Échantillonnage probabiliste

Dans cet article, nous expliquons ce qu’est l’échantillonnage probabiliste, les différents types d’échantillonnage probabiliste qui existent et comment ils sont effectués. De plus, vous trouverez plusieurs exemples d’échantillonnage probabiliste. Enfin, nous vous montrons quelle est la différence entre l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste et quels sont les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage probabiliste.

Qu’est-ce que l’échantillonnage probabiliste ?

L’échantillonnage probabiliste est une méthode utilisée pour sélectionner les individus qui feront partie de l’échantillon d’une étude statistique. La principale caractéristique de l’échantillonnage probabiliste est que les individus sont sélectionnés de manière aléatoire, c’est-à-dire que chacun a la même probabilité d’être choisi.

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.

L’échantillonnage probabiliste est utilisé pour réduire le nombre de personnes participant à une étude statistique. Normalement, lorsqu’on veut analyser statistiquement une population, celle-ci est très grande et il est donc impossible d’interroger chaque personne. C’est pourquoi l’échantillonnage probabiliste permet d’interroger uniquement un échantillon puis d’extrapoler les résultats obtenus à l’ensemble de la population.

Bien que nous reviendrons plus en détail sur toutes les caractéristiques de l’échantillonnage probabiliste, ce type d’échantillonnage est en général le meilleur pour obtenir un échantillon représentatif de la population, car le caractère aléatoire est présent tout au long du processus.

Types d’échantillons probabilistes

Les types d’échantillonnage probabiliste sont :

• Échantillonnage aléatoire simple – L’échantillon est simplement sélectionné au hasard.
• Échantillonnage systématique : un premier individu est choisi au hasard et le reste des éléments de l’échantillon est sélectionné selon un intervalle fixe.
• Échantillonnage stratifié : la population cible est divisée en strates (groupes) puis les individus sont choisis au hasard dans chaque strate.
• Échantillonnage en grappes : cette méthode d’échantillonnage profite du fait que la population est divisée en grappes (groupes), de sorte que l’échantillon est constitué de grappes sélectionnées aléatoirement.

Ensuite, vous avez expliqué plus en détail chaque type d’échantillonnage probabiliste.

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. Ainsi, les individus de l’échantillon sont simplement sélectionnés au hasard, sans utiliser d’autres critères.

Pour simuler au hasard, 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 prendre l’individu suivant de l’échantillon. Et nous répétons successivement la même procédure jusqu’à avoir autant d’individus dans l’échantillon que la taille d’échantillon que nous souhaitons obtenir.

échantillonnage stratifié

Dans la technique d’échantillonnage stratifié , la population est d’abord divisée en strates (groupes), puis certains 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, ce sont deux méthodes d’échantillonnage probabiliste différentes.

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.

Comment faire un échantillonnage probabiliste

Les étapes pour réaliser un échantillonnage 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 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.

L’étape la plus importante pour réaliser un échantillonnage probabiliste est de choisir la technique probabiliste appropriée, cela permet de s’adapter à la population cible et peut économiser du temps et des ressources utilisées.

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

Exemples d’échantillons probabilistes

Compte tenu de la définition de l’échantillonnage probabiliste et de l’explication de chaque type, nous allons voir un exemple de la façon dont l’échantillon d’une étude pourrait être sélectionné mais en utilisant différentes techniques d’échantillonnage probabiliste.

• Par exemple, si l’on veut faire une analyse statistique des employés d’une entreprise multinationale, on ne peut évidemment pas faire la recherche avec tous ses travailleurs, mais il faut sélectionner un échantillon puis extrapoler les résultats obtenus à l’ensemble de la population. Pour ce faire, nous pourrions choisir les participants de manière totalement aléatoire en utilisant un échantillonnage aléatoire simple.
• Une autre façon de sélectionner au hasard les participants à l’étude consiste à appliquer un échantillonnage systématique. Pour cela, nous avons besoin d’une liste avec tous les employés, nous en sélectionnons donc un au hasard puis nous comptons un intervalle fixe dans la liste pour choisir le reste des personnes qui seront interviewées.
• L’échantillon peut également être choisi par échantillonnage stratifié. Pour cela il faut diviser la population en groupes, par exemple, les salariés peuvent être classés en strates selon leur âge. Après la classification, nous sélectionnons au hasard les individus de chaque groupe.
• Enfin, pour choisir l’échantillon avec la méthode d’échantillonnage en grappes, on peut profiter du fait que l’entreprise a des travailleurs dans différents pays pour constituer des grappes (groupes), afin que chaque employé appartienne au groupe du pays où il travaille. Il ne reste ensuite plus qu’à sélectionner aléatoirement les clusters qui participeront à la recherche.

Différence entre l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste

La principale différence entre l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste réside dans la méthode de sélection de l’échantillon. Dans l’échantillonnage probabiliste, tous les individus ont la même probabilité d’être sélectionnés, par contre, dans l’échantillonnage non probabiliste, les individus n’ont pas la même possibilité d’être sélectionnés.

Dans l’échantillonnage non probabiliste, les choix des éléments de l’échantillon ne sont pas équiprobables car ils sont généralement effectués par les chercheurs, contrairement à l’échantillonnage probabiliste où les individus sont sélectionnés au hasard.

Une autre caractéristique différente entre ces deux types d’échantillonnage réside dans les généralisations des conclusions obtenues. En échantillonnage probabiliste, les échantillons sont généralement représentatifs et donc les résultats obtenus peuvent être généralisés à l’ensemble de la population. Au contraire, l’échantillon d’un échantillonnage non probabiliste n’a normalement pas une représentativité suffisante, de sorte que les conclusions tirées ne peuvent être appliquées qu’aux individus étudiés.

Avantages et inconvénients de l’échantillonnage probabiliste

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

Le principal avantage de l’échantillonnage probabiliste est qu’il est très rentable, ce qui signifie qu’il est généralement rentable d’appliquer cette technique d’échantillonnage.

De plus, la méthode d’échantillonnage probabiliste n’exige pas que le chercheur ait des connaissances et de l’expérience dans le domaine, car la sélection des éléments de l’échantillon se fait de manière aléatoire. Cette fonctionnalité facilite grandement l’échantillonnage probabiliste par rapport à l’échantillonnage non probabiliste.

Cependant, les résultats obtenus peuvent parfois être imprécis, en particulier dans le cas de petits échantillons. C’est pourquoi il est important de choisir la taille d’échantillon appropriée.

Un autre inconvénient de la technique d’échantillonnage probabiliste est qu’une liste de tous les individus de la population est nécessaire pour simuler le hasard.