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Participation électorale des Autochtones au Canada

2. Données et méthodes

Notre étude se fonde sur les résultats d'enquêtes postélectorales menées par Élections Canada en 2004, en 2006, en 2008 et en 2011. Ces enquêtes reposaient sur des échantillons d'adultes canadiens choisis au hasard et comprenaient un suréchantillon d'Autochtones3. Le nombre total de répondants était de 2 822 (2004), de 3 013 (2006), de 3 348 (2008) et de 3 570 (2011). Le nombre d'Autochtones dans chacun des échantillons était respectivement de 660, de 637, de 520 et de 528. Pour chacun des quatre échantillons, il y avait un mélange d'Autochtones vivant dans les réserves et d'Autochtones vivant en dehors de celles-ci. En moyenne, la proportion d'Autochtones vivant dans une réserve correspondait à 41 % des répondants autochtones. Il y avait une bonne répartition des Autochtones selon les groupes d'âge et le sexe. En outre, des membres des Premières nations, des Métis et des Inuits de partout au Canada faisaient partie de l'échantillon. Cependant, le nombre de répondants métis et inuits inclus dans les échantillons était assez faible. Par conséquent, notre analyse se limite aux répondants autochtones de façon générale. D'autres recherches s'imposent pour que soit examinée en détail la différence entre les divers groupes4.

Chaque enquête comprenait des questions communes sur la démographie et sur les attitudes et croyances politiques ainsi que des questions utiles sur l'inscription et la participation électorale. Nous avons profité pleinement de ces questions dans la mesure du possible. Même si les questions posées dans le cadre des enquêtes ne sont pas tout à fait les mêmes, le nombre de questions communes était suffisant pour nous permettre de comparer les facteurs déterminants influant sur la participation électorale au fil du temps5.

Pour effectuer notre analyse, nous avons utilisé des méthodes normalisées habituellement employées dans le domaine des sciences sociales, soit les analyses bidimensionnelles et les analyses de régression multiple. Nous comparons d'abord le taux de participation en fonction d'une seule variable clé. Nous procédons ensuite à des analyses de régression multiple pour comprendre l'effet d'une variable donnée sur les résultats, tout en assurant le contrôle des autres variables. L'analyse de régression multiple constitue une technique statistique qui permet d'examiner le lien entre une variable dépendante (p. ex. grandeur) et un certain nombre de  variables indépendantes (p. ex. grandeur des parents, régime, activité physique et sexe). Plutôt que de comparer le lien entre la grandeur et toutes les autres causes de façon individuelle, l'analyse de régression multiple nous permet de comparer toutes les variables en même temps et de déterminer l'effet de chacune d'entre elles de façon indépendante.

L'effet estimé de chaque facteur est représenté par un coefficient de régression. Ce coefficient nous permet de déterminer dans quelle mesure une variable indépendante est liée à une variable dépendante. Les coefficients sont accompagnés d'une valeur prédictive qui nous permet de savoir dans quelle mesure nous pouvons être certains que le lien entre les deux variables n'est pas attribuable au hasard. Par conséquent, plus le coefficient de régression est considérable, plus l'effet est important, et, plus la valeur prédictive est faible, plus nous pouvons être certains que les liens ne sont pas attribuables au hasard. Lorsqu'un lien n'est pas attribuable au hasard, nous considérons qu'il est statistiquement significatif.


3 Les taux de réponse aux enquêtes étaient de 28 % (2004), de 32  % (2006), de 26 % (2008) et de 25 % (2011).

4 Les renseignements complets sur l'échantillon sont disponibles sur demande.

5 Les enquêtes complètes sont disponibles sur demande.