Échantillonnage (statistiques)

Cet article explique ce qu’est l’échantillonnage statistique. De plus, vous pourrez voir comment sont réalisés les différents types d’échantillons et des exemples de chacun.

Qu’est-ce que l’échantillonnage en statistique ?

En statistique, un échantillonnage est un processus dans lequel l’échantillon d’une population est sélectionné. Autrement dit, un échantillonnage est une méthode par laquelle un groupe d’individus est sélectionné pour réaliser une étude statistique.

Par exemple, une façon d’échantillonner consiste à sélectionner des individus au hasard. Ainsi, si nous voulons étudier la taille d’une population statistique, nous pouvons sélectionner l’échantillon d’étude par simple échantillonnage aléatoire.

Il existe plusieurs méthodes pour échantillonner une population, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients. Nous verrons ci-dessous quels sont les différents types d’échantillonnage statistique.

L’échantillonnage en statistique est très utile, car il permet d’étudier seulement une proportion de la population cible puis d’extrapoler les conclusions obtenues en analysant l’échantillon à l’ensemble de la population par inférence statistique. C’est un grand avantage car cela réduit le temps et les coûts de recherche.

Cadre d’échantillonnage

En statistique, la base de sondage (ou base de sondage ) est une liste de tous les éléments d’une population pouvant être choisis dans un échantillon. Autrement dit, la base de sondage est une liste de tous les éléments de l’univers sur lesquels une étude statistique est destinée.

Par exemple, si vous souhaitez réaliser une enquête statistique sur les citoyens d’une ville, la base de sondage de cette étude est le registre de ladite ville, puisqu’il s’agit d’une liste qui contient toutes les personnes qui vivent dans cette ville.

Par conséquent, la base de sondage est utilisée pour obtenir l’échantillon d’une enquête statistique. Si la base de sondage est bien conçue, il est beaucoup plus facile d’échantillonner pour une analyse statistique.

Types d’échantillonnage en statistiques

En statistique, les types d’échantillonnage sont les suivants :

• Échantillonnage probabiliste : échantillonnage dans lequel l’échantillon est sélectionné au hasard.
  • Échantillonnage aléatoire simple : L’échantillon est choisi simplement 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 : pour constituer l’échantillon, la population cible est divisée en strates (groupes) puis les individus sont choisis au hasard dans chaque strate.
  • Echantillonnage en grappes : l’échantillon est constitué de grappes (groupes naturels) sélectionnées de manière aléatoire.
• Échantillonnage non probabiliste : échantillonnage dans lequel les chercheurs sélectionnent l’échantillon selon leurs critères, sans inclure le hasard dans le processus.
  • Échantillonnage raisonné : les individus sont choisis dans l’échantillon sur la seule base du jugement du chercheur.
  • Échantillonnage de commodité : les membres 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, et ceux-ci recrutent ensuite d’autres sujets pour l’étude.

Chaque type d’échantillonnage statistique est expliqué en détail ci-dessous.

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.

Comme nous venons de le voir, les différents types de méthodes d’échantillonnage probabiliste sont l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage systématique, l’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage en grappes.

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 fonctionnalité 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.

Comme expliqué ci-dessus, les différents types de techniques d’échantillonnage non probabiliste sont l’échantillonnage raisonné, l’échantillonnage de commodité, l’échantillonnage consécutif, l’échantillonnage par quotas et l’échantillonnage boule de neige.

Échantillonnage raisonné

L’échantillonnage raisonné repose uniquement sur la discrétion de l’investigateur dans le choix de l’échantillon de l’étude.

De sorte que la personne chargée de l’enquête a tout le pouvoir de décision pour sélectionner les éléments de l’échantillon. Il est donc important que vous soyez une personne experte dans le domaine d’études.

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 convenance est également connu sous le nom d’échantillonnage par sélection raisonnée ou d’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 trait 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.

Échantillonnage et affichage

En statistique, un échantillon est un groupe d’individus sélectionnés dans une population pour effectuer une analyse. C’est-à-dire que sur l’ensemble de la population cible, en réalité, lorsqu’une étude statistique est réalisée, seule une partie de la population est analysée, appelée échantillon.

Par conséquent, la différence entre l’échantillonnage et un échantillon réside dans le fait que l’échantillon fait partie de la population étudiée. Par contre, l’échantillonnage est la méthode par laquelle l’échantillon de l’étude statistique est sélectionné.

L’échantillonnage est donc très important en statistique car c’est la technique qui permet de passer de la population cible à l’échantillon étudié.

Logiquement, l’échantillon sélectionné ne peut être n’importe qui, mais doit remplir certaines conditions pour que les conclusions puissent ensuite être extrapolées à l’ensemble de la population. Par exemple, pour qu’un échantillon soit représentatif, il doit avoir une taille minimale qui dépend des caractéristiques de l’étude.