Échantillon : Définition, types, formules et exemples

Combien de fois les chercheurs recherchent-ils les bons répondants, que ce soit pour une étude de marché ou pour une enquête existante sur le terrain ? L’échantillon ou les répondants de cette recherche peuvent être sélectionnés parmi un ensemble de clients ou d’utilisateurs connus ou inconnus.

Vous connaissez souvent le profil type de vos répondants, mais vous n’avez pas accès à ces derniers pour mener à bien votre étude. Les chercheurs et les équipes de recherche s’adressent alors à des organisations spécialisées pour accéder à leur panel de répondants ou leur acheter des répondants afin de réaliser des études et des enquêtes.

Il peut s’agir de répondants de la population générale qui correspondent à des critères démographiques ou de répondants basés sur des critères spécifiques. Ces répondants sont indispensables à la réussite des études de recherche.

Cet article présente en détail les différents types d’échantillons, les méthodes d’échantillonnage et des exemples de chacun d’entre eux. Il mentionne également les étapes du calcul de la taille, les détails d’un échantillon en ligne et les avantages de leur utilisation.

Index du contenu

1. Qu’est-ce qu’un échantillon ?
2. Types d’échantillons : Méthodes de sélection des échantillons avec exemples
   1. Méthodes d’échantillonnage probabiliste avec exemples
   2. Méthodes d’échantillonnage non probabiliste et exemples
3. Comment déterminer la taille d’un échantillon ?
4. Calcul de la taille de l’échantillon
5. Avantages de l’échantillonnage

Qu’est-ce qu’un échantillon ?

Un échantillon est un ensemble réduit de données qu’un chercheur choisit ou sélectionne dans une population plus large en utilisant une méthode de sélection prédéfinie. Ces éléments sont appelés points d’échantillonnage, unités d’échantillonnage ou observations.

La création d’un échantillon est une méthode efficace pour mener recherche. L’étude de l’ensemble de la population est souvent impossible, coûteuse et longue. Par conséquent, l’examen de l’échantillon fournit des informations que le chercheur peut appliquer à l’ensemble de la population.

Par exemple, si un fabricant de téléphones portables souhaite mener une étude de caractéristiques auprès des étudiants des universités américaines. Une étude approfondie doit être menée si le chercheur recherche des fonctionnalités utilisées par les étudiants, des fonctionnalités qu’ils souhaiteraient voir et le prix qu’ils sont prêts à payer.

Cette étape est impérative pour comprendre les fonctionnalités qui doivent être développées, celles qui nécessitent une mise à niveau, le prix de l’appareil et la stratégie de mise sur le marché.

Pour la seule année 2016/17, 24,7 millions d’étudiants étaient inscrits dans les universités américaines. Il est impossible d’étudier tous ces étudiants ; le temps passé rendrait le nouveau dispositif redondant, et l’argent dépensé pour le développement rendrait l’étude inutile.

La création d’un échantillon d’universités en fonction de leur situation géographique et la création d’un échantillon d’étudiants dans ces universités permettent d’obtenir un nombre suffisant d’étudiants pour la recherche.

En règle générale, la population visée par une étude de marché est énorme. Le recensement de l’ensemble de la population est pratiquement impossible. L’échantillon représente généralement une taille gérable de cette population. Les chercheurs recueillent ensuite des données auprès de ces échantillons par le biais d’enquêtes, de sondages et de questionnaires et extrapolent cette analyse de données à l’ensemble de la communauté.

APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes

Types d’échantillons : Méthodes de sélection avec exemples

Le processus d’obtention d’un échantillon est appelé méthode d’échantillonnage. L’échantillonnage fait partie intégrante de la conception de la recherche, car cette méthode permet d’obtenir les données quantitatives et qualitatives qui peuvent être collectées dans le cadre d’une étude de recherche. Les méthodes d’échantillonnage sont caractérisées par deux approches distinctes : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste.

Méthodes d’échantillonnage probabiliste avec exemples

Échantillonnage de probabilités est une méthode d’obtention d’un échantillon où les objets sont sélectionnés à partir d’une population sur la base de la théorie des probabilités. Cette méthode inclut toutes les personnes de la population et toutes ont la même chance d’être sélectionnées. Il n’y a donc aucun biais dans ce type d’échantillon.

Chaque personne de la population peut ensuite participer à la recherche. Les critères de sélection sont décidés au début de l’étude de marché et constituent un élément important de la recherche.

APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LA RECHERCHE-ACTION : La recherche-action

L’échantillonnage probabiliste peut être subdivisé en quatre types d’échantillons distincts. Il s’agit de

• L’échantillonnage aléatoire simple : La méthode la plus simple pour sélectionner un échantillon est l’échantillonnage aléatoire simple. l’échantillonnage aléatoire simple. Dans cette méthode, chaque membre a une chance égale de participer à l’étude. Les objets de cet échantillon de population sont choisis au hasard et chaque membre a la même probabilité d’être sélectionné. Par exemple, si un doyen d’université souhaite recueillir l’avis des étudiants sur leur perception des enseignants et de leur niveau d’éducation, les 1 000 étudiants de l’université pourraient faire partie de cet échantillon. Cent élèves peuvent être sélectionnés au hasard pour faire partie de cet échantillon.
• L’échantillonnage en grappes : L’échantillonnage en grappes est un type de méthode d’échantillonnage où la population des répondants est divisée en grappes égales. Les grappes sont identifiées et incluses dans un échantillon sur la base de paramètres démographiques tels que l’âge, la localisation, le sexe, etc. Il est donc extrêmement facile pour le créateur d’une enquête de tirer des conclusions pratiques à partir des réponses obtenues. Par exemple, si la FDA souhaite recueillir des données sur les effets secondaires indésirables des médicaments, elle peut diviser la partie continentale des États-Unis en plusieurs zones distinctes. analyse en grappescomme les États. Des études de recherche sont ensuite menées auprès des répondants de ces groupes. Ce type de génération d’un échantillon permet d’approfondir la collecte de données et de fournir des informations faciles à consommer et à exploiter.
• Échantillonnage systématique : Échantillonnage systématique est une méthode d’échantillonnage dans laquelle le chercheur choisit des répondants à intervalles égaux au sein d’une population. L’approche de la sélection de l’échantillon consiste à choisir un point de départ, puis à sélectionner les répondants à un intervalle d’échantillonnage prédéfini. Par exemple, lors de la sélection de 1 000 volontaires pour les Jeux olympiques à partir d’une liste de 10 000 candidats, chaque candidat se voit attribuer un nombre de 1 à 10 000. En partant de 1 et en sélectionnant chaque répondant avec un intervalle de 10, on obtient un échantillon de 1 000 volontaires.
• Échantillonnage aléatoire stratifié : Échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode qui consiste à diviser la population des répondants en paramètres distincts mais prédéfinis lors de la phase de conception de la recherche. Dans cette méthode, les répondants ne se chevauchent pas mais représentent collectivement l’ensemble de la population. Par exemple, un chercheur souhaitant analyser des personnes issues de milieux socio-économiques différents peut distinguer les répondants en fonction de leur salaire annuel. Cela permet de constituer de plus petits groupes de personnes ou des échantillons, puis d’utiliser certains objets de ces échantillons pour l’étude de recherche.

APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE RAISONNÉ : L’échantillonnage raisonné

Méthodes d’échantillonnage non probabiliste et exemples

L’échantillonnage échantillonnage non probabiliste La méthode de l’échantillonnage par échantillonnage utilise le pouvoir discrétionnaire du chercheur pour sélectionner l’échantillon. Ce type d’échantillon découle principalement de la capacité du chercheur ou du statisticien à accéder à cet échantillon.

Ce type d’échantillonnage est utilisé pour les recherches préliminaires dont l’objectif principal est de formuler une hypothèse sur le sujet de la recherche. Ici, chaque membre n’a pas la même chance de faire partie de la population de l’échantillon, et ces paramètres ne sont connus qu’après la sélection de l’échantillon.

Nous pouvons classer l’échantillonnage non probabiliste en quatre types d’échantillons distincts. Il s’agit de

• L’échantillonnage de commodité : L’échantillonnage de commoditéEn termes simples, il s’agit de la facilité d’accès d’un chercheur à un répondant. Il n’existe pas de méthode scientifique pour obtenir cet échantillon. Les chercheurs n’ont pratiquement aucune autorité sur la sélection des éléments de l’échantillon, qui se fait uniquement sur la base de la proximité et non de la représentativité.

Cette méthode d’échantillonnage non probabiliste est utilisée lorsque le temps et les coûts de collecte du retour d’information sont limités. Par exemple, les chercheurs qui mènent une enquête de type « mall-intercept » pour comprendre la probabilité d’utiliser une fragrance d’un fabricant de parfums. Dans cette méthode d’échantillonnage, les personnes interrogées sont choisies en fonction de leur proximité avec le bureau d’enquête et de leur volonté de participer à la recherche.

• L’échantillonnage au jugé/à des fins précises : L’échantillonnage échantillonnage au jugé ou raisonné est une méthode qui consiste à développer un échantillon uniquement sur la base et à la discrétion du chercheur, en fonction de la nature de l’étude et de sa compréhension du public cible. Cette méthode d’échantillonnage permet de sélectionner les personnes qui répondent uniquement aux critères de recherche et aux objectifs finaux, les autres étant exclues.

Par exemple, si le sujet de recherche est de comprendre quelle université un étudiant préfère pour son master, si la question posée est « Souhaitez-vous faire votre master ? », toute autre réponse que « Oui » à cette question, toute autre personne est exclue de cette étude.

• L’échantillonnage en boule de neige : L’échantillonnage en boule de neige ou l’échantillonnage par référence en chaîne est défini comme une technique d’échantillonnage non probabiliste dans laquelle les échantillons présentent des caractéristiques rares. Il s’agit d’une technique d’échantillonnage dans laquelle des sujets existants fournissent des références pour recruter les échantillons nécessaires à une étude de recherche.

Par exemple, lors de la collecte d’informations sur un sujet sensible comme le SIDA, les personnes interrogées ne sont pas disposées à fournir des informations. Dans ce cas, le chercheur peut recruter des personnes ayant une compréhension ou une connaissance de ces personnes et collecter des informations auprès d’elles ou leur demander de collecter des informations.

• Échantillonnage par quotas : Échantillonnage par quotas est une méthode de collecte d’un échantillon dans laquelle le chercheur a la liberté de sélectionner un échantillon en fonction de ses strates. La caractéristique principale de cette méthode est que deux personnes ne peuvent pas exister dans deux conditions différentes. Par exemple, lorsqu’un fabricant de chaussures souhaite comprendre la perception qu’ont les milléniaux de la marque en fonction d’autres paramètres tels que le confort, le prix, etc. L’objectif de l’étude étant de recueillir des commentaires sur les chaussures pour femmes, seules les femmes de la génération du millénaire ont été sélectionnées pour cette étude.

Comment déterminer la taille d’un échantillon

Comme nous l’avons vu plus haut, la détermination de la taille de l’échantillon est essentielle au succès de la collecte de données dans une étude de marché. Mais existe-t-il un chiffre correct pour la taille de l’échantillon ? Quels sont les paramètres qui déterminent la taille de l’échantillon ? Quelles sont les méthodes de distribution de l’enquête ?

Pour comprendre tout cela et calculer en connaissance de cause la taille adéquate de l’échantillon, il est tout d’abord essentiel de comprendre quatre variables importantes qui constituent les caractéristiques de base d’un échantillon. Il s’agit de

• Taille de la population : La taille de la population est l’ensemble des personnes qui peuvent être prises en compte pour l’étude de recherche. Dans la plupart des cas, ce chiffre atteint des sommes considérables. Par exemple, la population des États-Unis est de 327 millions d’habitants. Mais dans le cadre d’une étude de marché, il est impossible de tous les prendre en compte pour l’étude.
• La marge d’erreur (intervalle de confiance) : La marge d’erreur est représentée par un pourcentage qui est une déduction statistique sur la confiance que l’on a dans le nombre de personnes qui représentent les opinions réelles de l’ensemble de la population. Ce pourcentage aide l’analyse statistique à sélectionner un échantillon et à déterminer le degré d’erreur d’échantillonnage acceptable.

EN SAVOIR PLUS : Les étapes du processus de recherche

• Niveau de confiance : Cette mesure permet de déterminer où se situe la moyenne réelle à l’intérieur d’un intervalle de confiance. Les intervalles de confiance les plus courants sont 90%, 95% et 99%.
• Écart-type : Cette mesure couvre la variance d’une enquête. Un chiffre sûr à considérer est 0,5, ce qui signifie que la taille de l’échantillon doit être aussi grande.

Calcul de la taille de l’échantillon

Pour calculer la taille de l’échantillon, vous avez besoin des paramètres suivants.

• Z-score : La valeur du Z-score peut être trouvée ici.
• Écart-type
• Marge d’erreur
• Niveau de confiance

Pour calculer la taille de l’échantillon, utilisez la formule suivante :

Taille de l’échantillon = (Z-score)2 * StdDev*(1-StdDev) / (marge d’erreur)2

Considérons un niveau de confiance de 90 %, un écart-type de 0,6 et une marge d’erreur de +/-4 %.

((1.64)2 x .6(.6)) / (.04)2

( 2.68x .0.36) / .0016

.9648 / .0016

603

603 répondants sont nécessaires, ce qui constitue la taille de votre échantillon.

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EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon

Avantages de l’échantillonnage

Comme nous l’avons vu plus haut, l’échantillonnage présente de nombreux avantages. Les avantages les plus significatifs sont les suivants :

• Réduction des coûts et des délais : L’utilisation d’un échantillon permet de réduire le nombre de personnes à contacter, ce qui réduit les coûts et les délais. Imaginez le temps économisé entre une recherche sur une population de millions de personnes et une recherche sur un échantillon.
• Réduction du déploiement des ressources : Il est évident que si le nombre de personnes impliquées dans une étude de recherche est beaucoup plus faible en raison de l’échantillon, les ressources nécessaires sont également beaucoup moins importantes. La main-d’œuvre nécessaire à l’étude de l’échantillon est beaucoup moins importante que celle nécessaire à l’étude de l’ensemble de la population.
• Exactitude des données : L’échantillon étant représentatif de la population, les données recueillies sont exactes. En outre, comme le répondant est disposé à participer, l’enquête de la le taux d’abandon de l’enquête est beaucoup plus faible, ce qui augmente la validité et la précision des données.
• Données intensives et exhaustives : Comme il y a moins de répondants, les données collectées à partir d’un échantillon sont intenses et approfondies. On consacre plus de temps et d’efforts à chaque personne interrogée plutôt que de collecter des données auprès d’un grand nombre de personnes.
• Appliquer les propriétés à une population plus large : Étant donné que l’échantillon est représentatif de l’ensemble de la population, on peut affirmer que les données collectées et analysées à partir de l’échantillon peuvent être appliquées à l’ensemble de la population, ce qui est vrai.

Pour collecter des données précises à des fins de recherche, filtrer les mauvais panélistes et éliminer les biais d’échantillonnage. biais d’échantillonnage en appliquant différentes mesures de contrôle. Si vous avez besoin d’aide pour organiser un échantillon de public pour votre prochain projet d’étude de marché, contactez-nous à l’adresse [email protected]. Nous avons plus de 22 millions de panélistes à travers le monde !

Conclusion

En conclusion, un échantillon est un sous-ensemble d’une population qui est utilisé pour représenter les caractéristiques de la population entière. L’échantillonnage est essentiel dans la recherche et l’analyse de données pour faire des déductions sur une population à partir d’un plus petit groupe d’individus. Il existe différents types d’échantillonnage, tels que l’échantillonnage probabiliste, l’échantillonnage non probabiliste et d’autres encore, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients.

Le choix de la bonne méthode d’échantillonnage dépend de la question de recherche, du budget et des ressources. En outre, la taille de l’échantillon joue un rôle crucial dans la précision et la généralisation des résultats.

Cet article présente une vue d’ensemble de la définition, des types, de la formule et des exemples d’échantillonnage. En comprenant les différents types d’échantillonnage et les formules utilisées pour calculer la taille de l’échantillon, les chercheurs et les analystes peuvent prendre des décisions plus éclairées lorsqu’ils mènent des recherches et analysent les données.

L’échantillonnage est un outil important qui permet aux chercheurs de faire des déductions sur une population en se basant sur un plus petit groupe d’individus. En choisissant la bonne méthode d’échantillonnage et la bonne taille d’échantillon, les chercheurs peuvent s’assurer que leurs résultats sont exacts et généralisables à la population.

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