Comment améliorer les données statistiques sur les apports caloriques de la population au Royaume-Uni : résultats du projet ECLIPSE

Mi-février, le Data Science Campus de l'Office for National Statistics du Royaume-Uni, a publié des résultats issus du projet Evaluating calorie intake for population statistical estimates (ECLIPSE). Il fait suite, entre autres, à un rapport de 2016 de la Behavioural Insights Team, soulignant un mouvement inverse entre baisse des calories consommées déclarées et hausse du taux d'obésité. À partir de la National Diet and Nutrition Survey, le projet ECLIPSE avait pour objectifs de comparer les apports énergétiques estimés à partir de données biométriques (mesures considérées comme robustes et objectives) et de données auto-évaluées et déclarées dans les enquêtes statistiques, et de déterminer les facteurs individuels associés aux écarts quantifiés. Il s'agissait également d'explorer des méthodes permettant d'améliorer la précision des statistiques au niveau de la population. De manière générale, le taux d'erreur moyen dans les consommations énergétiques déclarées est de 32 %, variant de - 16,5 % (sous-déclaration) à + 72 % (sur-déclaration), le poids étant un facteur significatif associé aux erreurs de déclaration individuelle. D'autres travaux sont encore nécessaires pour affiner ces résultats, notamment quant à leur évolution dans le temps et à la mise en œuvre des méthodes testées dans la production des statistiques officielles.

Distribution de l'« erreur » dans les apports énergétiques estimés auto-déclarés, pour les hommes (n=99) et les femmes (n=98), Royaume-Uni, 2008-2014

Source : Data Science Campus

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