Enquête européenne sur les conditions de travail 2024 : rapport de validation et de modification des données

L’édition et la validation des données sont une partie très importante du processus de collecte et d’examen des données afin d’assurer l’exactitude, la cohérence, la comparabilité et la fiabilité des données.

Ils détectent les erreurs des intervieweurs, corrigent les incohérences et valident les schémas de saut ainsi que la logique liée à l’emploi (par exemple, statut professionnel, horaires, revenus). Le nettoyage harmonise les données entre pays, langues et agences de terrain interdépendants, garantissant que les classifications standard (profession, secteur d’activité, éducation, région) sont correctement appliquées. Il identifie les valeurs aberrantes, vérifie la plausibilité démographique, prépare les variables pour pondération et supprime les identifiants accidentels pour la conformité à la protection des données. Grâce à une validation systématique et à la documentation, le nettoyage des données protège l’intégrité de l’échantillon probabiliste et permet une analyse significative du marché du travail à travers les pays.

La validation a eu lieu avant, pendant et après le travail de terrain, y compris l’assurance qualité des scripts, la logique intégrée et les vérifications de valeurs, ainsi que la surveillance en temps réel via un outil de suivi du travail de terrain. Un nombre significatif de vérifications ont été intégrées au questionnaire, couvrant les erreurs de routage, les réponses incohérentes, les valeurs invraisemblables et les valeurs aberrantes. La plupart des répondants ont déclenché très peu de drapeaux, 98 % des entretiens en face à face et 94 % des entretiens en ligne ayant généré moins de quatre avertissements — preuve d’une qualité globale des données robuste.

Le respect des protocoles d’échantillonnage et de contact a également été évalué. Un nombre relativement restreint d’intervieweurs ont été signalés pour examen, certains entretiens ayant été supprimés en raison d’échecs de rétrovérification, de violations du protocole, d’un codage insuffisant ou d’indicateurs de qualité post-terrain.

D’autres problèmes incluaient des incohérences de routage, des irrégularités temporelles et la nécessité de réviser les pipelines de traitement des données.

Annexes