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L a déperdition au fil des trois vagues de lenquête longitudinale Erfi-GGS Arnaud Régnier-Loilier, Nelly Guisse (Institut national détudes démographiques)

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1 L a déperdition au fil des trois vagues de lenquête longitudinale Erfi-GGS Arnaud Régnier-Loilier, Nelly Guisse (Institut national détudes démographiques) Colloque francophone sur les Sondages 2012 – Rennes – 5 novembre 2012, session « Panels »

2 Mise en place en France entre 2005 et 2011 (Ined, Insee) Déclinaison française du Generations and Gender Survey Thématique familiale ; ans lors de la première vague Objectifs : comparaisons internationales dimension prospective : 3 vagues espacées de 3 ans Enquête non obligatoire Mêmes enquêteurs sollicités aux vagues succesives Lenquête en 3 vagues… en 3 mots

3 Au programme… 1) Procédure de suivi et nombre de répondants 2) Facteurs dattrition entre V1 et V3 3) Accentuation ou sélection : facteurs dattrition identiques entre les vagues ( V1 / V2 et V2 / V3) ?

4 1. Suivi et nombre de répondants aux trois vagues

5 Fiche de suivi à la fin de chaque vague Nom, prénom, adresse, téléphone, personnes relais Saisie manuelle des adresses par le SES : difficultés - pas doutil existant - pas toujours le prénom du répondant Envoi de courriers de relance suite à V1 : - pour les répondants refusant le suivi - pour ceux nayant pas donné de relais Entre V1 et V3 : ~ 2 courriers / an, premiers résultats... Le suivi entre V1 et V3

6 V : répondants - refus de poursuivre : 10 % - NPAI répétés, décès, parti à létranger, en institution : 8 % échantillon 2008 : personnes - refus de répondre : 8 % - impossible à joindre : 6 % - parti à létranger, en institution, inapte : 3 % - répondant (42 cas) V : répondants Taux dattrition entre V1 et V2 35 %

7 V : répondants - refus de poursuivre : 3 % échantillon 2011 : répondants à V2 - refus : 322 (5%) - IAJ :226 (4%) - inapte :117 (2%) - hors champ :150 (2%) V : V123 Taux dattrition entre V1 et V3 13 % non répondants à V2 396 (31%) 377 (30%) 73 (6%) 80 (6%) 348 V1-3 V : répondants (ayant répondu à V1 et V3) soit une attrition de 43 % en 6 ans 73 %

8 Refus de poursuivre ou autres raisons ? ~ 50 % de lattrition (V123) sexplique par un refus de poursuivre ou de répondre à un moment donné ~ 50 % par dautres raisons (impossible à joindre, perdu de vue, départ en institution, etc.) Proportions semblables entre V1/V2 et V2/V3 Sur lensemble des ans nayant répondu quà la vague 1, environ 1/10 e de lattrition imputable à la mortalité

9 2. Facteurs dattrition entre les vagues 1 et 3

10 Géographie de lattrition Plus forte attrition (>50 %) en : Île de France Paca Languedoc Corse Moindre attrition (<37 %) en : Auvergne Bretagne Pays de la Loire Loraine

11 Beaucoup deffets liés : type de commune, type de logement, intention de déménager... Régression logistique estimant la probabilité de ne pas avoir participé à la vague 3 Nombreux essais de modélisations pour sassurer de la stabilité des résultats, tester des hypothèses, etc. Résultats difficilement présentables : synthèse Repérage des facteurs « toutes choses égales »

12 « Toutes choses égales », attrition plus forte régions Île-de-France... et Méditerranée... des locataires... en appartement... ayant lintention de déménager Moindre attrition chez les agriculteurs, communes <5000 habitants, et les propriétaires accédants Lieu dhabitation (plus de refus) (moins de refus) (autant) (moins de refus) (autant)

13 « Toutes choses égales », attrition plus forte des hommes... âges extrêmes... aucun diplôme... chômeurs... nationalités étrangères Caractéristiques sociodémographiques (moins de refus) (autant)

14 « Toutes choses égales », attrition plus forte des très mauvaise santé... seules (avec ou sans enfant < 3 ans)... absence de confidence Santé, entourage, sociabilité (moins de refus) (plus de refus)

15 « Toutes choses égales », attrition plus forte des questionnaires courts... personnes ne souhaitant pas recevoir les résultats... refusant de répondre à questions Chez les actifs, pas deffet du temps de travail (proxi dune plus ou moindre grande disponibilité) Posture par rapport à lenquête lors de la 1 ère vague (autant) (plus de refus)

16 3. Dune vague à lautre : accentuation ou effet de sélection ?

17 35 % dattrition entre V1-V2, 17 % entre V2-V3 : effet de sélection Mais les mêmes facteurs continuent-ils à jouer ? Hypothèses : les facteurs liés à la mobilité, à laccès au logement, à la santé, à la posture / à lenquête se rejouent au fil du suivi moindre effet des caractéristiques individuelles : diplôme, nationalité, sexe (effet de sélection)... Question

18 Deux approches : - modélisation de la probabilité dattrition V1/V2 et modélisation entre V2/V3 puis comparaison les mêmes facteurs jouent-ils ? - modélisation unique sur lensemble des répondants à V1 (10079) et à V2 (6534) de la probabilité davoir répondu à la vague suivante, en intégrant des interactions entre la vague et chaque variable une interaction significative indique que la variable joue différemment entre V1/V2 et V2/V3 Mise en œuvre

19 Globalement, les mêmes facteurs se rejouent entre V2 / V3 avec une attrition plus forte pour... - Île-de-France, intention de déménager - refus de répondre, non intérêt pour les résultats - mauvaise santé perçue Moindre attrition chez les agriculteurs, communes <5000 ha Résultats

20 Par contre : plus deffet chez les non diplômés, les locataires, en région méditerranéenne ni de la longueur du questionnaire (effet de sélection) Par contre, on retrouve le même effet entre V2 / V des plus diplômés qui répondent mieux (accentuation) - de la nationalité (accentuation) - de lâge (accentuation) - du sexe (accentuation) Résultats

21 Moindre attrition entre V2 et V3 : effet de sélection après V1 Moindre qualité du modèle V2 / V3 (R²) : les facteurs expliquent moins lattrition ? Effet de sélection ? Mais globalement, les mêmes facteurs se rejouent dune vague à lautre : accentuation de la déformation de la structure de léchantillon (sauf non diplômé, méditerranée, communes > ha) Au final : variance de la pondération normalisée > en V3 Résultats (synthèse)

22 Conclusion Attrition relativement élevée (43 – 46 %) classiquement moindre pour la 3 e vague (sélection) Pour moitié des refus ; difficilement récupérables en V+1 Facteurs dattrition classiques avec une déformation de léchantillon qui saccentue au fil des vagues (attrition V2/V3 non uniforme)

23 Conclusion Perspectives pour dautres opérations longitudinales : - Importance de disposer dau - 1 téléphone et 1 relais - un suivi individualisé serait-il envisageable ? (contacts plus rapprochés pour les plus mobiles, pour ceux nayant pas donné de personnes-relais... ?) - Un soin à apporter à la présentation de lenquête pour les personnes a priori moins concernées Analyses à poursuivre : - Mesure des biais sur les variables dintérêt

24 P our en savoir plus sur lenquête… www-erfi.ined.fr Ont participé au suivi des répondants : Ruxandra Breda-Popa (SES) Lamia Zamouri (SES) Raphaël Laurent (SES) et ponctuellement lensemble du SES ! Merci à Laurent Toulemon pour ses conseils

25 P roblème de cohérence dune vague à lautre de lenquête Érfi-GGS : lexemple du nombre denfants Arnaud Régnier-Loilier (Institut national détudes démographiques) Colloque francophone sur les Sondages 2012 – Rennes – 5 novembre 2012, session « Panels »

26 3 vagues denquête sur 6 ans : se pose la question de la stabilité des réponses dune vague à lautre Stratégie dans Érfi : éviter de collecter aux vagues successives des informations déjà connues (gain de temps, éviter les incohérences) mais pas possible pour les enfants, leur situation pouvant changer dune vague à lautre Problème de cohérence rencontré lors de lappariement des répondants V1 – V2 : moins denfants en V2 Problèmatique

27 Détermination du nombre denfants dans Erfi par addition : 1)des enfants du logement 2)des enfants non cohabitants (hors logement) : {Nous avons déjà parlé des enfants vivant au sein de votre ménage.} Avez-vous adopté ou avez- vous eu vous-même {dautres} enfants. Ne prenez pas en compte les beaux-enfants, les enfants accueillis ni les enfants aujourdhui décédés, nous en parlerons après. Si oui : Combien? 3)des enfants décédés : Il arrive que lon perde un enfant. Avez-vous eu dautres enfants qui sont aujourdhui décédés? Si oui : Combien? Distinction des enfants placés, adoptés, beaux-enfants Problèmatique

28 Pour V3 (2011) : - Insitence en formation denquêteurs sur ce problème - Inclusion dun indicateur récapitulatif du nombre total denfants du répondant : Pour récapituler, combien denfants avez-vous eu vous-même en tout, quil sagisse denfants eus ou adoptés, avec votre conjoint actuel ou avec un précédent conjoint ? Merci de prendre également en compte les enfants qui ne vivent plus avec vous ou qui sont aujourdhui décédés. Problèmatique

29 Au programme… 1) Confrontation des informations collectées par décompte en V1, V2 et V3 + récapitulatif en V3 2) Quels enfants sont sous-déclarés ? 3) Un profil spécifique des sous-déclarants ?

30 1. Confrontation des indicateurs

31 Décompte, V3 (2011) Nombre moyen denfants Champ : répondants aux 3 vagues denquête Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123, Décompte, V1 (2005) Décompte, V2 (2008) Récapitulatif, V3 (2011) Plus denfants : naissances 0,3 enfant en moins en V2 et V3 Plus denfants : naissances 0,3 enfant en moins en V2 et V3 Lecture : en 2005, les femmes de ans déclarent en moyenne 0,5 enfant Note : données non pondérées

32 Champ : répondants hommes aux 3 vagues denquête Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123, Note : données non pondérées ; âge en 2005 Cohérence entre le décompte en V1 et le récapitulatif en V3 HOMMES Autant denfants en V1 et daprès le récapitulatif en V3 Moins denfants en V3 quen V1 Plus denfants : naissances ?

33 Cohérence entre le décompte en V1 et le récapitulatif en V3 Champ : répondants femmes aux 3 vagues denquête Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123, Note : données non pondérées ; âge en 2005 FEMMES Autant denfants en V1 et daprès le récapitulatif en V3 Moins denfants en V3 quen V1 Plus denfants : naissances ? Au-delà de ans, différence de réponse < 5 %

34 Cohérence entre le décompte V1, V2 et V3 Champ : répondants femmes aux 3 vagues denquête Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123, Note : données non pondérées ; âge en 2005 HOMMES Autant denfants en V1, V2 et V3 daprès le décompte des enfants Plus denfants Moins en V2, autant entre V2 et V3 (sur- déclaration en V1 ?) Moins en V2 Moins en V3 uniquement

35 Cohérence entre le décompte V1, V2 et V3 Champ : répondants femmes aux 3 vagues denquête Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123, Note : données non pondérées ; âge en 2005 FEMMES Autant denfants en V1, V2 et V3 daprès le décompte des enfants Plus denfants Moins en V2, autant entre V2 et V3 (sur- déclaration en V1 ?) Moins en V2 Moins en V3 uniquement Moins denfants en V2 ou V3 dans 21 % des cas chez les ans (âge en 2005) Même proportion chez les femmes et les hommes

36 - La méthode du décompte des enfants du foyer, hors foyer et décédés en V1 est cohérente avec le nombre total denfants obtenu avec la question récapitulative en V3 - Sous-estimation du nombre denfants en V2 et V3 par la méthode du décompte (au total, 21 % après 50 ans) - Même phénomène entre V1 et V2 ET entre V2 et V3, mais auprès de personnes différentes - Même phénomène chez les hommes et les femmes Conclusion intermédiaire

37 2. Quels enfants disparaissent ?

38 Hypothèses 1) enfants partis du foyer parental et non déclarés comme non cohabitants 2) sous-déclaration des enfants décédés aux vagues V+1 et V+2 (événement récent, sensible...) 3) effet enquêté : non déclaration des enfants non cohabitants 4) effet enquêteur ?...

39 Qui sont les enfants perdus de vue ? a. Faire appel à Jacques Pradel dans son émission « Perdu de vue »... mais elle nexiste plus hélas b. En descriptif, trois étapes : 1) On se limite aux personnes de ans (en 2005) ayant moins denfants en vague V+1 quen V (n = 206 et 311) 2) Décomposition du nombre total denfants en 3 composantes : cohabitants, hors ménage, décédés 3) Confrontation de chaque type denfants entre V1-V2 et V3

40 Les enfants sous-déclarés en vague 3 Nombre de cas cohérents entre V1-2 et V3 concernant ce type denfants Nombre de cas avec moins denfants de ce type en V3 Nombre de cas avec plus denfants de ce type en V3 Exemple pour les enfants hors ménages Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré moins denfants en V3 uniquement (n=206) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123,

41 Les enfants sous-déclarés en vague 3 Nombre de cas cohérents entre V1-2 et V3 concernant ce type denfants Nombre de cas avec moins denfants de ce type en V3 Nombre de cas avec plus denfants de ce type en V3 Exemple pour les enfants hors ménages Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré moins denfants en V3 uniquement (n=206) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123,

42 Les enfants sous-déclarés en vague 3 Nombre de cas cohérents entre V1-2 et V3 concernant ce type denfants Nombre de cas avec moins denfants de ce type en V3 Nombre de cas avec plus denfants de ce type en V3 Exemple pour les enfants hors ménages Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré moins denfants en V3 uniquement (n=206) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123,

43 Les enfants sous-déclarés en vague 3 Nombre de cas cohérents entre V1-2 et V3 concernant ce type denfants Nombre de cas avec moins denfants de ce type en V3 Nombre de cas avec plus denfants de ce type en V3 Exemple pour les enfants hors ménages 2 résultats : 1) 91 % des sous-déclarants en V3 ont déclaré moins denfants non cohabitants en V3 2) parmi ces 91 %, 89 % sont passés de n enfants en à 0 enfant non cohabitant en 2011 Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré moins denfants en V3 uniquement (n=206) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123,

44 Les enfants sous-déclarés en vague 3 Exemple pour les enfants décédés Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré moins denfants en V3 uniquement (n=206) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123, résultats : 1) 95 % des sous-déclarants en V3 ont déclaré autant denfants décédés en V3 2) 3 % des sous-déclarants en V3 ont déclaré moins denfants décédés en V3

45 Les enfants sous-déclarés en vague 2 Exemple pour les enfants hors ménages En vague 2, même phénomène : 1) 90 % des sous-déclarants en V2 ont déclaré moins denfants non cohabitants en V2 2) parmi ces 90 %, 85 % sont passés de n enfants en 2005 à 0 enfant non cohabitant en 2008 Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré moins denfants en V2 (n=311) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123,

46 - La sous-déclaration des enfants tient principalement à la disparition de lensemble des enfants non cohabitants dune personne - Légère sous-déclaration des enfants décédés - Autre cas possibles repérés : sur-déclaration des enfants en vague 1 (un même enfant est déclaré comme appartenant au logement et comme non cohabitant) - Quelques rares cas de beaux-enfants déclarés comme enfants du répondant en vague 1, pas dans les autres Conclusion intermédiaire

47 3. Profil des sous-déclarants

48 Modélisation de la probabilité davoir sous-déclaré vs autant Caractéristiques individuelles : sexe, âge, niveau de diplôme Posture par rapport à lenquête : refus de répondre au revenu, denregistrer les questions sensibles, refus de recevoir les premiers résultats, présence dun tier pendant lentretien Évènement vécu entre les vagues : séparation Nombre denfants des différents types en 2005 : cohabitant, non cohabitant, décédés Présence denfants avec qui le lien est rompu : + interaction avec le sexe du répondant Champ : répondants aux 3 vagues, ans en 2005, ayant déclaré autant ou moins denfants à une vague (n = 2010) Source : Ined-Insee, Erfi-GGS 123,

49 Résultats de la modélisation Aucun effet des caractéristiques individuelles, de la posture par rapport à lenquête, du fait de sêtre séparé Mais sous-déclaration plus forte si : - présence denfants décédés en V1 - au moins 1 enfant non cohabitant en V1 (pas deffet du nombre) - présence denfants avec qui le lien est rompu en V1... avec un effet significatif de linteraction avec le sexe (joue uniquement chez les hommes)

50 - Méthode de décompte des enfants cohabitants, hors ménage et décédés correcte, mais en V1 uniquement - Importante sous-déclaration des enfants non cohabitants en V2 et V3 (21 % chez les 50 ans et plus ; - 0,3 enfant en moyenne en V2, et également en V3) - Même phénomène entre V1-V2 et entre V2-V3 malgré formation accrue des enquêteurs - Même effet chez les hommes et les femmes Conclusion

51 - Pas de profil-type des sous-déclarants sauf le type denfants quils ont en V1 - Quelle(s) interprétation(s) possible(s) ? - Effet enquêteur ? ( a priori non ; phénomène très réparti) - Effet panel, avec une stratégie dévitement de blocs de questions de la part de certains répondants ? - Effet panel, avec une impression que rien na changé à ce niveau depuis la vague précédente ? Conclusion

52 - Pour faire le lien avec la présentation précédente : pas deffet de la sous-déclaration entre V1 et V2 sur la probabilité davoir répondu à V3... Ne plaide pas en faveur de lhypothèse dune stratégie dévitement de la part des enquêtés lassés... Le mystère reste entier... Toutes idées dinterprétation bienvenues Conclusion

53 P our en savoir plus sur lenquête… www-erfi.ined.fr

54

55 Pas de complément déchantillon en V2 ni V3 Risque de déformation de la structure de léchantillon Utile pour le calcul de redressements, pondérations Question des biais éventuels (si les non répondants ont des caractéristiques sépcifiques) Enseignement pour dautres enquêtes longitudinales Étudier lattrition : pourquoi ?

56 Taux dattrition par âge à la... Âge, sexe et vague vague 2, hommes vague 3, hommes vague 2, femmes vague 3, femmes


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