Voxco lance 4 nouvelles fonctionnalités pour Améliorer les capacités de recherche et élever le CX

Analyse de texte | Tableau de bord NPS | Traduction automatisée | Nouveau Statut de Distribution

Outils dynamiques. Automatisation accrue. Précision améliorée.

Échantillon représentatif : Définition, méthode et exemples

Boîte à outils pour les études de marché

Démarrez avec le kit d’études de marché de Voxco.

Guide des tendances en matière d’études de marché + Guide des enquêtes en ligne + Guide des études de marché agiles + 5 modèles d’études de marché.

SHARE THE ARTICLE ON

Representative sample cvr
Table des matières

Qu'est-ce qu'un échantillon représentatif?

On peut décrire les échantillons représentatifs comme une petite quantité ou une partie ou un sous-ensemble d’un ensemble ou d’une entité plus large. Il possède les mêmes propriétés que celles de la population plus large dont il est représentatif.

Prenons l’exemple d’une marque qui est sur le point de lancer un nouveau service ou produit en Bavière. L’Allemagne. Il serait impossible pour la marque d’enquêter auprès de chaque personne en Bavière pour évaluer sa réaction au lancement. Comme alternative, les chercheurs peuvent rassembler un petit échantillon dans différentes parties de la Bavière, qui représentera la population de cette région. Les personnes interrogées seront ensuite sondées pour obtenir leur avis sur le produit/service. Cet échantillon de personnes choisies en Bavière est appelé « échantillon représentatif ».

Télécharger le kit d'étude de marché

Obtenez le guide des tendances en matière d’études de marché, le guide des enquêtes en ligne, le guide des études de marché agiles et 5 modèles d’études de marché.

Making the most of your B2B market research in 2021 PDF 3 s 1.png

Importance des échantillons représentatifs dans les études

  • Un échantillon représentatif est essentiellement un petit nombre d’individus qui reflètent les propriétés de votre population cible avec un haut degré de précision. Il n’est donc pas nécessaire d’enquêter sur l’ensemble de la population cible.
  • Sans enquête sur un échantillon, le lancement d’un produit ou l’adoption d’une nouvelle loi reviendrait à tirer à l’aveuglette. On n’aurait aucune idée de l’opinion de la population cible et de la manière dont elle accueillerait ces changements.
  • Sans échantillons représentatifs, toutes les données collectées ne refléteraient pas exactement les perceptions sur le terrain. C’est pourquoi les échantillons doivent être sélectionnés avec soin.
  • C’est une condition nécessaire à la réussite de toute étude de marché – il n’est tout simplement pas possible d’interroger l’ensemble d’un groupe démographique (qu’il s’agisse d’une ville, d’un État ou même d’un pays entier).
  • Des échantillons plus larges permettent de mieux cerner la population cible et de réduire les biais dans vos résultats.
  • Des échantillons représentatifs plus grands permettent également de couvrir les personnes qui abandonnent pendant la participation à vos enquêtes. L’impact des enquêtes incomplètes serait ainsi négligeable.



Comment construire et développer un échantillon représentatif

Il existe deux techniques que les chercheurs peuvent utiliser pour créer des échantillons représentatifs. Il s’agit de l’échantillonnage probabiliste et de l’échantillonnage non probabiliste.

Representative sample

Échantillonnage probabiliste

Il s’agit d’une technique basée sur la théorie des probabilités, dans laquelle les analystes ou les chercheurs sélectionnent un échantillon à partir d’une population plus large. Les participants doivent être sélectionnés via un processus de sélection aléatoire pour être considérés comme un échantillon probabiliste.

L’échantillonnage aléatoire simple est le choix idéal si l’on souhaite utiliser la probabilité pour obtenir un échantillon représentatif. Les choix de l’échantillon sont aléatoires, ce qui garantit que tous les membres de la population auront approximativement la même probabilité d’être inclus ou sélectionnés dans l’échantillon.

Échantillonnage non probabiliste

L’échantillonnage non probabiliste est une méthode dans laquelle les analystes et les chercheurs sélectionnent des échantillons en fonction de leur jugement (qui est subjectif) plutôt que de choisir des répondants au hasard. Dans le cas de l’échantillonnage non probabiliste, tous les membres de la population n’ont pas la possibilité de participer directement à l’étude, contrairement à l’échantillonnage probabiliste, où tous les membres de la population cible ont une chance d’être sélectionnés pour l’étude.

Comme les chercheurs connaissent les caractéristiques démographiques/populationnelles de l’échantillon représentatif sélectionné, cela permet de limiter le profil de l’échantillon cible. Les chercheurs peuvent définir les variables qui les intéressent, comme la localité, l’âge, la race, le sexe, etc. En connaissant ces attributs avant même d’obtenir les informations, les chercheurs ont la possibilité de créer un échantillon représentatif qui répond parfaitement à leurs besoins. En connaissant ces caractéristiques avant même d’obtenir des informations, les chercheurs sont en mesure de créer un échantillon représentatif qui répond parfaitement à leurs besoins. L’objectif principal étant que l’étude de recherche dispose des données les plus précises possibles.

Comment éviter les erreurs d'échantillonnage

Si un échantillon n’est pas représentatif, cela crée un problème connu sous le nom de marge d’erreur. Disons que l’on souhaite avoir un échantillon représentatif de 200 employés travaillant dans une grande organisation. Vous devez sélectionner un nombre similaire de personnes parmi les hommes et les femmes. Si votre échantillon est biaisé, les résultats que vous obtiendrez seront également biaisés.

Une autre chose à garder à l’esprit est la taille de l’échantillon – il doit être aussi grand que possible dans les limites de votre budget. Des outils comme le gestionnaire de panel Voxco peuvent vous aider à sélectionner le bon échantillon pour vos enquêtes et à entretenir les répondants. Il est nécessaire d’inclure des personnes de tous les types démographiques dans votre échantillon pour obtenir un retour d’information honnête et précis.

Découvrez le logiciel d'enquête Voxco en action grâce à une démonstration gratuite.

Ce que votre logiciel d'enquête doit avoir pour étudier efficacement des échantillons représentatifs

Collecte de données omnicanales

Votre groupe démographique cible peut se trouver n’importe où, et tous n’ont pas un accès permanent à Internet. C’est pourquoi le logiciel d’enquête omnicanal de Voxco permet aux chercheurs et aux analystes de recueillir les réactions d’échantillons représentatifs sur tous les canaux – en ligne, en face à face et par téléphone.

Vous êtes ainsi assuré que vos recherches reposent sur des données précises et que les barrières géographiques n’entravent pas le déroulement de vos enquêtes.

Analyses et tableaux de bord

La découverte d’informations à partir de votre échantillon nécessite des outils d’analyse performants. Les outils d’analyse de Voxco peuvent vous aider à trouver des relations entre vos données démographiques et le sujet de votre étude. Les résultats sont affichés de manière pratique sur des tableaux de bord intuitifs, qui transmettent les bonnes informations et vous aident à donner un sens aux données que vous avez recueillies.

Intégration des récompenses

La précision des données d’un échantillon représentatif dépend du nombre de personnes que vous avez interrogées.

Pour inciter un plus grand nombre de personnes à participer à vos enquêtes, vous pouvez envisager de les récompenser, ce qui vous permettra de réduire le taux d’abandon et de garantir l’exactitude de vos données. Le logiciel d’enquête en ligne de Voxco peut intégrer de manière transparente à vos enquêtes des récompenses liées à l’achèvement de l’enquête, en veillant à ce que les récompenses ne soient présentées qu’aux répondants qui ont terminé l’enquête.

Read more

Shopping Basket