Échantillonnage non probabiliste

Cet article explique ce qu’est l’échantillonnage non probabiliste et quelles sont ses caractéristiques. Vous pourrez également voir les différents types d’échantillonnage non probabiliste qui existent ainsi que plusieurs exemples. Enfin, vous découvrirez les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste.

Qu’est-ce que l’échantillonnage non probabiliste ?

L’échantillonnage non probabiliste est une méthode utilisée pour sélectionner les individus qui feront partie de l’échantillon d’une étude statistique. En particulier, 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, dans lequel les individus sont choisis au hasard.

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.

Bien que la manière de choisir l’échantillon varie légèrement selon le type d’échantillonnage non probabiliste, tous reposent sur les critères des chercheurs pour effectuer la sélection.

Enfin, mentionnons simplement que dans le monde des probabilités et des statistiques, l’échantillonnage non probabiliste est également appelé échantillonnage non aléatoire.

Types d’échantillons non probabilistes

Les types d’échantillons non probabilistes sont :

• L’échantillonnage raisonné : consiste à sélectionner des individus en se basant uniquement sur les critères du chercheur.
• Échantillonnage de commodité : les éléments de l’échantillon sont choisis en fonction de leur facilité d’accès.
• Échantillonnage consécutif : Un premier échantillon initial est sélectionné, étudié, puis un autre échantillon est sélectionné. Et différents échantillons sont étudiés jusqu’à ce que les conclusions de l’étude soient obtenues.
• Échantillonnage par quota : d’abord des groupes sont formés puis un quota est choisi dans chaque groupe pour former l’échantillon de recherche.
• Échantillonnage boule de neige : les chercheurs sélectionnent les premiers individus de l’échantillon, puis recrutent d’autres sujets pour l’étude.

Compte tenu de la brève définition de chaque type d’échantillonnage non probabiliste, chaque type est expliqué plus en détail ci-dessous.

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.

L’échantillonnage raisonné est également appelé échantillonnage discrétionnaire, échantillonnage discrétionnaire, échantillonnage critique, échantillonnage raisonné ou échantillonnage d’opinion.

échantillonnage de commodité

Dans l’échantillonnage de commodité, les chercheurs choisissent les sujets de l’échantillon sur la base de critères de facilité d’accès aux individus, sans inclure le hasard dans le processus.

Autrement dit, dans ce type d’échantillonnage non probabiliste pour choisir des individus dans la population, des aspects tels que la disponibilité, la proximité ou le coût de leur sélection sont évalués. Des bénévoles sont même souvent acceptés pour faciliter davantage l’échantillonnage.

L’échantillonnage de commodité est également appelé échantillonnage raisonné ou échantillonnage d’opportunité.

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 plutôt différents échantillons de la même population statistique et tire finalement des conclusions à partir des informations obtenues auprès 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 choisit les premiers participants et recrute ensuite d’autres individus pour l’étude.

Cette caractéristique de l’échantillonnage boule de neige entraîne une augmentation croissante de la taille de l’échantillon à mesure que les participants recrutent davantage de personnes pour l’étude (effet boule de neige).

L’échantillonnage boule de neige est également connu sous le nom d’échantillonnage en chaîne ou d’échantillonnage de référence en chaîne.

Comment faire un échantillonnage non probabiliste

Les étapes pour effectuer un échantillonnage non probabiliste sont les suivantes :

1. Définir la population cible.
2. Définir les caractéristiques de l’échantillon et la taille d’échantillon souhaitée.
3. Choisissez le type d’échantillonnage non probabiliste approprié.
4. Sélectionnez les individus de l’échantillon selon la méthode d’échantillonnage choisie à l’étape précédente.
5. Analyser les éléments de l’échantillon obtenu.

Évidemment, l’étape la plus importante pour réaliser un échantillonnage non probabiliste est de choisir la méthode d’échantillonnage appropriée, cela permet de l’adapter à la population cible et peut économiser du temps et des ressources utilisées.

Mais pour identifier quelle méthode est appropriée à chaque cas, vous devez connaître ses avantages et ses inconvénients, c’est pourquoi nous vous recommandons de lire les articles liés ci-dessus dans l’explication de chaque type d’échantillonnage non probabiliste.

Exemples d’échantillonnage non probabiliste

Pour mieux comprendre la signification de l’échantillonnage non probabiliste, vous pouvez voir ci-dessous plusieurs exemples de la manière dont cela est réalisé.

1. Par exemple, un échantillonnage raisonné non probabiliste peut être réalisé en réalisant une étude statistique sur la population d’un pays dans lequel les connaissances d’un expert sont utilisées pour sélectionner les régions qui participeront à l’étude.
2. Un autre exemple très typique d’échantillonnage de convenance non probabiliste est celui où une entreprise mène des enquêtes auprès de personnes dans un centre commercial ou directement dans la rue. Dans ce cas, l’entreprise utilise le critère de facilité d’accès pour choisir les participants à l’étude, puisqu’elle se rend simplement dans un lieu très fréquenté et interroge les gens.
3. Enfin, lorsque l’on souhaite analyser statistiquement les membres d’une secte secrète, il peut être assez compliqué de trouver de nombreux sujets, mais on peut commencer par étudier un petit nombre d’individus et leur faire présenter d’autres personnes du groupe à analyser. Ce serait un exemple d’échantillonnage boule de neige non probabiliste.

Échantillonnage non probabiliste et échantillonnage probabiliste

La principale différence entre l’échantillonnage non probabiliste et l’échantillonnage probabiliste réside dans la manière dont l’échantillon d’étude est choisi. Dans l’échantillonnage non probabiliste, ils sont sélectionnés sur la base des critères des chercheurs, alors que dans l’échantillonnage probabiliste, ils sont choisis au hasard.

Ainsi les éléments d’une population ont la même probabilité d’être sélectionnés dans un échantillonnage probabiliste, contrairement à un échantillonnage non probabiliste dans lequel tous n’ont pas la même opportunité.

Une autre particularité entre ces deux types d’échantillonnage réside dans les généralisations des conclusions obtenues. Un échantillon non probabiliste n’a normalement pas une représentativité suffisante puisque les sujets sont choisis subjectivement et, par conséquent, les conclusions tirées ne peuvent être appliquées qu’aux individus étudiés. Cependant, un échantillon probabiliste est généralement représentatif et par conséquent les résultats obtenus peuvent être généralisés à l’ensemble de la population.

Avantages et inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste

Les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste sont les suivants :

Le principal avantage de l’échantillonnage non probabiliste est qu’il nécessite peu de temps, car il n’est pas nécessaire de simuler le hasard et, par conséquent, l’échantillon est sélectionné rapidement. Cela implique que peu de ressources doivent être investies pour réaliser un échantillonnage non probabiliste, ce qui le rend économiquement plus rentable que l’échantillonnage probabiliste.

Comme ils se font très rapidement, l’échantillonnage non probabiliste permet de réaliser une première enquête de nature qualitative ou exploratoire, puis les résultats obtenus peuvent être approfondis en faisant un échantillonnage probabiliste.

En revanche, le principal inconvénient de l’échantillonnage non probabiliste est que la personne en charge de l’analyse statistique doit être un expert dans le domaine d’étude, puisque le succès ou l’échec de la recherche en dépend en grande partie.

De plus, les échantillons obtenus n’étant généralement pas représentatifs, aucune généralisation ne peut être faite, mais les résultats obtenus ne s’appliquent qu’aux individus étudiés.