Resumen de Estimations communales exploitant les données de l'enquête Famille et logements 2011 et du recensement : une opération à hauts risques
À l'été 2013, l'Insee a diffusé à plus de 1 400 communes des estimations d'effectifs pour diverses sous-populations vivant sur leurs territoires : personnes ayant souscrit un pacs, personnes en couple non cohabitant, grands-parents, personnes âgées vivant seules et ayant des enfants résidant à proximité, etc. Ces estimations communales se sont appuyées sur la collecte nationale de l'enquête Famille et logements, enquête de très grande taille associée à l'enquête annuelle de recensement 2011. Afin de leur assurer une qualité suffisante, on a eu recours à une démarche par modélisation, de type « petits domaines ». La première étape s'appuie sur l'ensemble de l'échantillon de l'enquête. Elle consiste à modéliser les probabilités individuelles d'appartenir à la sous-population d'intérêt. Les variables explicatives utilisées sont des variables binaires disponibles dans le recensement : sexe, groupe d'âge, statut matrimonial, etc. Elles délimitent donc des catégories de population au sein desquelles ces probabilités d'appartenir à la sous-population d'intérêt seront considérées homogènes et indépendantes de la commune de résidence. Une fois évaluées ces probabilités, on obtient les estimations communales en les multipliant par les effectifs communaux des catégories associées (fournis par le recensement). Enfin, on procède à un calage sur l'effectif national de la sous-population d'intérêt issu de l'enquête. Parce qu'elle fonde les estimations sur des échantillons de grande taille, cette procédure réduit beaucoup la variance d'échantillonnage par rapport à une estimation qui utiliserait seulement les informations de l'enquête au niveau communal. En contrepartie, le recours à un modèle génère un biais car on assimile un comportement communal à un comportement supra communal. L'erreur qui en résulte peut être appréciée à un niveau agrégé et on constate, sur les variables diffusées, qu'elle reste le plus souvent très acceptable.
