Numéro spécial : Sondages
Méthodes et pratiques des enquêtes entreprises à l’Insee
Journal de la société française de statistique, Tome 155 (2014) no. 4, pp. 134-159.

La statistique institutionnelle distingue traditionnellement statistique auprès des entreprises et statistique auprès des ménages. Cette séparation apparaît clairement dans de nombreux organigrammes des instituts nationaux statistiques et se retrouve, plus ou moins explicitement, dans les colloques et les publications. Elle découle de l’existence de spécificités fortes, propres à chaque univers. Dans la sphère entreprise, ces spécificités – univers très hétérogène et de taille relativement restreinte, problème de charge statistique, collecte par voie postale ou par Internet, etc. – affectent l’ensemble du processus d’enquête et conditionnent les choix méthodologiques effectués lors des différents traitements.

Cet article a pour but de passer en revue les différentes phases du processus de production d’une enquête auprès des entreprises à l’Institut national de la statistique et des études économiques (Insee) – de la constitution de la base de sondage à la diffusion des résultats, en passant par la sélection de l’échantillon et les différentes étapes de redressement – et dresse un état des lieux des différentes techniques mises en œuvre à l’Insee pour les accomplir.

Institutional statistics traditionally distinguish household statistics and business statistics. This distinction, clearly apparent in the organization charts of many national statistical institutes, and also present in conferences and publications, results from the existence of strong specificities, peculiar to each world. In the business statistics field, these specificities – very heterogeneous and relatively small population, problem of statistical burden, postal mail or internet data collection, etc. – impact the whole statistical process and determine the methodological choices.

This article aims to review the different steps of a business survey at the National Institute of Statistics and Economic Studies (Insee) – from the sampling to the results – and make a state of the art of the different techniques used at Insee.

Mot clés : Statistiques d’entreprises, base de sondage, stratification, allocations, tirage d’échantillons, coordination d’échantillons, correction de la non-réponse, imputation, repondération, unités influentes, winsorisation, calage, secret statistique
Keywords: Business statistics, frame, stratification, optimum allocation, sampling, sampling coordination, non-response adjustment, imputation, weighting, influential units, winsorization, calibration, statistical disclosure control 
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[1] Beguin, JM; Hecquet, V; Lemasson, J Un tissu productif plus concentré qu’il ne semblait, Insee Première, Volume 1399 (2012)

[2] Caron, N. La correction de la non-réponse par repondération et par imputation., Document de travail noM0502 de la série « Méthodologie Statistique », Insee. (2005)

[3] Cotton, Franck; Hesse, Christian Tirages coordonnés d’échantillons, Document de travail INSEE de la Direction des Statistiques Economiques, Volume 9206 (1992)

[4] Deville, Jean-Claude; Särndal, Carl-Erik Calibration estimators in survey sampling, Journal of the American statistical Association, Volume 87 (1992) no. 418, pp. 376-382 | MR | Zbl

[5] Guggemos, Fabien; Brion, Philippe Winsorisation sur les enquêtes annuelles auprès des entreprises françaises, Pratiques et méthodes de sondage, sous la direction de M.E. Tremblay, P. Lavallée et M. El Haj Tirarni (2011), pp. 195-200

[6] Guggemos, Fabien; Sautory, Olivier Sampling Coordination of Business Surveys Conducted by Insee, Proceedings of the Fourth International Conference of Establishment Surveys (2012)

[7] Haziza, David Imputation and inference in the presence of missing data, Handbook of Statistics. Sample Surveys : Design, Methods and Applications, Volume 29 (2009), pp. 215-246 | MR

[8] Kokic, PN; Bell, PA Optimal winsorizing cutoffs for a stratified finite population estimator, Journal of official statistics - Stockholm -, Volume 10 (1994), pp. 419-435

[9] Koubi, Malik; Mathern, Sandrine Résolution d’une des limites de l’allocation de Neyman, Actes des Xèmes Journées de Méthodologie Statistique, Volume 2009 (2009)

[10] Nicolas, Julien Traitement de la confidentialité statistique dans les tableaux  : expérience de la Direction des Statistiques d’Entreprises., Actes des XIèmes Journées de Méthodologie Statistique (2012)