调查方法
L’enquête « Être Chinois à Paris » (ChIPRe) recourt à une méthode d’échantillonnage innovante (Network Sampling with Memory) encore jamais testée en France. Cette méthode est particulièrement adaptée pour enquêter des populations rares et/ou difficiles à atteindre (Merli et al. 2015, Mouw & Verdery 2012). L’enquête est menée auprès de 800 personnes nées en Chine et vivant dans un département d’Île-de-France, où résident les deux tiers de la population ciblée. La méthode NSM procède à un échantillonnage partiellement aléatoire en sélectionnant des individus dans la liste des personnes citées par d’autres personnes préalablement enquêtées. Cette méthode permet de constituer un échantillon susceptible d’être représentatif de la population née en Chine et vivant dans l’un des départements d’Île-de-France, qui rassemblent les deux tiers des individus nés en Chine figurant dans le recensement français (2015).
La méthode NSM permet de recueillir des données sur la structure et l’étendue des réseaux de sociabilité (amis, collègues, connaissances, famille…) des personnes interrogées, qui sont rarement étudiées dans les enquêtes sur la migration malgré le rôle crucial des réseaux interpersonnels dans les décisions migratoires et dans l’adaptation des immigrants à leur société d’accueil. Elle représente ainsi un progrès par rapport à la méthode RDS (Respondents-driven Sampling), fréquemment utilisée en France mais qui génère des biais de sélection et exige des hypothèses strictes concernant le processus de sélection des échantillons à partir des réseaux, ce qui conduit à des estimations biaisées des caractéristiques de la population (voir Merli et al. 2015 et Verdery et al. 2015). Même lorsque ces hypothèses sont remplies, les échantillons recueillis par RDS présentent une variance d’échantillonnage élevée et un faible niveau de confiance dans les résultats au sein d’un échantillon donné, ce qui signifie que les estimations sont susceptibles de varier considérablement d’un échantillon à l’autre au sein d’une même population (voir Mouw & Verdery 2012).
La méthode NSM représente également un progrès par rapport à la méthode RDS car elle collecte des informations sur le réseau de sociabilité des répondants et permet d’améliorer la précision et l’efficacité de l’échantillonnage. NSM fournit également des diagnostics explicites pour déterminer à quel moment la taille de l’échantillon est suffisamment importante pour s’approcher des caractéristiques statistiques d’un échantillon aléatoire simple de la population cible (voir Mouw & Verdery 2012).