L’échantillonnage en grappes est défini comme une méthode d’échantillonnage dans laquelle le chercheur crée plusieurs grappes de personnes issues d’une population présentant des caractéristiques homogènes et ayant des chances égales de faire partie de l’échantillon.
Prenons l’exemple d’un organisme de collecte de données qui cherche à évaluer les performances des smartphones en Allemagne. Ils peuvent diviser la population de l’ensemble du pays en villes (clusters), sélectionner d’autres villes ayant la population la plus élevée et filtrer les personnes utilisant des appareils mobiles.
Qu’est-ce que l’échantillonnage en grappe ?
L’échantillonnage en grappes est une technique d’échantillonnage probabiliste par laquelle les chercheurs divisent la population en plusieurs groupes (grappes) pour la recherche. Les chercheurs sélectionnent ensuite des groupes aléatoires à l’aide d’une technique d’échantillonnage aléatoire simple ou systématique pour la collecte des données et l’unité d’analyse.
Exemple : Un chercheur souhaite mener une étude pour évaluer les performances des étudiants en deuxième année de formation commerciale aux États-Unis. Il est impossible de mener une étude de recherche impliquant un étudiant dans chaque université. L’échantillonnage en grappe permet au chercheur de regrouper les universités de chaque ville en une seule grappe. Ces grappes définissent ensuite la population des étudiants de deuxième année aux États-Unis. Ensuite, on utilise soit un échantillonnage aléatoire simple, soit un échantillonnage aléatoire systématique et on choisit au hasard des grappes pour l’étude de recherche. Par la suite, en utilisant un échantillonnage simple ou systématique, les étudiants de deuxième année de chacune des grappes sélectionnées peuvent être choisis pour faire l’objet de l’étude de recherche.
Dans cette technique d’échantillonnage, les chercheurs analysent un échantillon composé de plusieurs paramètres tels que la démographie, les habitudes, les antécédents – ou tout autre attribut de la population, qui peut faire l’objet d’une recherche. Cette méthode est généralement utilisée lorsque des groupes similaires mais intérieurement diversifiés forment une population statistique. Au lieu de sélectionner l’ensemble de la population, l’échantillonnage en grappes permet aux chercheurs de collecter des données en les divisant en petits groupes plus productifs.
Types d’échantillonnage en grappes
Il existe deux façons de classer cette technique d’échantillonnage. La première méthode est basée sur le nombre d’étapes suivies pour obtenir l’échantillon en grappes, et la deuxième méthode est la représentation des groupes dans l’ensemble de l’analyse en grappes. Dans la plupart des cas, l’échantillonnage par grappes se fait en plusieurs étapes. Une étape est considérée comme le pas franchi pour arriver à l’échantillon souhaité. Cette technique peut être divisée en trois catégories : à une étape, à deux étapes et à plusieurs étapes.
Échantillonnage en grappes à un degré :
Comme son nom l’indique, l’échantillonnage n’est effectué qu’une seule fois. Exemple d’échantillonnage en grappe à un seul degré – Une ONG souhaite créer un échantillon de jeunes filles dans cinq villes voisines afin de leur dispenser une éducation. En utilisant un échantillonnage à un seul niveau, l’ONG sélectionne au hasard des villes (grappes) pour former un échantillon et apporter une aide aux filles privées d’éducation dans ces villes.
Échantillonnage en grappes à deux degrés :
Dans ce cas, au lieu de sélectionner tous les éléments d’une grappe, seule une poignée de membres est choisie dans chaque groupe par le biais d’un échantillonnage aléatoire systématique ou simple. Exemple d’échantillonnage en grappes à deux degrés – Un chef d’entreprise souhaite étudier les performances de ses usines réparties dans différentes régions des États-Unis. Le propriétaire crée des groupes de plantes. Il sélectionne ensuite des échantillons aléatoires dans ces groupes pour mener ses recherches.
Échantillonnage en grappes à plusieurs degrés :
L’échantillonnage en grappes à plusieurs degrés va plus loin que l’échantillonnage à deux degrés.
Pour mener une recherche efficace dans plusieurs zones géographiques, il faut former des grappes complexes, ce qui ne peut se faire qu’en utilisant la technique de l’échantillonnage à plusieurs degrés. Un exemple d’échantillonnage à plusieurs degrés par grappes – Une organisation a l’intention de mener une enquête pour analyser les performances des smartphones en Allemagne. Ils peuvent diviser la population de l’ensemble du pays en villes (clusters) et sélectionner les villes les plus peuplées, ainsi que filtrer les personnes utilisant des appareils mobiles.
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Étapes de l’échantillonnage en grappe
Voici les étapes de l’échantillonnage en grappes :
Échantillon :
Déterminez le public cible et la taille de l’échantillon.- Créer et évaluer des bases d’échantillonnage : Créer un cadre d’échantillonnage en utilisant un cadre existant ou en en créant un nouveau pour le public cible. Évaluer les cadres sur la base de la couverture et du regroupement et procéder à des ajustements en conséquence. Ces groupes seront variés, compte tenu de la population, qui peut être exclusive et globale. Les membres d’un échantillon sont sélectionnés individuellement.
- Déterminer les groupes : Déterminez le nombre de groupes en incluant la même moyenne de membres dans chaque groupe. Veillez donc à ce que ces groupes soient distincts les uns des autres.
Sélectionner les grappes :
Choisir les grappes en appliquant une sélection aléatoire.
Créer des sous-types :
Il est divisé en sous-types à deux étapes et en sous-types à plusieurs étapes en fonction du nombre d’étapes suivies par les chercheurs pour former les grappes.
Applications de l’échantillonnage en grappes
Cette technique d’échantillonnage est utilisée dans le cadre d’un échantillonnage par zone ou par grappe géographique pour les études de marché. Il peut être plus coûteux d’enquêter sur une vaste zone géographique que sur des groupes divisés en fonction de la région. Le nombre d’échantillons doit être augmenté pour obtenir des résultats précis, mais les économies réalisées rendent ce processus d’augmentation des grappes réalisable.
L’échantillonnage en grappe dans les statistiques
Cette technique est largement utilisée en statistique lorsque le chercheur ne peut pas collecter des données auprès de l’ensemble de la population. Il s’agit donc de la solution la plus économique et la plus pratique pour les statisticiens de recherche. Prenons l’exemple d’un chercheur qui cherche à comprendre l’utilisation des smartphones en Allemagne. Dans ce cas, les villes allemandes formeront des grappes. Cette méthode d’échantillonnage est également utilisée dans les guerres et les catastrophes naturelles pour tirer des conclusions sur une population, lorsqu’il est impossible de collecter des données auprès de chaque personne résidant sur place.
EN SAVOIR PLUS : Population vs échantillon et échantillonnage raisonné
Avantages de l’échantillonnage en grappe
L’échantillonnage en grappes présente de nombreux avantages. Les voici :
Consomme moins de temps et d’argent :
L’échantillonnage de groupes divisés par segmentation géographique nécessite moins de travail, de temps et de coûts. Il s’agit d’une méthode très économique qui permet d’observer des grappes au lieu de les répartir au hasard dans une région donnée, en allouant un nombre limité de ressources à ces grappes sélectionnées.
Accès facile :
Cette technique d’échantillonnage de commodité permet aux chercheurs de sélectionner de larges échantillons, ce qui accroît l’accessibilité aux différentes grappes.
Précision des données :
Comme il peut y avoir de grands échantillons dans chaque groupe, la perte de précision des données dans les informations par individu peut être compensée.- Facilité de mise en œuvre : L’échantillonnage en grappe facilite l’obtention d’informations provenant de différents domaines et groupes. Par rapport à d’autres méthodes d’échantillonnage probabiliste, les chercheurs peuvent la mettre en œuvre rapidement dans des situations pratiques.
Par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple, cette technique peut être utile pour déterminer les caractéristiques d’un groupe tel que la population, et les chercheurs peuvent la mettre en œuvre sans disposer d’une base de sondage pour tous les éléments de l’ensemble de la population.
Échantillonnage en grappes et échantillonnage stratifié
L’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage aléatoire stratifié étant assez similaires, il peut être difficile d’en comprendre les nuances les plus fines. Parlons donc des différences significatives entre l’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié :
| L’échantillonnage en grappe | Échantillonnage stratifié |
|---|---|
| Les éléments d’une population sont sélectionnés au hasard pour faire partie de groupes (clusters). | Le chercheur divise l’ensemble de la population en segments pairs (strates). |
| Les membres de grappes sélectionnées de manière aléatoire font partie de cet échantillon. | Les chercheurs considèrent les composants individuels des strates de manière aléatoire comme faisant partie des unités d’échantillonnage. |
| Les chercheurs maintiennent l’homogénéité entre les groupes. | Les chercheurs maintiennent l’homogénéité au sein des strates. |
| Les chercheurs répartissent les grappes de manière naturelle. | Ce sont les chercheurs ou les statisticiens qui décident en premier lieu de la division des strates. |
| L’objectif principal est de minimiser les coûts et d’améliorer les compétences. | L’objectif principal est de procéder à un échantillonnage précis, ainsi qu’à une représentation adéquate de la population. |
Conclusion
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