Cet article utilise l'approche de l'intégration des données pour construire un nouvel ensemble de poids pour l'enquête par échantillonnage indirect. En nous appuyant sur l'échantillon probabiliste de référence, nous refondons les unités échantillonnées indirectement en tant qu'échantillon non probabiliste pour calculer les poids probabilistes inverses. Par rapport à la méthode existante du partage généralisé des poids, les poids intégrés aux données qui sont proposés peuvent être appliqués aux estimations de la médiane et des quantiles. Dans une application empirique d'estimation de l'acceptation d'argent liquide par les commerçants, nous évaluons l'efficacité de nos poids d'échantillonnage indirect proposés en termes de biais et de variance.