Méthodes d’échantillonnage

Cet article explique quelles sont les méthodes d’échantillonnage. Ainsi, vous découvrirez quels sont les différents types de méthodes d’échantillonnage et quelle méthode d’échantillonnage vous devez utiliser en fonction de l’état de votre étude statistique.

Qu’est-ce qu’une méthode d’échantillonnage ?

En statistiques, une méthode d’échantillonnage est un processus par lequel un échantillon est sélectionné parmi une population. Autrement dit, une méthode d’échantillonnage consiste à choisir le groupe d’individus qui participeront à une étude statistique.

Par exemple, une méthode d’échantillonnage consiste à sélectionner des individus au hasard. Ainsi, si l’on souhaite étudier la taille d’une population statistique, on peut choisir l’échantillon d’étude en utilisant une méthode d’échantillonnage aléatoire.

Il existe différentes méthodes d’échantillonnage, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. Nous verrons ci-dessous quels sont les différents types de méthodes d’échantillonnage statistique.

Quelles sont les méthodes d’échantillonnage ?

En statistiques, les méthodes d’échantillonnage sont :

• Méthode d’échantillonnage probabiliste :
  • Méthode d’échantillonnage aléatoire simple
  • Méthode d’échantillonnage systématique
  • Méthode d’échantillonnage stratifié
  • Méthode d’échantillonnage en grappes
• Méthode d’échantillonnage non probabiliste :
  • méthode d’échantillonnage raisonné
  • Méthode d’échantillonnage de commodité
  • Méthode d’échantillonnage consécutif
  • Méthode d’échantillonnage par quota
  • Méthode d’échantillonnage boule de neige

Ci-dessous, nous expliquons comment chaque méthode d’échantillonnage est effectuée.

Échantillonnage probabiliste

La technique d’échantillonnage probabiliste consiste à sélectionner les éléments de l’échantillon de manière aléatoire, c’est-à-dire qu’ils ont tous la même probabilité d’être choisis.

C’est une condition essentielle pour que l’échantillonnage soit considéré comme probabiliste, tous les éléments de la population statistique doivent pouvoir être choisis et, en outre, ils doivent avoir la même possibilité d’être sélectionnés.

échantillonnage aléatoire simple

L’échantillonnage aléatoire simple donne à chaque élément de la population statistique la même probabilité d’être inclus dans l’échantillon étudié. Les individus de l’échantillon sont donc simplement sélectionnés au hasard, sans utiliser d’autres critères.

Pour simuler de manière aléatoire, il existe plusieurs méthodes, mais actuellement, cela se fait généralement à l’aide de programmes informatiques tels qu’Excel, car ils permettent de gagner beaucoup de temps.

Échantillonnage systématique

Dans l’échantillonnage systématique, un élément de la population est d’abord sélectionné au hasard, puis le reste des éléments de l’échantillon est sélectionné en utilisant un intervalle fixe.

Ainsi, dans l’échantillonnage systématique, une fois que nous avons sélectionné au hasard le premier individu de l’échantillon, nous devons compter autant de nombres que l’intervalle souhaité pour sélectionner l’individu suivant de l’échantillon. Et nous répétons successivement la même procédure jusqu’à ce que nous ayons autant d’individus dans l’échantillon que la taille de l’échantillon que nous souhaitons obtenir.

Échantillonnage stratifié

Dans la technique d’échantillonnage stratifié , la population est d’abord divisée en strates (groupes), puis quelques individus sont sélectionnés au hasard dans chaque strate pour former l’ensemble de l’échantillon d’étude. Il y aura donc au moins un membre de chaque strate dans l’échantillon.

Les strates doivent être des groupes homogènes, c’est-à-dire que les individus d’une strate ont leurs propres caractéristiques qui les différencient des autres strates. Un individu ne peut donc appartenir qu’à une seule strate.

échantillonnage en grappes

L’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié peuvent être confondus car ils sont très similaires, mais si vous regardez attentivement, il s’agit de deux types différents d’échantillonnage probabiliste.

L’échantillonnage en grappes profite du fait que des grappes naturelles (groupes) existent déjà dans la population pour étudier seulement quelques grappes au lieu de tous les individus de la population.

Contrairement à l’échantillonnage stratifié, dans cette méthode, il n’est pas nécessaire de sélectionner un individu en particulier dans les grappes, mais une fois les groupes à étudier choisis, tous leurs membres doivent être analysés.

L’échantillonnage en grappes est également appelé échantillonnage en grappes, échantillonnage en grappes ou échantillonnage aréolaire.

Échantillonnage non probabiliste

Dans l’échantillonnage non probabiliste, les individus sont sélectionnés sur la base des critères subjectifs des chercheurs. Par conséquent, dans l’échantillonnage non probabiliste, tous les éléments de la population n’ont pas la même probabilité d’être choisis pour l’échantillon, puisque la sélection n’est pas aléatoire. Cette caractéristique distingue l’échantillonnage non probabiliste de l’échantillonnage probabiliste.

Logiquement, dans l’échantillonnage non probabiliste, la personne chargée de faire la recherche est très importante, car c’est elle qui décide des membres de l’échantillon. C’est pourquoi il est essentiel que le chercheur possède une grande connaissance et expérience dans le domaine d’étude, afin d’obtenir des résultats fiables.

Échantillonnage raisonné

L’échantillonnage raisonné repose uniquement sur le jugement du chercheur lors du choix de l’échantillon d’étude.

Ainsi, la personne responsable de la recherche a tout le pouvoir de décision pour sélectionner les éléments de l’échantillon. Il est donc important que vous soyez un expert dans le domaine d’étude.

échantillonnage de commodité

Dans l’échantillonnage de commodité, les chercheurs choisissent des échantillons de sujets en fonction de critères de facilité d’accès aux individus, sans inclure le hasard dans le processus.

En d’autres termes, dans ce type d’échantillonnage non probabiliste pour sélectionner des individus dans la population, des aspects tels que la disponibilité, la proximité ou le coût de leur sélection sont valorisés. Des bénévoles sont même souvent acceptés pour faciliter davantage l’échantillonnage.

Échantillonnage consécutif

Lors d’ un échantillonnage consécutif, un échantillon initial est d’abord choisi, étudié, et après avoir obtenu les résultats de l’échantillon initial, un autre échantillon est étudié. Et le processus est répété consécutivement jusqu’à ce que les conclusions finales de l’ensemble de l’étude soient obtenues.

Ainsi, l’échantillonnage consécutif ne se concentre pas sur un seul échantillon, mais étudie différents échantillons de la même population statistique et tire finalement des conclusions avec les informations obtenues de tous les groupes.

Échantillonnage par quotas

Dans l’échantillonnage par quotas, des groupes (ou strates) d’individus partageant au moins une caractéristique sont d’abord établis, puis un quota est sélectionné dans chaque groupe, formant ainsi l’échantillon d’étude.

Le caractère des individus utilisé pour diviser la population en groupes est également décidé par le chercheur. Par conséquent, la personne chargée de mener la recherche a une grande influence sur les résultats obtenus.

Échantillonnage de boule de neige

Dans l’échantillonnage boule de neige, le chercheur sélectionne les premiers participants et recrute ensuite d’autres individus pour l’étude.

Cette caractéristique de l’échantillonnage boule de neige signifie que la taille de l’échantillon augmente de plus en plus à mesure que les participants recrutent davantage de personnes pour l’étude (effet boule de neige).

Quelle méthode d’échantillonnage dois-je utiliser ?

La méthode d’échantillonnage choisie pour sélectionner les individus pour l’échantillon peut avoir un impact significatif sur les résultats de l’enquête, il est donc important de consacrer du temps et du soin au choix de la méthode d’échantillonnage. Ci-dessous, nous allons voir quelques étapes qui peuvent vous aider à sélectionner la méthode d’échantillonnage appropriée :

1. Définissez l’objectif de la recherche : il est essentiel que vous soyez très clair sur ce que vous souhaitez obtenir en réalisant l’étude statistique puis que vous sélectionniez la méthode d’échantillonnage appropriée.
2. Définissez la population cible : vous devez également savoir quel groupe vous devez analyser pour atteindre l’objectif défini à l’étape précédente.
3. Évaluer les ressources disponibles : selon les ressources dont vous disposez, certaines méthodes d’échantillonnage ne pourront pas être appliquées. Par conséquent, avant de choisir la méthode d’échantillonnage, vous devez analyser le budget dont vous disposez, le temps que vous souhaitez consacrer à l’échantillonnage, la manière dont vous analyserez chaque individu de l’échantillon, etc.
4. Déterminez toutes les méthodes d’échantillonnage possibles : À partir de toutes les informations recueillies lors des étapes précédentes, dressez une liste de toutes les méthodes d’échantillonnage que vous pourriez utiliser pour mener l’enquête.
5. Sélectionnez la méthode d’échantillonnage appropriée : enfin, parmi la liste préparée à l’étape précédente, vous devez choisir la méthode d’échantillonnage qui convient le mieux à votre recherche et à vos ressources.