SHARE THE ARTICLE ON
L’échantillonnage est utilisé pour sélectionner de manière appropriée des éléments d’une population cible afin de créer un groupe échantillon représentatif de l’ensemble de la population. Les chercheurs ont besoin de groupes échantillons pour faire des déductions sur un groupe échantillon qui peuvent être généralisées à l’ensemble de la population cible.
Les chercheurs utilisent différentes méthodes d’échantillonnage en fonction de leurs ressources, des contraintes de temps, du sujet de recherche, etc. Différentes méthodes d’échantillonnage sont appropriées pour différentes études. Dans cet article, nous allons discuter des types d’échantillonnage.
Download the guide to understand step-by-step process of selecting the best sample for your next survey research
Il existe deux grandes catégories de méthodes d’échantillonnage utilisées pour la recherche sociale. Elles sont les suivantes :
Les méthodes d’échantillonnage de cette catégorie sont basées sur la théorie des probabilités. Les méthodes d’échantillonnage probabiliste garantissent que chaque élément de la population a une chance égale et connue d’être représenté dans le groupe échantillon. Par exemple, si j’ai une population cible de 100 personnes, chaque personne aura une chance sur cent d’être sélectionnée comme répondant dans l’étude.
Voici les quatre principaux types de méthodes d’échantillonnage probabiliste :
Les méthodes d’échantillonnage de cette catégorie, en revanche, ne donnent pas à tous les répondants une chance égale d’être sélectionnés dans le groupe échantillon. Les méthodes non probabilistes s’appuient sur le jugement, la commodité et/ou la logique pour sélectionner les éléments à la place.Par exemple, un chercheur peut choisir de sonder les personnes qui sont facilement et commodément disponibles pour lui.
Il existe quatre principaux types de méthodes d’échantillonnage non probabilistes :
Découvrez le logiciel d'enquête Voxco en action grâce à une démo gratuite.
Cette méthode d’échantillonnage est la plus simple et la plus élémentaire des méthodes d’échantillonnage probabiliste. Elle utilise la « méthode de la loterie » ou les « tables de nombres aléatoires », par exemple, pour choisir des éléments dans une population. Chaque élément reçoit un numéro et des logiciels/processus qui donnent des résultats aléatoires sont utilisés pour choisir le nombre d’éléments défini par la taille de l’échantillon.
Par exemple, si ma population cible est la population adulte de Las Vegas, je dois avoir une liste de chaque élément de cette population. Je peux alors utiliser certains logiciels, Excel par exemple, pour saisir chaque élément de la liste et utiliser des commandes qui sélectionnent un certain nombre (taille de l’échantillon) de participants à sélectionner de façon aléatoire dans le groupe échantillon.
L’échantillonnage systématique consiste pour le chercheur à sélectionner un intervalle et un point de départ aléatoire afin de choisir son échantillon. L’intervalle fixe peut être calculé en divisant la population cible par la taille de l’échantillon choisi.
Par exemple, si je mène une étude sur les élèves de la 9ème à la 12ème année de l’école XYZ, je peux utiliser l’échantillonnage stratifié pour sélectionner un groupe échantillon. En supposant qu’il y ait 300 élèves dans la population cible et que la taille de l’échantillon soit de 10, l’intervalle sera de 30 (300 divisé par 10). Ensuite, je choisirai un nombre entre 1 et 30 (point de départ aléatoire), après quoi je choisirai tous les 30 éléments de ma liste jusqu’à ce que je dispose de 10 élèves pour mon groupe d’échantillonnage.
Il s’agit d’une méthode d’échantillonnage probabiliste qui consiste à diviser la population en sous-ensembles, ou strates, sur la base de caractéristiques communes. Ces sous-ensembles sont mutuellement exclusifs et collectivement exhaustifs, de manière à éliminer le chevauchement d’éléments dans les sous-groupes. Les variables utilisées pour définir ces sous-ensembles peuvent être l’âge, la profession, le voisinage, le sexe, etc. Une fois les sous-groupes de la population définis, le chercheur sélectionne des éléments dans chacun de ces sous-ensembles à l’aide du SRS. En tant que méthode de recherche sociale cruciale, l’échantillonnage systématique est utilisé lorsqu’un chercheur veut s’assurer que certains groupes de la population sont correctement représentés dans l’étude.
Par exemple, si une étude tente de déterminer les différences dans les habitudes de dépenses des adultes de différents groupes d’âge, l’échantillonnage stratifié peut être utilisé pour sélectionner le groupe échantillon. Tout d’abord, la population devra être divisée en sous-groupes en fonction de leur âge. Ensuite, le SRS peut être utilisé pour sélectionner des éléments dans chacune de ces strates.
L’échantillonnage en grappes est une méthode d’échantillonnage probabiliste où les populations sont divisées en grappes définies par des variables prédéterminées. Ces grappes sont mutuellement exclusives et collectivement exhaustives, il n’y a donc pas de chevauchement d’éléments dans les grappes. Une fois ces sous-populations formées, certaines grappes sont ensuite éliminées pour réduire la population avant que le SRS ou l’échantillonnage aléatoire stratifié ne soit utilisé pour sélectionner les éléments. La variable prédéterminée dans l’échantillonnage en grappes est généralement la zone géographique.
Par exemple, si je mène une étude à travers les États-Unis, je peux considérer chaque ville comme une grappe/sous-population de ma population cible. Pour réduire cette population, je vais éliminer certaines grappes (ou villes, dans ce cas) avant d’utiliser le SRS pour sélectionner des éléments dans la population américaine réduite.
Avantages de l’échantillonnage probabiliste
L’échantillonnage par quotas utilise des « caractéristiques de contrôle » pour classer une population cible en plusieurs sous-populations ayant des caractéristiques communes. Une fois ces sous-groupes définis, le chercheur choisit des éléments dans chaque sous-groupe en utilisant des techniques d’échantillonnage non probabiliste telles que la convenance ou le jugement. Cette méthode d’échantillonnage est similaire à l’échantillonnage aléatoire stratifié car ces deux méthodes divisent la population en sous-groupes sur la base de certaines variables. Cependant, la principale différence entre les deux est que dans l’échantillonnage aléatoire stratifié, le SRS est utilisé pour sélectionner les éléments des sous-groupes, alors que dans l’échantillonnage par quotas, on utilise plutôt le jugement ou la commodité.
Par exemple, si la participation de répondants de chaque ville du Canada est essentielle à une étude, le chercheur doit regrouper les participants par ville et choisir des éléments dans chacune de ces sous-populations en utilisant la commodité ou le jugement.
L’échantillonnage en boule de neige est une méthode d’échantillonnage non probabiliste où le chercheur utilise son groupe initial de participants pour aider à créer et à identifier un plus grand réseau de personnes qui se qualifient pour faire partie de la population cible. Cette méthode d’échantillonnage est souvent utilisée lorsque la population cible d’une étude est vraiment petite, difficile à trouver et/ou inaccessible.
Par exemple, dans le cadre d’une étude sur les sans-abri, un chercheur peut demander aux sans-abri qui sont facilement accessibles de donner une liste de zones où l’on peut trouver davantage de sans-abri. Dans ce cas, le chercheur utilise un élément, ou quelques éléments, de la population cible comme ressource pour accéder à davantage de personnes dans cette population.
L’échantillonnage par jugement, également connu sous le nom d’échantillonnage intentionnel, est une méthode rapide et peu coûteuse d’échantillonnage non probabiliste. Dans cette méthode, le chercheur utilise son jugement, sa logique et son expertise pour sélectionner les participants qui feront partie de l’échantillon.
Par exemple, si la population cible d’une enquête est constituée d’experts en marketing, le chercheur peut choisir d’interroger tous les experts en marketing qu’il rencontre.
L’échantillonnage de commodité, également connu sous le nom d’échantillonnage accidentel, est un processus d’échantillonnage non probabiliste réalisé à la convenance du chercheur. Cela signifie que le chercheur choisit les répondants quand et où il les rencontre. Cette méthode d’échantillonnage est utilisée lorsqu’il y a une limitation de temps ou si certains éléments de la population ne sont pas faciles à rencontrer.
Par exemple, si je veux étudier les comportements d’achat des clients des magasins de sport, je peux me rendre dans différents magasins de sport de ma ville afin d’interroger différents clients de ces magasins. Ces clients feront partie de mon groupe échantillon.
See why 450+ clients trust Voxco!
By providing this information, you agree that we may process your personal data in accordance with our Privacy Policy.
Read more
English
French