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Échantillonnage aléatoire simple : définition, méthode et exemples

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

Simple random sampling is a sampling method used in market research studies that falls under the category of probability sampling. This means that when employed, simple random sampling gives everyone in the target population an equal and known probability of being selected as a respondent in the sample group.

Simple random sampling assigns numbers to everyone within the population, so that a sample group may be selected using processes that pick random numbers from the list.

Cette méthode d'échantillonnage est la plus appropriée lorsque l'objectif principal d'une étude est que ses résultats soient généralisables à toute 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 de garantir une taille d'échantillon suffisamment grande pour représenter convenablement cette population.

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Méthodes d'échantillonnage aléatoire simple

Afin d'utiliser un échantillonnage aléatoire simple, un chercheur doit connaître la taille de la population afin de déterminer le nombre d'unités totales dans la population. Après avoir trouvé le nombre total d'unités/personnes au sein de la population, le chercheur doit alors attribuer des numéros de série à chacun d'eux.

Par exemple, si l'étude porte sur les employés d'une organisation qui en compte 300, chacun d'entre eux doit se voir attribuer un numéro car il s'agit de la population à partir de laquelle l'échantillon doit être établi.

Une fois les numéros attribués, il existe plusieurs façons courantes de définir la taille d'échantillon requise de la population :

  1. Méthode de la loterie : Cette méthode implique que tous les numéros de série soient écrits sur des morceaux de papier et placés dans un récipient dans lequel ils sont correctement mélangés à la main. Ensuite, des papiers sont prélevés dans le conteneur pour sélectionner le groupe échantillon.
  2. Progiciels : Différents progiciels 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.
  3. Tables de nombres aléatoires : des tables de nombres aléatoires, comme celle ci-dessous allant de 000 à 300, peuvent également être utilisées. Après avoir créé un tableau de nombres aléatoires avec les numéros de série de votre population cible, vous pouvez sélectionner des colonnes/lignes spécifiques pour votre groupe échantillon en fonction de la taille de votre échantillon.
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Quand l'échantillonnage aléatoire simple peut-il être utilisé ?

  1. Lorsque vous avez le temps, les ressources et les moyens financiers/le financement pour le réaliser.
  2. Lorsque vous avez accès à une liste complète de tous les membres de la population cible.
  3. Lorsque vous avez les moyens de contacter/d'accéder à toutes les personnes sélectionnées comme répondants dans le groupe échantillon.

Avantages de l'échantillonnage aléatoire simple

  1. Les résultats sont hautement généralisables pour l'ensemble de la population cible.
  2. Il est facile à comprendre 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 les préjugés humains car les échantillons sont sélectionnés à l'aide d'une sélection aléatoire.
  4. Les données recueillies grâce à un échantillonnage aléatoire simple ont tendance à être bien informées et holistiques.

Inconvénients de l'échantillonnage aléatoire simple

  1. Il 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 le groupe échantillon à ne pas refléter la population. C'est particulièrement le cas lorsque l'échantillon de la population cible n'est déjà pas suffisamment inclusif. Par conséquent, il n'y a aucune assurance de « représentativité ». 
  3. Ce n'est pas une méthode d'échantillonnage favorable dans les cas où la population cible est très importante et/ou est largement dispersée géographiquement.

Cette méthode d'échantillonnage est également assez coûteuse, par conséquent, dans les cas où le coût est une considération primordiale en raison de ressources ou d’un financement limité, ce n'est pas une méthode d'échantillonnage réalisable.

Échantillonnage aléatoire simple et échantillonnage aléatoire stratifié

L'échantillonnage stratifié, également une forme d'échantillonnage probabiliste, consiste à diviser les populations en sous-groupes ou sous-ensembles en fonction de certains critères et à prélever des échantillons dans chacun de ces sous-groupes.

Contrairement à un échantillonnage aléatoire simple, cela garantit que tous les sous-groupes d'une population sont correctement représentés dans le groupe échantillon. Cependant, cela en fait une méthode d'échantillonnage plus compliquée et fastidieuse en comparaison et les chercheurs doivent s'assurer qu'il n'y a pas de chevauchement des différents sous-groupes/strates.

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