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Méthodes d'échantillonnage

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Table of Contents

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Qu'est-ce que l'échantillonnage ?

L’échantillonnage, dans le domaine de la recherche, est le processus par lequel un sous-ensemble d’une population est utilisé pour représenter l’ensemble de la population. 

Lorsque vous souhaitez conduire une enquête auprès d’un groupe de personnes, vous ne pouvez pas collecter de données auprès de toutes les personnes concernées. Pour plus de facilité, vous sélectionnez un échantillon, c’est-à-dire un groupe de personnes qui participeront à l’enquête. Vous ne pouvez pas collecter les données dans tout le pays. Cela rendrait la recherche coûteuse et extrêmement fastidieuse.

L’échantillonnage permet à un chercheur d’effectuer facilement une enquête d’une manière plus efficace en termes de coûts et de temps. Vous décidez des participants d’un échantillon le mieux adapté pour représenter l’ensemble de la population afin de mener votre recherche.

Méthodes d'échantillonnage sampling methods

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Types de méthodes d'échantillonnage

Échantillonnage probabiliste 

Également appelée échantillonnage aléatoire, cette méthode d’échantillonnage sélectionne les participants au hasard au lieu de les choisir délibérément.

Méthodes d’échantillonnage probabiliste

Il existe 4 types de méthodes d’échantillonnage probabiliste utilisées dans la recherche. Ce sont:

    • L’échantillonnage aléatoire simple
    • L’échantillonnage systématique
    • L’échantillonnage stratifié
    • L’échantillonnage en grappes
Méthodes d'échantillonnage sampling methods

L’échantillonnage aléatoire simple :

  • Dans l’échantillonnage aléatoire simple, chaque individu de la population a une chance égale d’être sélectionné dans l’échantillon. Cela peut être fait de façon anonyme. Par exemple, vous pouvez attribuer un numéro à chaque personne de la population et sélectionner des numéros au hasard. 
  • Il n’y a pas de risque de biais dans cette méthode d’échantillonnage car le chercheur n’a aucun contrôle sur le processus de sélection. L’échantillonnage aléatoire simple permet également d’économiser du temps et de l’argent et est facile à réaliser.

L’échantillonnage systématique : 

  • L’échantillonnage systématique implique la sélection aléatoire de la première personne. Une fois la première personne sélectionnée, une règle de sélection est appliquée et chaque énième personne est sélectionnée pour l’échantillon. 
  • Par exemple, vous avez 500 personnes dans votre population, chacune avec un nombre entre 1 et 500. Vous sélectionnez la 5ème personne comme premier choix, puis appliquez la règle de chaque 10ème personne. 
  • Le chercheur peut sélectionner un intervalle pour la sélection de l’échantillon, ce qui garantit que la sélection ne sera pas regroupée. Cela fait que l’échantillonnage systématique est le moins long en raison de la plage prédéfinie. 

L’échantillonnage stratifié :

  • Ce type de méthode d’échantillonnage probabiliste implique une sélection aléatoire d’échantillons à partir d’un groupe prédéfini (par exemple, le niveau de revenu). Le chercheur connaît déjà les caractéristiques de la population cible. Le chercheur la stratifie selon ces caractéristiques d’une manière qui sert l’objectif de la recherche. 
  • Par exemple, si vous souhaitez analyser des personnes appartenant à différents groupes de revenu, vous pouvez utiliser l’échantillonnage stratifié. Vous pouvez créer des strates en fonction du revenu mensuel des personnes – moins de 3 000 $, 3 000 $ à 5 000 $, 5 000 $ à 7 000 $ et plus de 7 000 $. 
  • De cette façon, vous pouvez décider auprès de qui vous voulez faire vos recherches. Cependant, stratifier la population ajoute un risque de biais.

L’échantillonnage en grappes : 

  • Dans la méthode d’échantillonnage en grappes, vous pouvez diviser la population en grappes ou en sections représentant la population. Ces grappes ont des caractéristiques démographiques telles que l’âge, le sexe, la localisation, etc. Ce sont des groupes préexistants. 
  • Vous sélectionnez au hasard un groupe plutôt que des individus. Vous pouvez inclure chaque individu de la grappe d’échantillons si cela est possible. Mais, dans le cas où le groupe est grand, vous pouvez échantillonner au hasard les individus au sein de chaque groupe et constituer votre échantillon. 
  • Par exemple, vous souhaitez rechercher les 10 succursales d’un hôtel à travers le pays. Vous ne pouvez pas parcourir les 10 succursales, vous pouvez donc utiliser l’échantillonnage aléatoire pour sélectionner 4 succursales qui constitueront votre groupe.

Échantillonnage non probabiliste 

Dans cette méthode d’échantillonnage, vous devez sélectionner délibérément les participants en fonction de l’objectif de la recherche.

Méthodes d’échantillonnage non probabiliste

Cette méthode d’échantillonnage comprend :

    • L’échantillonnage de commodité
    • Échantillonnage par quotas
    • L’échantillonnage raisonné
    • L’échantillonnage de référence

L’échantillonnage de commodité 

  • Les participants à l’échantillon de l’échantillonnage de commodité sont sélectionnés en fonction de leur disponibilité. 
  • Supposons que vous travaillez dans une école et que vous faites une recherche. Vous demandez à vos étudiants et collègues de participer en tant qu’échantillon. Étant donné que vos étudiants et collègues sont disponibles et désireux de participer, ils font partie de l’échantillonnage de commodité. 
  • Cette méthode d’échantillonnage repose sur la facilité d’accès à vos participants. C’est un moyen simple et économique de collecter des données. Cependant, l’échantillon peut ne pas représenter l’ensemble de la population et, par conséquent, ne pas produire de données fiables. 

L’échantillonnage par quota

  • Pour l’échantillonnage par quota, la sélection des échantillons est basée sur des normes prédéfinies. Il est précisé qui doit être sélectionné pour l’échantillon en fonction de caractéristiques ou de critères. Par exemple, vous pouvez décider que votre quota doit inclure un certain nombre de participants masculins et féminins. 

L’échantillonnage raisonné : 

  • Également connu sous le nom d’échantillonnage par jugement, les chercheurs tiennent compte de l’objectif de l’étude pour sélectionner l’échantillon. L’échantillon est choisi par le chercheur en fonction de sa connaissance de la population cible. Le chercheur ne fait pas de déductions statistiques mais utilise des connaissances détaillées pour sélectionner les participants. 
  • Cette méthode fait que l’échantillon est peu susceptible de représenter l’ensemble de la population.

L’échantillonnage boule de neige : 

  • Les participants de l’échantillon sont sélectionnés ou recrutés via d’autres participants. Cela signifie que les personnes que vous sélectionnez pour participer à l’enquête sont invitées à inviter leurs amis et leur famille. Cette méthode est la plus avantageuse et utile lorsque le chercheur ne connaît pas grand-chose à la population cible ou a un accès limité à la population.
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Quelles sont les erreurs d'échantillonnage ?

Spécification de la population 

Cela implique que le chercheur peut ne pas savoir qui il doit interroger. Par exemple, dans une enquête sur les jouets, vous pouvez vous demander si vous devez interroger les parents ou les enfants. Les parents peuvent acheter, mais les enfants influencent le choix d’achat. 

Cadre d’échantillonnage

 Lorsque vous sélectionnez une mauvaise sous-population ou un mauvais groupe d’individus comme échantillon. L’échantillon ne représente pas la population cible. 

Non-réponse

Cette erreur se produit lorsque vous n’obtenez pas de réponse utile de votre recherche. L’erreur de non-réponse peut être due à votre incapacité à atteindre et à sélectionner des participants potentiels ou à leur refus de participer à la recherche. 

Sélection

Cette erreur se produit lorsque les participants à l’enquête sont auto-sélectionnés par le participant. Cela signifie que seuls ceux qui sont intéressés participent à l’enquête.

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FAQs

L’échantillon est le groupe d’individus sélectionnés dans la population. L’échantillonnage est le processus de sélection d’un groupe d’individus pour l’échantillon. Le nombre d’individus sélectionnés dans l’échantillon est appelé taille d’échantillon.

L’erreur d’échantillonnage se produit lorsque l’échantillon sélectionné ne représente pas correctement l’ensemble de la population. Les erreurs qui ne viennent pas de l’échantillonnage sont des erreurs humaines, telles que des problèmes de méthode, de procédure, etc. 

Non-sampling error is caused due to human errors, such as problems in method, procedure, etc.

Il existe des méthodes d’échantillonnage probabiliste et non probabiliste, qui sont ensuite divisées en 4 méthodes d’échantillonnage chacune. 

Échantillonnage probabiliste :

  • L’échantillonnage aléatoire simple
  • L’échantillonnage stratifié
  • L’échantillonnage systématique
  • L’échantillonnage en grappes

Échantillonnage aléatoire simple

  • Échantillonnage par quotas
  • Échantillonnage stratifié
  • L’échantillonnage de commodité
  • Échantillonnage systématique

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