Échantillonnage aléatoire simple : définition, méthode et exemples

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Table of Contents

Qu'est-ce que l'échantillonnage aléatoire simple ?

L’échantillonnage aléatoire simple est une méthode d’échantillonnage utilisée dans les études de marché qui entre dans la catégorie de l’échantillonnage probabiliste. Cela signifie que lorsqu’il est utilisé, l’échantillonnage aléatoire simple donne à chaque personne de la population cible une probabilité égale et connue d’être sélectionnée comme répondant dans le groupe échantillon.

 

L’échantillonnage aléatoire simple attribue des numéros à chaque personne de la population, de sorte qu’un groupe d’échantillonnage peut être sélectionné à l’aide de processus qui choisissent des numéros aléatoires dans la liste.

Cette méthode d’échantillonnage est la plus appropriée lorsque l’objectif principal d’une étude est que ses résultats puissent être généralisés à l’ensemble d’une population. En d’autres termes, cette méthode d’échantillonnage garantit que les données extraites du groupe échantillon choisi reflètent ce qu’elles seraient pour la population cible dans son ensemble.

L’échantillonnage aléatoire simple est généralement utilisé pour les grandes populations, il est donc important des’assurer que la taille de l’échantillon est suffisamment grande pour représenter convenablement cette population, sinon cela entraînera une augmentation de la marge d’erreur.

Exemple d'échantillonnage aléatoire simple

L’échantillonnage aléatoire simple garantit que tous les participants ont une chance équitable d’être choisis pour la recherche ou l’étude.

Exemple

Une chaîne de magasins utilise l’échantillonnage aléatoire simple pour évaluer les ventes de toutes ses succursales. La chaîne de magasins peut choisir ses succursales au hasard pendant 6 mois pour réaliser une étude de marché détaillée.

Population: Dans cette situation, la population est constituée de toutes les succursales de l’entreprise de vente au détail. Disons que l’entreprise de vente au détail possède 150 succursales dans tout le pays.

Échantillon: Avec un échantillonnage aléatoire simple, l’entreprise sélectionne 85 succursales pour l’étude de marché.

Collecte des données: Pour collecter les données, l’entreprise envoie une enquête aux responsables de chaque branche de vente au détail.

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Comment créer un échantillon en utilisant l'échantillonnage aléatoire simple ?

Afin d’utiliser l’échantillonnage aléatoire simple dans une étude de marché, le chercheur doit connaître la taille de la population afin de déterminer le nombre total d’unités dans la population. Après avoir trouvé le nombre total d’unités/personnes au sein de la population, le chercheur doit ensuite attribuer des numéros de série à chacune d’entre elles.

Par exemple, si l’étude porte sur les employés d’une organisation qui en compte 300, un numéro doit être attribué à chacun d’entre eux, car ils constituent la population dont l’échantillon doit être tiré.

Une fois que les numéros ont été attribués, il existe quelques façons courantes de tirer la taille d’échantillon requise à partir de la population :

La méthode de la loterie :

Cette méthode consiste à écrire tous les numéros de série sur des morceaux de papier et à les placer dans un récipient qui est mélangé manuellement. Ensuite, des jetons sont prélevés dans le récipient pour sélectionner le groupe échantillon.

Logiciels :

Différents outils d’étude de marché sont utilisés par les chercheurs pour sélectionner un groupe échantillon. Excel et SPSS sont les plus courants. Les commandes nécessaires doivent être saisies en ce qui concerne la taille de la population et la taille de l’échantillon requise.

Tables de nombres aléatoires :

On peut également utiliser des tables de nombres aléatoires, telles que celle présentée ci-dessous, allant de 000 à 300. Après avoir créé une table de nombres aléatoires avec les numéros de série de votre population cible, vous pouvez sélectionner des colonnes/lignes spécifiques pour votre groupe d’échantillonnage en fonction de la taille de votre échantillon.

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Quand peut-on utiliser l'échantillonnage aléatoire simple ?

L’échantillonnage aléatoire simple peut générer de meilleurs résultats pour votre enquête lorsqu’il est accompagné des éléments suivants

Logiciel d’enquête :

L’utilisation d’un logiciel d’enquête dispose d’outils permettant de réaliser des enquêtes en ligne, des enquêtes CATI et des analyses d’enquêtes qui peuvent aider à réaliser facilement des études d’échantillonnage aléatoire simple. Vous pouvez créer un panel aléatoire à l’aide d’un gestionnaire de panel d’enquête et mener vos recherches en distribuant l’enquête à partir de l’outil d’étude de marché. Lorsque vous avez le temps, les ressources, un outil d’étude de marché omnicanal et les moyens financiers/le financement pour le réaliser.

Informations sur la population cible :

Lorsqu’on a accès à une liste complète de tous les membres de la population cible, il est simple de choisir un échantillon aléatoire à partir de la liste complète. Cela peut être fait en utilisant les trois moyens que nous avons discutés ci-dessus.

Accessibilité :

Lorsqu’il existe un moyen de contacter/accéder à chaque personne sélectionnée comme répondant dans le groupe échantillon, il est facile de mener des études simples d’échantillonnage aléatoire.

Quels sont les avantages de l'échantillonnage aléatoire simple ?

  1. Les résultats sont hautement généralisables à l’ensemble de la population cible.
  2. Elle est facilement compréhensible et les résultats sont hautement projetables. Contrairement à d’autres méthodes d’échantillonnage, cette méthode ne nécessite pas d’étapes supplémentaires telles que la décomposition de la population en sous-populations.
  3. Par rapport aux autres méthodes d’échantillonnage, l’échantillonnage aléatoire simple présente un faible biais. Il élimine totalement le biais humain puisque les échantillons sont sélectionnés au hasard.
  4. Les données recueillies par le biais de l’échantillonnage aléatoire simple ont tendance à être bien informées et holistiques.

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Inconvénients de l'échantillonnage aléatoire simple

  1. Elle peut ne pas être aussi efficace que d’autres méthodes d’échantillonnage, comme l’échantillonnage stratifié.
  2. Le risque d’erreur d’échantillonnage peut exister, car l’utilisation de la « sélection aléatoire » peut conduire à ce que le groupe échantillon ne soit pas représentatif de la population. C’est particulièrement le cas lorsque l’ensemble de l’échantillon de la population cible n’est déjà pas assez inclusif. Par conséquent, il n’y a aucune garantie de « représentativité ».
  3. Ce n’est pas une méthode d’échantillonnage favorable dans les cas où la population cible est très grande et/ou très dispersée géographiquement.

 

Cette méthode d’échantillonnage est également assez coûteuse, donc dans les cas où le coût est une considération primordiale en raison de ressources ou de financements limités, ce n’est pas une méthode d’échantillonnage réalisable.

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En quoi l'échantillonnage aléatoire simple est-il différent des autres échantillonnages probabilistes ?

Échantillonnage aléatoire simple vs. Échantillonnage stratifié :

Dans l’échantillonnage stratifié, le chercheur divise la population ciblée en strates prédéfinies. Les strates sont construites sur la base de caractéristiques communes.

D’autre part, l’échantillonnage aléatoire simple extrait des échantillons de la population totale sans tenir compte des caractéristiques communes.

Les chercheurs utilisent l’échantillonnage stratifié lorsqu’un sous-groupe particulier doit être représenté dans la recherche.

Cette méthode d’échantillonnage entraîne souvent des biais car les chercheurs appliquent leurs raisonnements pour créer des strates.

Échantillonnage aléatoire simple Vs. Échantillonnage systématique :

Dans l’échantillonnage systématique, le chercheur attribue un numéro à tous les participants. Un point de départ aléatoire est déterminé, et un intervalle est fixé pour sélectionner le premier participant.

Si le numéro d’intervalle choisi est 5, alors chaque 5ème participant est sélectionné – 5ème, 10ème, 15ème, 20ème, 25ème…, etc.

Dans l’échantillonnage systématique, puisque le premier participant est sélectionné au hasard, le reste de l’échantillon est également considéré comme aléatoire.

L’échantillonnage aléatoire simple n’a pas de 

point de départ défini.

Dans cette méthode d’échantillonnage, la sélection des participants peut commencer n’importe où dans l’ensemble de la population.

English 

French 

Make a list 

Faites une liste

Assign a sequential number 

Attribuer un numéro séquentiel

Choose Sample Size 

Choisissez la taille de l’échantillon

Use Random Number Generator 

Utiliser le générateur de nombres aléatoires



Simple Random Sampling Vs. Systematic Sampling:

In systematic sampling, the researcher assigns all participants a number. A random starting point is determined, and an interval is set to select the first participant. 

If the interval number chosen is 5, then every 5th participant is selected – 5th, 10th, 15th, 20th, 25th…, etc. 

In systematic sampling, since the first participant is randomly selected, the rest of the sample is also considered random. 

Simple random sampling does not have any defined starting point.

In this sampling method, the selection of participants can start from anywhere across the entire population. 

[Read more on Systematic Sampling]

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How is Simple Random Sampling different from other Probability Sampling?

Probability sampling refers to selecting participants or samples from the target population for research. 

Simple random sampling is a process in which a number is assigned to every participant within the population. Then participants for the research are picked in random order. 

This process gives every participant an equal probability of being selected.

There are four types of probability sampling: 

  • Cluster Sampling
  • Systematic Sampling
  • Stratified Sampling 
  • Simple Random Sampling

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