Types d’échantillonnage

Cet article explique tous les types d’échantillonnage et les caractéristiques de chaque type. De plus, vous pourrez voir un exemple de chaque type d’échantillonnage.

Mais avant de voir quels sont tous les types d’échantillonnage qui existent, il faut logiquement savoir ce qu’est l’échantillonnage. C’est pourquoi avant de continuer, je vous suggère d’aller sur cet article lié, afin que vous compreniez beaucoup mieux chaque type d’échantillonnage.

Quels sont tous les types d’échantillonnage ?

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.

Par conséquent, l’échantillonnage est classé en deux grands types : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste.

De même, il existe plusieurs types d’échantillonnage probabiliste : l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage systématique, l’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage en grappes.

Et, d’autre part, les types d’échantillonnage non probabiliste sont regroupés en : échantillonnage raisonné, échantillonnage de commodité, échantillonnage consécutif, échantillonnage par quotas et échantillonnage boule de neige.

Chaque type d’échantillonnage en particulier 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 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 caractéristique 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 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 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.

Autres types d’échantillonnage

Bien que la classification habituelle faite des types d’échantillonnage soit celle que nous venons de voir ci-dessus, les méthodes d’échantillonnage sont parfois également divisées en échantillonnage quantitatif et échantillonnage qualitatif.

Comme son nom l’indique, la différence entre ces deux groupes d’échantillonnage est l’objectif de chacun :

• Échantillonnage quantitatif : échantillonnage qui collecte des informations de manière quantitative. Dans ce cas, des questions fermées sont posées aux individus de l’échantillon afin de quantifier les réponses et de les étudier statistiquement.
• Échantillonnage qualitatif : échantillonnage utilisé lorsque la recherche a un caractère qualitatif. Normalement, il n’est pas nécessaire de faire des statistiques sur les résultats pour tirer des conclusions. Les entretiens ouverts ou les groupes de discussion sont deux exemples de ce type d’échantillonnage.

Enfin, il convient de noter qu’il existe également l’échantillonnage multi-étapes (ou échantillonnage par étapes), qui consiste à combiner différents types d’échantillonnage et à réaliser plusieurs étapes d’échantillonnage. Autrement dit, dans l’échantillonnage à plusieurs degrés, nous partons de la population et effectuons un premier échantillonnage pour sélectionner l’échantillon initial. Ensuite, sur la base de l’échantillon initial, un autre échantillonnage est effectué pour réduire le nombre d’individus dans l’échantillon. Et de nouvelles étapes d’échantillonnage sont effectuées jusqu’à atteindre la taille d’échantillon souhaitée. Ce type d’échantillonnage est très utile pour échantillonner de grandes zones géographiques.