Correction de la non-réponse non-ignorable à l’aide du calage généralisé avec des variables latentes

La méthode du calage généralisé (Deville, 2002) peut être appliquée pour la correction de la non-réponse totale. Le but en est de réduire le biais dû à la non-réponse. Contrairement aux méthodes usuelles de correction de la non-réponse, cette méthode permet une telle correction même lorsque les variables qui causent la non-réponse ne sont connues que sur les répondants. Dans la non-réponse non-ignorable, la probabilité de réponse d’une unité dépend de la variable d’intérêt. Il est possible d’introduire la variable d’intérêt (connue uniquement sur les répondants) comme variable instrumentale pour réaliser la correction de ce mécanisme de non-réponse. De ce fait, les poids de calage dépendent de la variable d’intérêt. Toutefois, plusieurs variables d’intérêt sont d’habitude présentes dans une enquête. Dans notre cas, l’inté- rêt est d’utiliser des variables instrumentales qui ne sont pas directement observables, comme l’attitude envers la politique ou la volonté de répondre à l’enquête. Nous utilisons des modèles à trait latent ("latent trait models") pour fournir les scores des variables latentes pour les ré- pondants. Ce type de variables latentes peuvent être calculées surtout dans des enquêtes sur les attitudes. Plusieurs variables d’intérêt permettent le calcul d’une seule variable latente. De ce fait, les variables latentes peuvent être utilisées comme variables instrumentales dans le calage généralisé pour la correction de la non-réponse non-ignorable. De plus, un système unique de poids peut être développé.