Échantillonnage en grappes et échantillonnage stratifié : quelle est la différence ?

En statistiques, deux des méthodes les plus couramment utilisées pour obtenir des échantillons d’une population sont l’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié .

Ce didacticiel fournit une brève explication des deux méthodes d’échantillonnage ainsi que des similitudes et des différences entre elles.

Échantillonnage en grappes

L’échantillonnage en grappes est un type de méthode d’échantillonnage dans lequel nous divisons une population en grappes, puis sélectionnons au hasard certaines grappes et incluons tous les membres de ces grappes dans l’échantillon.

Par exemple, supposons qu’une entreprise proposant des excursions d’observation des baleines souhaite interroger ses clients. Sur dix circuits qu’ils proposent par jour, ils sélectionnent au hasard quatre circuits et interrogent chaque client sur son expérience.

Ceci est un exemple d’ échantillonnage en grappes .

Échantillonnage stratifié

L’échantillonnage stratifié est un type de méthode d’échantillonnage dans lequel nous divisons une population en groupes, puis sélectionnons au hasard certains membres de chaque groupe pour faire partie de l’échantillon.

Par exemple, supposons qu’un directeur d’école secondaire souhaite mener une enquête pour recueillir l’opinion des élèves. Il divise d’abord les étudiants en quatre strates en fonction de leur niveau – Freshman, Sophomore, Junior et Senior – puis sélectionne un échantillon aléatoire simple de 50 étudiants de chaque niveau à inclure dans l’enquête.

Ceci est un exemple d’ échantillonnage stratifié .

Similitudes et différences

L’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié partagent les similitudes suivantes :

• Les deux méthodes sont des exemples de méthodes d’échantillonnage probabiliste : chaque membre de la population a une probabilité égale d’être sélectionné pour faire partie de l’échantillon.
• Les deux méthodes divisent une population en groupes distincts (soit des grappes, soit des strates).
• Les deux méthodes ont tendance à être des moyens plus rapides et plus rentables d’obtenir un échantillon d’une population par rapport à un simple échantillon aléatoire.

L’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié partagent les différences suivantes :

• L’échantillonnage en grappes divise une population en groupes, puis inclut tous les membres de certains groupes choisis au hasard.
• L’échantillonnage stratifié divise une population en groupes, puis inclut certains membres de tous les groupes.

Quand utiliser chaque méthode d’échantillonnage

Il existe une règle empirique simple que nous pouvons utiliser pour décider s’il convient d’utiliser l’échantillonnage en grappes ou l’échantillonnage stratifié :

Si une population est hétérogène (c’est-à-dire qu’il existe des différences naturelles entre les individus), il est préférable d’utiliser un échantillonnage stratifié pour obtenir un échantillon aléatoire.

• Dans notre exemple précédent avec des lycéens, les élèves pourraient naturellement être divisés en quatre groupes en fonction de leur niveau scolaire. Il était donc logique d’inclure certains élèves de chaque année dans l’échantillon afin d’obtenir un échantillon représentatif de tous les élèves de l’école.

Si une population est homogène (c’est-à-dire qu’il n’y a pas de différences notables entre les individus), il est alors préférable d’utiliser l’échantillonnage en grappes pour obtenir un échantillon.

• Dans notre précédent exemple de circuits d’observation des baleines, il n’y avait pas de différences nettes entre un groupe de clients et un autre. Il était donc logique de choisir quelques groupes au hasard et d’inclure tous les clients de ces groupes choisis dans l’échantillon.

Gardez cette règle empirique à l’esprit lorsque vous décidez d’utiliser un échantillonnage stratifié ou un échantillonnage en grappes.

Ressources additionnelles

Introduction aux méthodes d’échantillonnage
Qu’est-ce que l’échantillonnage à plusieurs degrés ?
Qu’est-ce que l’échantillonnage en grappes en deux étapes ?
Qu’est-ce que la variabilité d’échantillonnage ?