).

    8  Compte tenu de la tendance au vieillissement des sociétés occidentales, il est probable que les échantillons soient ainsi condamnés à être de moins en moins représentatifs, puisque la tranche d’âge à plus haut risque de biais, les séniors, y occupera une place de plus en plus prépondérante.

    9  Un tel résultat va à l’encontre des interprétations selon lesquelles l’écart entre les résultats de sondages et la réalité s’expliquerait par des calculs stratégiques des sondés qui occulteraient leur véritable comportement, en l’occurrence ici leur participation, pour influer sur les enquêtes d’opinions et ainsi manipuler les médias et par voie de conséquence l’électorat.

    10  L’un des avantages principaux de l’Enquête Participation réalisée par l’Insee, en particulier à l’occasion des élections présidentielles, réside dans le fait que l’abstention y est contrôlée directement par les enquêteurs sur les listes d’émargements et, pour cette raison, ne se trouve soumise à aucun biais déclaratif.

    11  Résultats issus d’un sondage Opinion Way sur la non-inscription et la mal-inscription réalisé on line en février 2017 selon la méthode des quotas pour la Chaire Citoyenneté de l’IEP de Saint-Germain-en-Laye. Le taux de 24 % de non-inscrits et de mal-inscrits intercommunaux correspond à la situation de la population électorale au moment de la présidentielle de 2012 (Braconnier, Dormagen, Niel et Gabalda, 2016). Ce taux peut avoir connu des évolutions entre 2012 et 2017 mais pas au point de se rapprocher d’un niveau de 8 % qui apparaît fortement irréaliste.

    12  Les résultats ont été établis directement à partir des bases de l’enquête participation 2002.

    13  C’est sans doute ce qui contribue à expliquer également les taux toujours très réduits de « sans opinion » et de « non réponse » aux questions des sondeurs, même lorsqu’elles celles-ci supposent un niveau d’information et de compétences élevé.

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    Ce livre est cité par

    • Carrel, Marion. Talpin, Julien. (2023) Les classes populaires à l’écart du politique ?. DOI: 10.3917/fgp.gaxie.2024.01.0123
    • (2023) Ordre social, désordre électoral. DOI: 10.4000/books.septentrion.148687
    • Frau, Caroline. Taiclet, Anne-France. (2022) Dans les marges de l’action publique. Gouvernement et action publique, VOL. 10. DOI: 10.3917/gap.214.0009

    Ce chapitre est cité par

    • (2023) Ordre social, désordre électoral. DOI: 10.4000/books.septentrion.148687
    • Haute, Tristan. (2024) Enquêter sur les relations professionnelles. DOI: 10.4000/books.enseditions.48217
    • Barrault-Stella, Lorenzo. Talpin, Julien. (2021) Ce qu’être représenté·e veut dire. La relation de représentation du point de vue des citoyen·nes. Participations, N° 30. DOI: 10.3917/parti.030.0007
    • Neihouser, Marie. Haute, Tristan. Sandri, Giulia. Von Nostitz, Felix. (2022) À la recherche des citoyens mobilisés en ligne lors des élections municipales de 2020. Réseaux, N° 235. DOI: 10.3917/res.235.0251
    • Jacquet, Vincent. Sainty, Jessica. (2024) Introduction. La ­­non-­­participation : ­­l’envers des dispositifs de participation publique. Participations, N° 37. DOI: 10.3917/parti.037.0007

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    Braconnier, C., & Dormagen, J.-Y. (2019). 9. Un cens caché dans la constitution des échantillons de répondants. In L. Barrault-Stella, B. Gaïti, & P. Lehingue (éds.), La politique désenchantée ?. Rennes: Presses universitaires de Rennes. https://doi.org/10.4000/books.pur.147082
    Braconnier, Céline, et Jean-Yves Dormagen. « 9. Un cens caché dans la constitution des échantillons de répondants ». In La politique désenchantée ?, édité par Lorenzo Barrault-Stella, Brigitte Gaïti, et Patrick Lehingue. Rennes: Presses universitaires de Rennes, 2019. doi:10.4000/books.pur.147082.
    Braconnier, Céline, et Jean-Yves Dormagen. « 9. Un cens caché dans la constitution des échantillons de répondants ». La politique désenchantée ?, édité par Lorenzo Barrault-Stella et al., Presses universitaires de Rennes, 2019, https://doi.org/10.4000/books.pur.147082.

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    Barrault-Stella, L., Gaïti, B., & Lehingue, P. (éds.). (2019). La politique désenchantée ?. Rennes: Presses universitaires de Rennes. https://doi.org/10.4000/books.pur.146977
    Barrault-Stella, Lorenzo, Brigitte Gaïti, et Patrick Lehingue, éd. La politique désenchantée ?. Rennes: Presses universitaires de Rennes, 2019. doi:10.4000/books.pur.146977.
    Barrault-Stella, Lorenzo, et al., éditeurs. La politique désenchantée ?. Presses universitaires de Rennes, 2019, https://doi.org/10.4000/books.pur.146977.
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