Échantillonnage dirigé par les répondants : une évaluation de la méthodologie actuelle

L'échantillonnage dirigé par les répondants (RDS) utilise une variante d'une stratégie d'échantillonnage par traçage de liens pour collecter des données auprès de populations difficiles à atteindre. En traçant les liens dans le réseau social sous-jacent, le processus exploite la structure sociale pour élargir l'échantillon et réduire sa dépendance à l'échantillon initial (de commodité). Les estimateurs actuels des moyennes de population font des hypothèses fortes afin de traiter les données comme un échantillon probabiliste. Nous évaluons trois sensibilités critiques des estimateurs : au biais induit par l'échantillon initial, aux caractéristiques incontrôlables du comportement des répondants, et à la structure d'échantillonnage sans remplacement. Notre analyse indique : (1) que l'échantillon de commodité des « seeds » peut induire un biais, et que le nombre de vagues d'échantillons généralement utilisées dans le RDS est probablement insuffisant pour le type de mélange nodal requis pour obtenir une réputée asymptotique sans biais ; (2) que le comportement de référence préférentiel des répondants conduit à un biais ; (3) que quand une fraction substantielle de la population cible est échantillonnée, les estimateurs actuels peuvent avoir un biais substantiel. Cet article émet une note de prudence pour les utilisateurs du RDS. Bien que la méthodologie actuelle du RDS soit puissante et astucieuse, les propriétés statistiques favorables revendiquées pour les estimations actuelles montrent qu'elles dépendent fortement d'hypothèses souvent irréalistes. Nous recommandons des moyens d'améliorer la méthodologie.