En introduisant de nouvelles sources de recrutement, on peut améliorer la structure des échantillons mais on doit aussi s’assurer que cela n’introduise pas de nouveaux biais qui auraient un impact sur les audiences. Le CESP liste les bonnes pratiques et les critères de qualité à prendre en compte dans cette note.
Archives de catégorie : Lab
Correction du sur-échantillonnage (Fatou Sall 2019)
Le sur-échantillonnage d’une population peut être corrigé de manière statistique afin d’évaluer la qualité du recrutement en neutralisant les effets de déformation volontaire. Cette note donne une méthode de correction ainsi qu’un exemple d’application sur un cas concret.
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Stratégies d’échantillonnage et d’estimation pour une variable d’écoute (Guillaume Chauvet 2018)
Plusieurs stratégies d’échantillonnage ont été étudiées par le CESP en vue d’une production de mesure hybride entre un échantillon d’auditeurs radio composé d’informations déclaratives et un échantillon fournissant des informations issues d’une mesure automatique. L’objet de la note est de décrire un estimateur composite issu de ces deux mesures et d’en calculer les propriétés statistiques.
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Modélisation d’une variable d’écoute radio (Guillaume Chauvet 2018)
La simulation permet d’étayer un argumentaire statistique en mesure d’audience, notamment lorsque l’on souhaite se placer dans un contexte maitrisé en s’affranchissant des contraintes opérationnelles du terrain. Cette note propose une méthode de simulation de l’audience cumulée d’un panel d’auditeurs radio, en y intégrant certaines propriétés statistiques comme les effets de corrélation entre plusieurs jours.
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Note sur la taille des cibles (CESP 2018)
La taille des cibles est un sujet important dans toute mesure d’audience, car elle est directement liée à la notion de précision des résultats. A la demande des adhérents du CESP, le comité scientifique a étudié le sujet de la taille des cibles et propose une méthode de calcul des intervalles de confiance de la mesure par formule exacte.
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