Cette partie rassemble les indicateurs de qualité de la collecte. Les trois variables présentées ci-dessous sont toutes renseignées par l’enquêteur (et non par le ménage enquêté) :
j11 — « Qualité de l’enquête » : appréciation globale de l’entretien, renseignée sur la page de couverture du questionnaire (fichier res_deb).qual1aa — « Qualité de la réponse en générale » : évaluation de la qualité des réponses obtenues, renseignée dans le module de remarques en fin de questionnaire (fichier res_remq).qual2aa — « Réaction du répondant » : appréciation de l’attitude du répondant pendant l’entretien, renseignée dans le même module de fin de questionnaire.Les résultats présentés ci-dessous sont provisoires, et sont susceptibles de faire l’objet de corrections.
La variable j11 — « Qualité de l’enquête » — est renseignée par l’enquêteur sur la page de couverture du questionnaire. Les modalités sont : 1 = bonne, 2 = moyenne, 3 = mauvaise. La grande majorité des entretiens sont jugés de bonne qualité ou de qualité moyenne (Figure 10.1).
res_deb_site |>
mutate(
Qualité = case_when(
j11 == 1 ~ "Bonne",
j11 == 2 ~ "Moyenne",
j11 == 3 ~ "Mauvaise",
TRUE ~ as.character(j11)
),
Qualité = factor(Qualité, levels = c("Bonne", "Moyenne", "Mauvaise"))
) |>
count(Observatory, Qualité) |>
ror_bar_v(x = Qualité, y = n, y_label = "Nombre d'entretiens", show_pct = FALSE)
Dans la plupart des cas, le répondant est le chef de ménage lui-même ou son conjoint. Quelques entretiens ont été réalisés avec un autre membre du ménage (Table 10.1).
res_deb |>
mutate(
Répondant = case_when(
j10 == 1 ~ "Chef de ménage",
j10 == 2 ~ "Conjoint(e)",
j10 == 3 ~ "Autre membre",
j10 == 91 ~ "Autre",
TRUE ~ paste0("Code ", j10)
)
) |>
count(Observatory, Répondant) |>
pivot_wider(names_from = Observatory, values_from = n, values_fill = 0) |>
gt() |>
tab_style(
style = list(cell_text(weight = "bold"), cell_fill(color = "#DCDCDC")),
locations = cells_column_labels(columns = everything())
) |>
tab_source_note(source_note = md("**Source : Enquête auprès des OR 2025**"))| Répondant | Alaotra | Marovoay |
|---|---|---|
| Source : Enquête auprès des OR 2025 | ||
La variable qual1aa — « Qualité de la réponse en générale » — est renseignée par l’enquêteur dans le module de remarques en fin de questionnaire. Les modalités prévues sont : 1 = bonne, 2 = mauvaise. La Figure 10.2 présente la répartition par observatoire (les codes aberrants sont exclus, voir l’encadré ci-dessous).
res_remq_site |>
filter(!is.na(qual1aa), qual1aa %in% c(1, 2)) |>
mutate(
Qualité = case_when(
qual1aa == 1 ~ "Bonne",
qual1aa == 2 ~ "Mauvaise"
),
Qualité = factor(Qualité, levels = c("Bonne", "Mauvaise"))
) |>
count(Observatory, Qualité) |>
mutate(pct = round(n / sum(n) * 100, 1), .by = Observatory) |>
ror_bar_v(x = Qualité, y_label = "% des réponses", show_pct = TRUE)
La variable qual2aa — « Réaction du répondant » — est renseignée par l’enquêteur dans le même module. Les modalités prévues sont : 1 = ouvert (à l’aise), 2 = neutre, 3 = méfiant. La Figure 10.3 présente la répartition (les codes aberrants sont exclus).
res_remq_site |>
filter(!is.na(qual2aa), qual2aa %in% c(1, 2, 3)) |>
mutate(
Réaction = case_when(
qual2aa == 1 ~ "Ouvert (à l'aise)",
qual2aa == 2 ~ "Neutre",
qual2aa == 3 ~ "Méfiant"
),
Réaction = factor(Réaction, levels = c("Ouvert (à l'aise)", "Neutre", "Méfiant"))
) |>
count(Observatory, Réaction) |>
mutate(pct = round(n / sum(n) * 100, 1), .by = Observatory) |>
ror_bar_v(x = Réaction, y_label = "% des réponses", show_pct = TRUE)
qual1aa et qual2aa
qual1aa = 3 (21 observations : 3 Alaotra, 18 Marovoay) — Le code 3 n’existe pas dans la grille de codage (1 = Bonne, 2 = Mauvaise). L’hypothèse la plus probable est une erreur de saisie : l’enquêteur a noté j11 = 3 (Mauvaise) sur la page de couverture et l’opérateur a reporté ce code par erreur dans qual1aa. On note d’ailleurs que 12 de ces 21 cas ont également qual2aa = 3 (Méfiant) et que j11 vaut 2 ou 3 dans la quasi-totalité des cas, ce qui confirme qu’il s’agit d’entretiens difficiles. Action recommandée : recoder ces 21 observations en qual1aa = 2 (Mauvaise), ou les laisser en NA si l’on ne peut confirmer.
qual2aa = 4 (1 observation, Alaotra) — Le code 4 n’existe pas dans la grille (1 = Ouvert, 2 = Neutre, 3 = Méfiant). qual1aa vaut 1 (Bonne) et la remarque est vide. Il s’agit d’une erreur de saisie isolée. Action recommandée : recoder en NA.
Valeurs manquantes : 3 ménages ont qual1aa et qual2aa à NA. Ces cas sont à vérifier auprès de l’équipe de saisie.
Les identifiants précis des ménages concernés sont disponibles dans les données brutes (res_remq.dta) et ne sont pas reproduits ici pour des raisons de confidentialité.
res_remq |>
left_join(res_deb |> select(j5, j1, j11), by = "j5") |>
filter(
(!qual1aa %in% c(1, 2) & !is.na(qual1aa)) |
(!qual2aa %in% c(1, 2, 3) & !is.na(qual2aa)) |
is.na(qual1aa) | is.na(qual2aa)
) |>
mutate(
Obs_n = row_number(),
j11_lbl = case_when(j11 == 1 ~ "Bonne", j11 == 2 ~ "Moyenne", j11 == 3 ~ "Mauvaise"),
qual1aa = as.numeric(qual1aa),
qual2aa = as.numeric(qual2aa)
) |>
select(Obs_n, Observatory, j11 = j11_lbl, qual1aa, qual2aa) |>
gt() |>
cols_label(Obs_n = "#", j11 = "j11 (couverture)",
qual1aa = "qual1aa", qual2aa = "qual2aa") |>
tab_style(
style = list(cell_text(weight = "bold"), cell_fill(color = "#DCDCDC")),
locations = cells_column_labels(columns = everything())
) |>
sub_missing(missing_text = "NA") |>
tab_style(
style = cell_fill(color = "#FFCCCC"),
locations = cells_body(
columns = qual1aa,
rows = !qual1aa %in% c(1, 2) | is.na(qual1aa)
)
) |>
tab_style(
style = cell_fill(color = "#FFCCCC"),
locations = cells_body(
columns = qual2aa,
rows = !qual2aa %in% c(1, 2, 3) | is.na(qual2aa)
)
) |>
tab_source_note(source_note = md("**Source : Enquête auprès des OR 2025 — identifiants ménages anonymisés**"))| # | Observatory | j11 (couverture) | qual1aa | qual2aa |
|---|---|---|---|---|
| Source : Enquête auprès des OR 2025 — identifiants ménages anonymisés | ||||
Le Table 10.3 croise les deux indicateurs d’évaluation de fin de questionnaire (qual1aa et qual2aa) par observatoire, en ne retenant que les codes valides.
res_remq |>
filter(qual1aa %in% c(1, 2), qual2aa %in% c(1, 2, 3)) |>
mutate(
`Qualité réponse` = case_when(
qual1aa == 1 ~ "Bonne", qual1aa == 2 ~ "Mauvaise"
),
`Réaction répondant` = case_when(
qual2aa == 1 ~ "Ouvert", qual2aa == 2 ~ "Neutre", qual2aa == 3 ~ "Méfiant"
)
) |>
count(Observatory, `Qualité réponse`, `Réaction répondant`) |>
mutate(n = if_else(n < 5, NA_integer_, n)) |>
pivot_wider(names_from = Observatory, values_from = n, values_fill = 0) |>
gt() |>
tab_style(
style = list(cell_text(weight = "bold"), cell_fill(color = "#DCDCDC")),
locations = cells_column_labels(columns = everything())
) |>
sub_missing(missing_text = "< 5") |>
tab_source_note(source_note = md("**Source : Enquête auprès des OR 2025**"))| Qualité réponse | Réaction répondant | Alaotra | Marovoay |
|---|---|---|---|
| Source : Enquête auprès des OR 2025 | |||
Le champ rmq_gle recueille les remarques libres de l’enquêteur en fin d’entretien. Sur les 1026 ménages, 857 comportent une remarque substantielle (hors « RAS »). Ces remarques, rédigées en malgache, signalent notamment des difficultés rencontrées lors de l’entretien (répondant pressé, absences répétées, méfiance) ou apportent des précisions sur la situation du ménage.