Homogénéité et hétérogénéité
L’homogénéité désigne le niveau d’uniformité entre les unités d’échantillonnage au sein d’une population. L’homogénéité est généralement comprise comme le fait que tous les éléments de l’échantillon partagent des caractéristiques semblables ou identiques (par exemple, les personnes d’un échantillon homogène peuvent avoir le même âge, le même lieu de résidence ou le même emploi). Néanmoins, au sens mathématique, l’homogénéité sous-tend qu’un ensemble de données peut être analysé mathématiquement et fonctionne selon des règles et des contraintes identiques.
Plus une population est homogène, plus les conclusions issues d’un petit échantillon sont valables. Le manque d’homogénéité, ou hétérogénéité, au sein d’une population peut avoir une incidence négative majeure sur l’interprétabilité et la validité des résultats obtenus à partir d’un échantillon. Dans une population hétérogène, la probabilité est plus élevée qu’un échantillon unique ne reflète pas la complexité de la population et que des caractéristiques importantes puissent être déformées ou ignorées.
Par conséquent, l’évaluation du niveau d’hétérogénéité d’une population est une étape clé, aussi bien pour l’échantillonnage généralisable que pour l’échantillonnage dirigé. En règle générale, il convient de diviser une population hétérogène de telle sorte que chaque sous-groupe soit suffisamment homogène aux fins de l’échantillonnage, compte tenu de l’objectif et de l’étendue de l’audit.
Les deux exemples de la figure 4 montrent combien il est important de comprendre si une population est homogène ou non. Le premier exemple concerne un sondage hypothétique mené auprès d’employés d’un ministère au sujet de l’adéquation de la qualité de l’eau et de l’air dans leur environnement de travail. Comme tous les employés respirent le même air et boivent la même eau, ils forment une population homogène, si bien qu’un seul échantillon serait suffisant. Dans le deuxième exemple, le sondage porte sur le style de gestion au ministère. Étant donné que certains employés sont membres de la direction et que d’autres sont syndiqués, il existe deux groupes distincts de personnes (deux populations) qui peuvent avoir des opinions très différentes au sujet du style de gestion. Dans un tel cas, il serait donc plus judicieux de prélever deux échantillons distincts, un pour chaque population.
L’évaluation du niveau d’hétérogénéité d’une population est une première étape difficile à franchir et elle est souvent menée avec peu de données solides. Dans certains cas, les auditeurs peuvent même ne pas disposer des renseignements nécessaires pour évaluer le degré d’hétérogénéité. Par exemple, l’analyse synthétisée dans la figure 4 ne serait pas possible si les données sur le personnel ventilées entre le personnel syndiqué et la direction n’étaient pas disponibles.
L’hétérogénéité augmente toujours le coût et la complexité d’un audit, car plusieurs échantillons et méthodes d’échantillonnage pourraient alors être nécessaires pour mener à bien les travaux d’audit. De plus, étant donné qu’il est peu probable qu’une population ou une sous-population soit parfaitement homogène, les équipes d’audit doivent déterminer le degré d’hétérogénéité acceptable en fonction de leur objectif et de l’étendue de l’audit.
En fin de compte, les auditeurs doivent être convaincus que chaque sous-groupe qu’ils créent est composé d’unités raisonnablement semblables (sur le plan du seuil de signification, du risque, des caractéristiques de la population ou d’autres paramètres pertinents pour l’objectif de l’audit) qui puissent être analysées de la même manière.
La partie 2 du présent guide contient de plus amples renseignements sur la manière d’évaluer et d’optimiser l’homogénéité des populations.
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