Échantillonnage stratifié vs échantillonnage en grappes

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Stratified Sampling Vs Cluster Sampling cvr
Table des matières

Qu’est-ce que l’échantillonnage ?

L’échantillonnage par sondage est un processus de sélection des répondants pour votre recherche qui représentent votre population cible. L’enquête conduira à d’excellents résultats si l’échantillon sélectionné représente très précisément le public cible. Ces attributs peuvent être l’âge, la profession, l’emplacement ou toute autre variable.

Les chercheurs utilisent des outils d’étude de marché comme Voxco pour former des panels de recherche d’enquête pour leur recherche d’enquête, qui consiste à leur envoyer un questionnaire pour mesurer les attitudes ou les opinions et obtenir des informations qui pourraient être généralisées pour leur population cible. Les chercheurs utilisent l’échantillonnage pour réduire leur coût de recherche et améliorer la qualité des connaissances.

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L’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage en grappes font tous deux partie de l’échantillonnage probabiliste dans l’analyse statistique. L’échantillonnage probabiliste est une procédure de sélection d’échantillons d’une large population pour tout type d’étude de marché.

La théorie derrière l’échantillonnage probabiliste consiste à sélectionner au hasard un échantillon aux fins de la recherche par sondage.

Stratified Sampling Vs Cluster Sampling1

Qu’est-ce que l’échantillonnage stratifié ?

L’échantillonnage stratifié est une catégorie sous échantillonnage probabiliste basée sur la division d’une population en strates, et les membres de l’échantillon sont choisis au hasard parmi ces strates. Dans l’échantillonnage stratifié, les strates doivent être homogènes et aussi collectivement exhaustives, et mutuellement exclusives. Les strates doivent définir une partie de la population. De plus, les membres de l’échantillon doivent être distincts, c’est-à-dire que chaque élément doit faire partie d’une seule et unique strate de la population. Cela implique que l’ensemble de la population doit faire partie des échantillons. Pour assurer la précision et réduire les erreurs d’échantillonnage, un échantillonnage aléatoire simple est utilisé dans chaque strate. Calculez votre marge d’erreur à l’aide du calculateur de marge d’erreur.

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Caractéristiques de l’échantillonnage stratifié

Stratified Sampling Vs Cluster Sampling3
  1. Les membres d’un échantillon stratifié dans ce système sont choisis au hasard parmi des strates homogènes et ne se chevauchant pas.
  2. Chaque membre de l’échantillon doit appartenir à une seule et unique strate afin que l’échantillon stratifié puisse représenter l’ensemble de la population.
  3. Les échantillons stratifiés dans le cas de la densité de population qui varie considérablement au sein d’une région cible, peuvent estimer les données avec précision dans différentes parties de la région.
  4. Lorsque les strates pendant la mesure ont un écart-type plus faible, la stratification assure une réduction de l’erreur d’estimation.

Exemples d’échantillonnage stratifié

L’échantillonnage stratifié est un meilleur représentant de la population. L’échantillonnage stratifié est un meilleur choix de méthode d’échantillonnage lorsque vous prévoyez que le sous-groupe que vous étudiez aura des valeurs moyennes différentes pour les variables.

Examinons un exemple d’échantillonnage stratifié pour voir quand il peut être utilisé.

Exemple 1 : Dans le cas d’un sondage politique ou, par exemple, d’une enquête de classe socio-économique, vous pouvez utiliser un échantillonnage stratifié.

En tant que chercheur, vous devrez inclure des participants de divers groupes tels que la race, la religion ou la classe économique dans le cas de l’enquête politique globale. Dans l’enquête socio-économique, vous pouvez créer un échantillon stratifié pour chaque catégorie, classe inférieure, classe moyenne et classe supérieure.

Cependant, vous devez vous assurer que les échantillons stratifiés sont basés sur leur proportionnalité par rapport à la population totale. Cela garantira une représentation totale de l’ensemble de la population tout en réduisant les erreurs d’échantillonnage.

Exemple 2: Vous voulez comprendre quel effet un MBA peut avoir sur l’écart de revenu entre les différentes identités de genre dans votre entreprise.

En vous appuyant sur la liste des employés, vous ne pensez qu’une petite proportion des employés de l’entreprise sont diplômés du MBA. Ainsi, vous utilisez un échantillonnage stratifié pour comparer la différence entre les hommes, les femmes et les autres identités de genre titulaires d’un MBA par rapport à ceux qui n’en ont pas.

Qu’est-ce que l’échantillonnage en grappes ?

Souvent utilisé dans les outils d’étude de marché, l’échantillonnage en grappes est une technique utilisée lorsque l’homogénéité est externe mais que l’hétérogénéité est interne au sein des grappes/regroupements. Il s’agit d’un processus de division d’une population en plusieurs groupes/grappes.

L’échantillonnage en grappes est généralement utilisé pour réduire le nombre d’entretiens et le coût, afin d’atteindre l’exactitude souhaitée. Lorsque la majorité de l’hétérogénéité est interne au sein du groupe dans un échantillon de taille fixe, le risque d’erreur aléatoire est réduit.

Il existe des méthodes d’échantillonnage en une seule étape, en deux étapes ou en plusieurs étapes dans l’échantillonnage en grappes. Ces méthodes dépendent du nombre d’étapes requises pour créer l’échantillon souhaité.

Dans l’échantillonnage en grappes, la population totale est divisée en grappes. Un échantillon aléatoire simple de la grappe (du cluster) est choisi et les éléments de chacun de ces clusters sont ensuite échantillonnés.

Échantillonnage en grappes en une ou plusieurs étapes :

Dans le cas où tous les éléments de chaque échantillon de cluster sont échantillonnés.

Échantillonnage en grappes en deux étapes :

Lorsque dans chacune de ces grappes, un sous-échantillon aléatoire simple d’éléments est choisi.

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Stratified Sampling Vs Cluster Sampling2

Caractéristiques de l’échantillonnage en grappes

  1. L’échantillonnage en grappes est rentable contrairement à d’autres techniques d’échantillonnage.
  2. Les enquêtes sur de grandes populations sont traitées à l’aide d’un échantillonnage en grappes.
  3. Dans un échantillonnage en grappes, la population doit être hétérogène, mais il doit y avoir une homogénéité entre les grappes/groupes.
  4. Les grappes doivent être représentatives de la population totale.

Différence de point clé entre l’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage en grappes

Toutes les informations ci-dessus mettent en évidence la différence entre les deux catégories d’échantillonnage. Vous trouverez ci-dessous une différence clé pour dissiper les doutes persistants :

  • Dans l’échantillonnage en grappes, l’échantillonnage est effectué sur une population en grappes, par conséquent, la grappe/le groupe est considéré comme une unité d’échantillonnage.
  • Dans l’échantillonnage stratifié, les éléments de chaque strate sont échantillonnés.
  • Dans l’échantillonnage en grappes, seuls les groupes sélectionnés sont échantillonnés.
  • Dans l’échantillonnage stratifié, dans chaque strate, un échantillon aléatoire est sélectionné.
  • Dans l’échantillonnage en grappes, l’objectif est de réduire les coûts et d’accroître l’efficacité de l’échantillonnage.
  • Dans l’échantillonnage stratifié, le motif est d’augmenter la précision pour réduire les erreurs.

Exemple d’échantillonnage en grappe

Comme nous l’avons mentionné, l’échantillonnage en grappes est avantageux lorsque l’on a besoin d’effectuer une enquête sur une grande population, car il est moins coûteux. Par conséquent, l’échantillonnage de zone est un exemple de l’échantillonnage en grappes.

En outre, il est utilisé lorsqu’il s’agit d’analyser des cas de mortalité élevés comme les guerres, les famines et les maladies. Dans le processus d’échantillonnage en grappes, les répondants sont regroupés au sein d’une zone locale en plusieurs grappes. Cependant, il est également essentiel d’obtenir une précision dans l’estimation pour laquelle la taille de l’échantillon doit être augmentée.

Exemple d’échantillonnage en grappes en une étape :

Supposons que le magasin de commerce de détail pour lequel vous travaillez veuille déterminer combien d’habitants de la ville achètent leurs produits.

Le magasin divise la ville en plusieurs quartiers et sélectionne au hasard des personnes pour former des échantillons en grappes. Chaque membre choisi dans le quartier peut participer à la recherche.

Exemple d’échantillonnage en grappes en deux étapes :

Supposons qu’un restaurateur veuille savoir comment se portent toutes ses succursales de restaurant. Le propriétaire regroupe les branches en fonction de leur emplacement, puis sélectionne au hasard des échantillons parmi les grappes pour étudier les performances.

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Foire aux questions (FAQ)

L’échantillonnage probabiliste implique que chaque personne du public cible a une chance d’être sélectionnée comme échantillon de recherche.

L’échantillonnage probabiliste comprend les méthodes d’échantillonnage suivantes :

  • Échantillonnage aléatoire simple
  • Échantillonnage systématique
  • Échantillonnage aléatoire stratifié
  • Échantillonnage en grappes

L’échantillonnage aléatoire stratifié consiste à diviser les sujets de votre recherche en sous-groupes. Ces sous-groupes sont appelés strates. Les strates de l’échantillonnage aléatoire stratifié sont basées sur des caractéristiques communes telles que la race, le revenu, l’éducation, le sexe, le pays, etc.

Il existe trois types d’échantillonnage en grappes. Dans les trois échantillonnages de grappes, vous devez commencer par diviser la population en grappes, puis sélectionner des grappes pour votre échantillon dans un ordre aléatoire.

Échantillonnage en grappes en une seule étape : Chaque membre de la grappe sélectionnée peut participer à la recherche.

Échantillonnage en grappes en deux étapes : Pour la recherche, vous sélectionnez l’échantillon de recherche deux fois.

1ère étape – sélectionnez des sous-groupes aléatoires

2ème étape – affinez l’échantillon en sélectionnant quelques participants au sein des groupes sélectionnés.

Échantillonnage en grappes en plusieurs étapes : Cela vous permet de filtrer votre population cible et de sélectionner un échantillon spécifique pour la recherche. Après avoir effectué un échantillonnage en grappes en deux étapes, vous pouvez sélectionner un échantillon pour l’échantillonnage en grappes en plusieurs étapes. 

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