Échantillonnage en grappes
Dans cet article, nous expliquons ce qu’est l’échantillonnage en grappes et comment il est réalisé. Vous trouverez un exemple d’échantillonnage en grappes et les sous-types d’échantillonnage en grappes. Enfin, vous pourrez voir quels sont les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage en grappes et quand ce type d’échantillonnage doit être utilisé.
Qu’est-ce que l’échantillonnage en grappes ?
L’échantillonnage en grappes est une méthode statistique permettant de sélectionner les éléments d’une population qui feront partie de l’échantillon d’une étude.
La principale caractéristique de l’échantillonnage en grappes est qu’il tire parti de l’existence de grappes (groupes) naturels dans la population pour étudier uniquement certaines grappes au lieu de tous les individus de la population.
Logiquement, pour effectuer un échantillonnage en grappes , les groupes (ou grappes) dans lesquels la population est divisée doivent être représentatifs de la population .
De cette manière, l’étude est simplifiée puisque la même analyse est réalisée mais sur beaucoup moins d’individus, et les résultats obtenus sont ensuite extrapolés à la population statistique. Cela implique un coût économique moindre mais aussi une perte de précision. Nous examinerons ci-dessous tous les avantages et inconvénients de l’échantillonnage en grappes.
L’échantillonnage en grappes est également appelé échantillonnage en grappes, échantillonnage en grappes ou échantillonnage aréolaire.
Il convient de noter que l’échantillonnage en grappes est différent de l’échantillonnage stratifié . Dans l’échantillonnage en grappes, tous les individus d’un groupe sont sélectionnés, tandis que dans l’échantillonnage stratifié, certains individus sont sélectionnés dans tous les groupes.
Comment faire un échantillonnage en grappes
Les étapes pour effectuer un échantillonnage en grappes sont les suivantes :
- Définir la population cible.
- Déterminez la taille de l’échantillon souhaitée pour réaliser l’étude statistique.
- Définir des clusters. Autrement dit, diviser la population en ensembles exhaustifs et sans chevauchement.
- Sélectionnez au hasard les conglomérats qui constitueront l’échantillon de l’étude statistique.
Il convient de noter qu’une manière courante de décider des groupes dans lesquels la population sera divisée est la répartition par zones géographiques, c’est-à-dire que les endroits géographiquement les plus proches forment un groupe. Par exemple, si nous voulons analyser statistiquement un pays, nous pourrions regrouper les provinces du pays.
Il est important que les clusters soient représentatifs, sinon l’étude statistique donnera des résultats peu fiables. À l’instar de l’exemple précédent, si l’on fait des clusters les provinces du pays, il faut s’assurer que chaque province présente des caractéristiques très similaires à la population globale.
De plus, nous devons nous assurer que toutes les grappes ont la même probabilité d’être sélectionnées, sinon le caractère aléatoire de l’échantillonnage serait compromis.
Exemple d’échantillonnage en grappes
Une fois que nous avons vu la définition de l’échantillonnage en grappes, nous vous montrons ci-dessous un exemple de la façon dont un échantillonnage de ce type serait effectué.
- L’objectif est d’analyser statistiquement la satisfaction que les clients d’une entreprise nationale ont reçue au cours de la dernière année. Évidemment, mener une enquête de satisfaction pour chaque client demande beaucoup de temps et d’argent, c’est pourquoi il a été décidé de procéder à un échantillonnage en grappes. Ce qui suit explique comment l’échantillonnage en grappes sera effectué.
La première chose que nous devons faire pour réaliser un échantillonnage en grappes est de regrouper la population étudiée en grappes. Dans ce cas, comme il s’agit d’une entreprise centrée sur un seul pays, nous regrouperons les clients selon leur province.
De cette manière, les conglomérats seront hétérogènes, puisque chaque client peut avoir un âge différent, des goûts différents, des habitudes différentes,… La seule chose que les individus d’un conglomérat ont en commun est le lieu où ils vivent.
Une fois que nous avons créé les clusters, nous devons en sélectionner quelques-uns au hasard. Le nombre de grappes sélectionnées doit être suffisamment grand pour constituer un échantillon représentatif, mais doit également être suffisamment petit pour économiser les ressources utilisées.
Enfin, nous pouvons procéder à des entretiens avec toutes les personnes qui composent les groupes sélectionnés et étudier statistiquement les données collectées. Cependant, nous pourrions désormais également procéder à un échantillonnage aléatoire simple ou à un échantillonnage systématique pour réduire davantage la taille de l’échantillon. Dans la section suivante, nous approfondirons cette possibilité.
Types d’échantillonnage en grappes
Les types d’échantillonnage en grappes sont classés selon leur nombre d’étapes :
- Échantillonnage en grappes à un degré : un seul échantillonnage est effectué dans l’ensemble du processus.
- Échantillonnage en grappes en deux étapes : deux échantillonnages en grappes sont effectués pour obtenir l’échantillon.
- Échantillonnage en grappes à plusieurs degrés : lorsque l’échantillonnage en grappes nécessite plus de deux étapes pour obtenir l’échantillon statistique.
Effectuer plus d’une étape dans un échantillon en grappes permet de réduire la taille de l’échantillon et s’avère très utile dans les grandes études. Par exemple, si nous voulons faire une étude statistique d’un pays entier, nous pouvons d’abord faire des grappes de provinces du pays et, une fois que nous avons sélectionné une province au hasard, nous pouvons faire un autre échantillonnage en grappes en divisant la province en municipalités.
Parfois même, selon les caractéristiques des grappes, l’échantillonnage en grappes peut être combiné avec d’autres types d’échantillonnage. Par exemple, un échantillonnage en grappes peut être effectué en premier, puis un échantillonnage aléatoire simple ou un échantillonnage systématique .
Avantages et inconvénients de l’échantillonnage en grappes
L’échantillonnage en grappes présente les avantages et les inconvénients suivants :
| avantage | Désavantages |
|---|---|
| L’échantillonnage en grappes réduit les ressources, le temps et l’argent nécessaires à la recherche. | Si les clusters ne sont pas hétérogènes, des résultats biaisés seront obtenus. |
| C’est très simple à faire si les clusters sont géographiquement définis | Probabilité d’erreur d’échantillonnage élevée. |
| Cela permet d’inclure d’autres types d’échantillonnage dans le processus. | Des échantillons plus représentatifs peuvent être obtenus en utilisant d’autres types d’échantillonnage. |
Logiquement, l’utilisation de l’échantillonnage en grappes permet de réduire les ressources nécessaires pour effectuer l’échantillonnage puisqu’un plus petit groupe est étudié, par conséquent, moins de temps et d’argent sont nécessaires.
Cependant, la précision obtenue en analysant statistiquement une grappe est moindre que si l’on étudiait l’ensemble de la population. De plus, il faut veiller à ce que les clusters soient hétérogènes afin qu’ils représentent correctement l’ensemble de la population, évitant ainsi des résultats peu fiables.
Un autre avantage de l’échantillonnage en grappes est qu’il vous permet de le combiner avec d’autres types d’échantillonnage, et vous pouvez même effectuer deux ou plusieurs échantillonnages en grappes dans le même échantillonnage. Comme expliqué ci-dessus, un échantillonnage aléatoire simple ou un échantillonnage systématique peut être effectué après un échantillonnage en grappes.
En revanche, un autre inconvénient de l’échantillonnage en grappes est que des échantillons moins représentatifs sont généralement obtenus par rapport à d’autres types d’échantillonnage. Par exemple, les variations sont généralement beaucoup plus importantes qu’un simple échantillonnage aléatoire.
Quand utiliser l’échantillonnage en grappes
Il est très utile d’utiliser l’échantillonnage en grappes lorsque la population que l’on souhaite étudier est très grande ou répartie sur une zone géographique très large, car l’échantillonnage en grappes permet de réduire le nombre d’individus et les zones à étudier.
Il faut garder à l’esprit que ce type d’échantillonnage probabiliste est approprié si, pour réaliser l’étude, nous devons mettre en œuvre des techniques laborieuses telles que des entretiens personnels, car le nombre d’entretiens à réaliser est alors considérablement réduit.
Toutefois, si les données sont collectées à l’aide d’autres méthodes, comme un formulaire en ligne, ce n’est probablement pas une bonne idée d’utiliser l’échantillonnage en grappes, car le recours à un autre type d’échantillonnage pourrait permettre de collecter plus d’informations en moins de temps.
à propos de l'auteur
Pr Amélia Rodriguez
En mettant l'accent sur l'apprentissage interactif et les applications pratiques, la professeure Amélia Rodriguez propose des tutoriels complets et des exemples concrets pour rendre les concepts de probabilité accessibles et pertinents pour la vie de ses étudiants. Lire plus