Échantillonnage aléatoire: Définition, exemples et types

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Table of Contents

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

L’échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d’échantillonnage probabiliste que l’on trouve dans les logiciels d’études de marché et qui utilise un processus en deux étapes pour sélectionner le groupe échantillon. La population est d’abord divisée en sous-populations homogènes, ou strates, qui sont mutuellement exclusives et collectivement exhaustives. Cela signifie que chaque élément de la population doit être affecté à une seule strate, et qu’il ne doit pas y avoir de chevauchement d’éléments entre les strates. La population est divisée en différentes strates sur la base de certaines variables de stratification, comme le revenu ou le domicile, par exemple.

 

Après que les éléments ont été divisés en strates respectives, le SRS (échantillonnage aléatoire simple) peut être utilisé dans les études de marché pour choisir les éléments de chaque strate qui feront partie du groupe échantillon. Comme ces éléments sont sélectionnés de manière probabiliste, chaque élément de la population a une chance égale et connue d’être sélectionné. C’est pourquoi l’échantillonnage aléatoire stratifié est un type d’échantillonnage probabiliste. En théorie, seul le SRS devrait être utilisé pour sélectionner des éléments dans les strates, mais en pratique, les chercheurs utilisent parfois d’autres méthodes d’échantillonnage, comme l’échantillonnage aléatoire systématique

Guide des méthodes d'échantillonnage

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Stratified sampling

Définition

L’échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d’échantillonnage qui divise la population cible en groupes homogènes avant d’utiliser le SRS pour sélectionner des éléments de chaque strate pour faire partie du groupe échantillon.

Types d'échantillonnage aléatoire stratifié

L’échantillonnage aléatoire stratifié se divise en deux grandes catégories. Elles sont les suivantes :

Échantillonnage stratifié proportionnel

Dans l’échantillonnage stratifié proportionnel, la taille de l’échantillon tiré de chaque strate est proportionnelle à la taille de la strate par rapport à la population totale. Par conséquent, une fois la taille de l’échantillon connue, les chercheurs calculent le pourcentage ou la proportion de chaque strate par rapport à la taille de la population cible. Une fois que la taille relative de chaque strate est connue, une taille d’échantillon pour chaque strate peut être déterminée. Une fois cela fait, un échantillonnage aléatoire simple peut être utilisé pour sélectionner des éléments aléatoires dans chaque strate. Cette méthode d’échantillonnage est plus facile, plus rapide et plus directe que l’échantillonnage stratifié disproportionné.

Cette méthode est utilisée parce que les plus grandes strates, ou sous-populations, ont tendance à avoir des écarts types plus importants (en ce qui concerne les caractéristiques des variables stratifiées choisies) et donc, pour augmenter la précision de la recherche, des tailles d’échantillon plus importantes doivent être choisies dans ces strates.

 

Échantillonnage stratifié disproportionné

Dans l’échantillonnage stratifié disproportionné, en revanche, la taille de l’échantillon choisi dans chaque strate est proportionnelle à la taille relative de la strate et à l’écart type de la distribution des caractéristiques parmi les éléments de cette strate. Les unités d’échantillonnage de chaque strate sont déterminées par le chercheur et la raison d’être de son étude.

Étapes pour réaliser un échantillonnage aléatoire stratifié

  1. Choisissez une population cible.
  2. Dressez la liste de tous les éléments de la population cible.
  3. En fonction du thème de l’étude, choisissez une variable de stratification permettant de diviser la population en sous-groupes homogènes, ou strates.
  4. Lister tous les éléments de la population cible selon les stratifications choisies.
  5. Choisissez une taille d’échantillon pour l’étude.
  6. Calculez la taille de l’échantillon de chaque strate. Cela dépendra du type d’échantillonnage stratifié qui est employé ; s’il est proportionnel ou disproportionné.
  7. Utilisez l’échantillonnage aléatoire simple pour choisir des éléments dans chaque strate, en gardant à l’esprit la taille de l’échantillon de la strate.

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Quand l'échantillonnage aléatoire stratifié est-il utilisé?

  • Lorsque les études visent à trouver des corrélations ou des différences (ou toute sorte de relation) entre différents sous-groupes d’une population.
  • Lorsque les chercheurs essaient d’étudier uniquement des strates spécifiques de la population.
  • Lorsque les chercheurs veulent gagner du temps en ayant une taille d’échantillon plus petite, l’échantillonnage stratifié peut être utilisé pour choisir un groupe échantillon, car il s’agit d’une méthode d’échantillonnage très précise, qui ne nécessite donc pas une grande taille d’échantillon.

Avantages de l'échantillonnage aléatoire stratifié

  1. Permet d’établir des comparaisons entre des sous-groupes d’une population, car la population est divisée en strates homogènes sur la base de caractéristiques communes.
  2. Méthode d’échantillonnage probabiliste la plus précise et la plus efficace par rapport à d’autres plans d’échantillonnage, car les éléments sont choisis parmi plusieurs groupes distincts d’une population, en particulier lorsqu’elle est assistée par des outils d’enquête en ligne.
  3. Des tailles d’échantillon plus petites peuvent être utilisées car l’échantillonnage aléatoire stratifié est très précis. Cela permet aux chercheurs de gagner du temps lors de la réalisation de la recherche.

Inconvénients de l'échantillonnage aléatoire stratifié

  1. Un cadre d’échantillonnage pour chaque strate est nécessaire afin d’utiliser cette méthode d’échantillonnage. Cela peut rendre la réalisation de l’échantillonnage plus difficile et plus fastidieuse.
  2. Prend plus de temps que d’autres méthodes d’échantillonnage, comme le SRS ou l’échantillonnage systématique, car il faut plus d’étapes pour sélectionner le groupe échantillon.
  3. Est une méthode d’échantillonnage coûteuse car les chercheurs doivent avoir accès à tous les éléments de la population cible au cas où ils seraient sélectionnés pour faire partie du groupe échantillon.
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