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Les études de recherche tentent souvent de trouver des corrélations, des différences ou des caractéristiques entre les membres de grands groupes de personnes. Souvent, il n’est pas possible de collecter des données auprès de chaque membre d’un tel groupe. Dans ce cas, les chercheurs doivent prendre l’initiative de sélectionner un groupe d’échantillonnage approprié qui puisse représenter leur population cible.
Un groupe d’échantillonnage est un sous-ensemble d’une population. Les études auront une population cible distincte à partir de laquelle le groupe d’échantillonnage devra être sélectionné. Par exemple, si votre étude porte sur la prévalence de la dépression chez les adolescents en France, votre échantillon doit être sélectionné parmi la population d’adolescents en France.
Il est important que les chercheurs choisissent une méthode d’échantillonnage adaptée à leur étude afin de choisir leur groupe d’échantillonnage avec précision. En effet, il est essentiel de choisir le bon groupe échantillon, car tout mauvais groupe échantillon ne fournirait aucunement une représentation précise de leur population cible.
Les méthodes d’échantillonnage sont divisées en deux grandes catégories qui sont :
Échantillonnage probabiliste : dans l’échantillonnage probabiliste, un groupe échantillon est sélectionné au moyen d’un processus aléatoire et non biaisé.
Échantillonnage non probabiliste : cette méthode, quant à elle, implique des processus de sélection d’un groupe échantillon par le biais de processus non aléatoires, généralement selon le jugement du chercheur.
Dans cet article, nous nous pencherons spécifiquement sur l’échantillonnage non probabiliste et ses caractéristiques.
Contrairement à l’échantillonnage probabiliste, qui utilise des méthodes de « sélection aléatoire » pour constituer un groupe d’échantillons, l’échantillonnage non probabiliste permet au chercheur d’utiliser son jugement pour sélectionner ce groupe.
Par conséquent, tous les membres d’une population, ou d’une population cible, n’ont pas une chance égale et connue d’être sélectionnés comme répondants.
Fréquemment, les chercheurs ont recours à l’échantillonnage non probabiliste lorsque les méthodes d’échantillonnage probabiliste ne sont pas réalisables. L’échantillonnage probabiliste est mieux adapté à la recherche quantitative, car il reflète davantage l’ensemble de la population, mais tous les chercheurs ne disposent pas nécessairement des moyens de le faire et, dans de tels cas, un échantillonnage non probabiliste se révèle nécessaire.
Comme son nom l’indique, l’échantillonnage de commodité implique la collecte de données là où elles sont le plus facilement accessibles au chercheur. L’échantillonnage de commodité est également connu sous le nom d’échantillonnage accidentel, car les répondants sont choisis au moment et à l’endroit où ils sont rencontrés. Cet échantillonnage de commodité est utilisé dans les cas où certaines populations cibles ne sont pas aisément accessibles ou bien lorsque les chercheurs disposent d’un délai limité.
Par exemple, si une étude est menée sur les habitudes de consommation du café, un chercheur peut choisir de se rendre dans différents cafés afin de recueillir des informations auprès des clients de ces établissements.
Toutefois, en utilisant la méthode de l’échantillonnage de commodité, il est important que le chercheur évite de transformer son groupe d’échantillon en un groupe biaisé, car cela conduirait à des résultats inexacts dans son étude.
L’échantillonnage par quotas est utilisé dans les cas où l’étude vise à représenter des variables telles que l’âge, le sexe, le revenu, la profession ou tout autre groupe déterminé. Étant donné que cette méthode d’échantillonnage consiste à regrouper des personnes ayant certaines caractéristiques similaires, elle peut être considérée comme une forme d’échantillonnage stratifié proportionnel, qui est ici une composante de l’échantillonnage probabiliste. Cependant, dans ce cas, la proportion prédéterminée de personnes sera échantillonnée à partir de différents groupes en fonction et sur la base de la commodité.
Par exemple, si vous souhaitez mener une étude avec 55 % de participants masculins, vous pouvez choisir d’inclure des participants masculins facilement disponibles, jusqu’à ce que vous ayez atteint le nombre ou la taille qui soit requis pour votre quota.
Comme nous l’avons mentionné précédemment, la plupart des chercheurs s’intéressent à des populations cibles particulières. Cet échantillonnage connu sous le nom d’échantillonnage par jugement ou intentionnel, est une méthode par laquelle les chercheurs choisissent les répondants en fonction de la personne la mieux placée pour fournir les informations requises.
Par exemple, si vous deviez mener une étude sur les habitudes de dépenses de personnes millionnaires, vous ne pourriez obtenir des informations de première main que de ceux qui ont accumulé des millions de patrimoine, et par conséquent, ces personnes doivent être choisies comme répondants.
L’échantillonnage boule de neige est une méthode d’échantillonnage non probabiliste qui est utilisée lorsque la population cible de l’étude est inaccessible ou particulièrement difficile à trouver. Dans ce cas, le chercheur entre en contact avec une personne qui répond aux critères d’inclusion dans son groupe d’échantillonnage, puis lui demande de recommander d’autres répondants potentiels qu’elle connaît et qui répondent aux critères.
Par exemple, si nous faisons une étude sur les Amérindiens, un groupe ethnique qui ne représente que 1,6 % de la population américaine, il peut être avantageux d’utiliser la méthode d’échantillonnage boule de neige. Après avoir trouvé un ou quelques Amérindiens, ils pourront éventuellement indiquer une liste de contacts d’autres Amérindiens qu’ils connaissent peut-être, parents ou amis.
L’échantillonnage consécutif, également connu sous le nom d’échantillonnage énumératif total, est une méthode d’échantillonnage dans laquelle un chercheur travaille avec un groupe échantillon durant un certain temps, puis choisit un nouveau groupe échantillon avec lequel travailler à nouveau, et ainsi de suite jusqu’à ce qu’il ait acquis la quantité de données dont il a besoin. Il s’agit d’un cas similaire à celui de l’échantillonnage de commodité, à la différence qu’il y a plusieurs groupes échantillon au cours de l’étude.
Ce type d’échantillonnage est couramment utilisé dans divers domaines tels que les études de marché, l’expérience client, les soins de santé, etc. Voici quelques exemples de chaque type d’échantillonnage non probabiliste dans diverses méthodes de recherche.
Une façon d’utiliser l’échantillonnage de commodité dans les études de marché consiste à mener des entretiens avec les clients d’un centre commercial populaire. Par exemple, une marque peut recueillir les avis des acheteurs, un samedi après-midi, et tirer parti de la commodité d’une zone à fort trafic telle que ce centre commercial.
Une marque peut établir des quotas qui soient basés sur des données démographiques particulières de la clientèle, telles que la situation matrimoniale ou les tranches de revenus, afin de recueillir des commentaires ciblés sur un nouveau service.
Une équipe de recherche en soins de santé peut utiliser l’échantillonnage intentionnel pour sélectionner des professionnels de la santé, spécialisés dans un domaine médical particulier, qui correspond au sujet de recherche. Cela garantit un échantillon disposant des connaissances nécessaires.
Un éditeur de logiciels peut utiliser ce type d’échantillonnage en identifiant les premiers utilisateurs d’un nouveau logiciel, tout en leur demandant de recommander des utilisateurs potentiels pour une enquête. Cette méthode aide à explorer un marché de niche dans lequel les participants initiaux ont des liens avec d’autres utilisateurs intéressés par le produit.
L’échantillonnage non probabiliste est une méthode appropriée lorsque vous avez un accès limité à l’ensemble de la population. Voyons dans quelles autres circonstances vous devriez utiliser ce type d’échantillonnage.
L’impact de l’échantillonnage non probabiliste sur la réussite de la recherche dépend de divers facteurs. Les types d’échantillonnage vous permettent de mener, de manière transparente, des recherches exploratoires ou qualitatives et de vous concentrer sur des sous-groupes spécifiques au sein de la population. En outre, ils vous permettent de cibler intentionnellement des groupes d’échantillons spécifiques, ce qui vous aide à étudier des groupes rares, qui ne sont pas représentés dans de grandes populations.
L’impact dépend de l’harmonisation de la méthode d’échantillonnage avec les objectifs de recherche et de la gestion des
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