Techniques d’échantillonnage

Dans cet article, nous expliquons ce que sont les techniques d’échantillonnage et à quoi elles servent en statistiques. De plus, vous pourrez voir quelles sont les différentes techniques d’échantillonnage et quels sont les avantages et les inconvénients de chacune.

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

Une technique d’échantillonnage est une procédure par laquelle l’échantillon est sélectionné à partir d’une population statistique. Autrement dit, des techniques d’échantillonnage sont utilisées pour choisir le groupe d’individus qui formera l’échantillon d’une étude statistique .

Par exemple, une technique d’échantillonnage consiste à choisir l’échantillon au hasard. Ainsi, si l’on veut mener une enquête pour prédire les résultats d’une élection, on peut sélectionner au hasard les personnes qui participeront à la recherche.

Il existe différents types de techniques d’échantillonnage. Vous devez donc utiliser la technique d’échantillonnage appropriée à chaque cas ; la sélection aléatoire des éléments de l’échantillon n’est pas toujours la meilleure option, mais dépend des caractéristiques de l’analyse statistique que vous souhaitez effectuer. Ci-dessous, nous verrons quelles sont toutes les techniques d’échantillonnage.

En statistique, les techniques d’échantillonnage sont très importantes car elles permettent d’étudier un échantillon plutôt que l’ensemble de la population. Si nous devions analyser tous les éléments de la population, les études statistiques seraient souvent trop longues et coûteuses, et pourraient même devenir impossibles à réaliser. Ainsi, examiner seulement une partie de la population facilite la réalisation de recherches statistiques, et cela peut se faire grâce à des techniques d’échantillonnage.

Quels sont les types de techniques d’échantillonnage ?

Les différents types de techniques d’échantillonnage sont :

• Technique d’échantillonnage probabiliste :
  • Technique d’échantillonnage aléatoire simple
  • Technique d’échantillonnage systématique
  • Technique d’échantillonnage stratifié
  • Technique d’échantillonnage en grappes
• Technique d’échantillonnage non probabiliste :
  • Technique d’échantillonnage raisonné
  • Technique d’échantillonnage pratique
  • Technique d’échantillonnage consécutif
  • Technique d’échantillonnage par quotas
  • Technique d’échantillonnage boule de neige

Ci-dessous, vous pouvez voir en quoi consiste chaque technique d’échantillonnage et quels sont ses avantages et ses inconvénients.

échantillonnage probabiliste

La technique d’échantillonnage probabiliste consiste à sélectionner les éléments de l’échantillon au hasard, 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.

échantillonnage aléatoire simple

La technique d’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, 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 uniquement certaines grappes au lieu de tous les individus de la population.

Contrairement à l’échantillonnage stratifié, dans cette méthode, aucun individu particulier ne doit être sélectionné 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.

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.

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.

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 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).