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L’échantillonnage raisonné : Un outil pour la sélection des informateurs

L’échantillonnage raisonné exige des chercheurs qu’ils aient une connaissance préalable de l’objectif de leur étude afin de pouvoir choisir et approcher avec précision les participants éligibles. Ces données sont collectées en fonction des exigences du test, de l’enquête ou de la recherche pour lesquels elles seront utilisées.

Qu’est-ce que l’échantillonnage raisonné ?

L’échantillonnage raisonné est une technique dans laquelle la personne qui mène la recherche se fie à son jugement pour choisir les membres qui feront partie de l’étude. Il s’agit d’un type d’échantillon non probabiliste, également appelé échantillon de jugement ou échantillon d’experts.

Un échantillon raisonné est un sous-ensemble de la population sélectionné de manière non aléatoire et généralement plus petit, destiné à la représenter logiquement. Pour ce faire, il convient de comprendre les antécédents de la population en sélectionnant un échantillon représentatif de ces variations.

Les chercheurs utilisent des méthodes d’échantillonnage lorsqu’ils souhaitent accéder à un sous-ensemble particulier de personnes, où tous les participants à l’enquête sont sélectionnés pour correspondre à un profil spécifique.

Pourquoi l’échantillonnage raisonné ?

L’échantillonnage raisonné est une méthode d’échantillonnage aléatoire dans laquelle le groupe d’échantillonnage est ciblé pour avoir des attributs spécifiques. Cette méthode peut être utilisée dans de nombreuses populations, mais elle est plus efficace avec un échantillon de taille réduite et une population plus homogène. L’échantillonnage est bénéfique car le chercheur peut examiner toutes les données.

  • Le chercheur peut sélectionner un échantillon précis et rentable en choisissant des personnes ou des points sur la base de ses connaissances.
  • Il permet de collecter des données qualitatives qui permettent de mieux comprendre un sujet et d’obtenir des résultats précis.
  • Cette méthode d’échantillonnage n’est pas aléatoire. La méthode d’échantillonnage utilisée est très précise et pertinente dans le contexte de la recherche, de l’enquête ou de l’expérience.
  • Il est facile de cibler les données démographiques d’un projet grâce aux échantillons raisonnés.
  • La marge d’erreur est faible. Le processus de sélection est précis et efficace, car les candidats sont choisis en fonction de leurs qualités.
  • Il est préférable d’utiliser l’échantillonnage si l’on veut trouver des moyennes dans les données.
  • L’utilisation d’échantillons raisonnés permet d’obtenir des résultats substantiels en temps réel, car les personnes ont une connaissance spécifique de la recherche.

Avantages et inconvénients de l’échantillonnage raisonné

Bien que chaque type d’échantillonnage ait ses propres avantages et inconvénients, il existe certains avantages et inconvénients généraux, qui sont énumérés ci-dessous :

Avantages

  • L’un des principaux avantages de l’échantillonnage raisonné réside dans les différents types de techniques d’échantillonnage, de l’échantillonnage homogène à l’échantillonnage par cas critique, qui peuvent être utilisés pour réaliser la conception de la recherche qualitative.
  • Avec l’aide de l’échantillonnage raisonné, il est plus facile de généraliser votre échantillon qu’avec un échantillon aléatoire où tous les participants n’ont pas la caractéristique que vous étudiez.
  • La marge d’erreur de l’échantillonnage raisonné est faible.
  • Elle est rentable et peut produire des résultats substantiels en temps réel.
  • Permet d’éviter les erreurs d’échantillonnage.

Inconvénients

  • Un grand nombre de procédures statistiques inférentielles sont présentes dans cette structure, ce qui rend ces statistiques invalides.
  • Comme les participants savent qu’ils font partie du projet de recherche, des biais sont possibles.

Comment procéder à un échantillonnage raisonné ?

Il existe sept façons de procéder à la méthode d’échantillonnage raisonné, comme indiqué ci-dessous :

les types d'échantillonnage raisonné

1. Échantillonnage à variation maximale

C’est ce que l’on appelle l’échantillonnage hétérogène. Il s’agit d’une technique d’échantillonnage à dessein qui permet de recueillir les différents points de vue des clients sur l’étude qui vous intéresse.

2. Échantillonnage homogène

L’échantillonnage homogène est une méthode d’échantillonnage à dessein qui est à l’opposé de la méthode de la variation maximale. Dans le cas d’un échantillonnage homogène, un groupe de personnes du même âge, du même sexe, de la même origine ou de la même profession sera choisi. Il est souvent utilisé lors de la recherche d’un trait, d’une caractéristique ou d’un domaine d’intérêt spécifique.

3. Échantillonnage de cas typiques

L’échantillonnage par cas typique est utilisé lorsque le chercheur ou l’évaluateur souhaite étudier un phénomène lié aux membres ordinaires de l’échantillon parent. Supposons, par exemple, qu’un enquêteur veuille comprendre comment l’inflation affecte les personnes ayant des revenus moyens ou faibles. Dans ce cas, seules les personnes à revenus moyens ou faibles seront sélectionnées dans l’échantillon global.

4. Échantillonnage des cas extrêmes

L’échantillonnage raisonné des cas extrêmes est utilisé pour étudier les valeurs aberrantes par rapport à une norme établie pour un phénomène ou une tendance particulière.

5. Échantillonnage de cas critiques

L’échantillonnage raisonné de cas critiques sélectionne un cas riche en informations pour représenter la population. Un chercheur s’attend à ce que le cas riche en informations fournisse des détails qui s’appliquent à d’autres cas similaires en l’étudiant.

6. Échantillonnage de la population totale

L’échantillonnage raisonné de la population totale est une méthode d’échantillonnage qui consiste à examiner ou à enquêter sur l’ensemble d’une population présentant une ou plusieurs caractéristiques communes. Ces attributs peuvent être une expérience, des connaissances ou des compétences spécifiques.

7. Échantillonnage par des experts

L’échantillonnage raisonné d’experts est utilisé lorsque le chercheur a besoin d’obtenir des connaissances de la part de personnes ayant une expertise particulière. Cette compétence peut être nécessaire au cours de la phase initiale de la conception de la recherche qualitative, car elle peut aider à comprendre de nouveaux domaines d’intérêt.

EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon

Exemple d’échantillonnage raisonné

L’échantillonnage raisonné peut être utilisé dans la recherche éducative. Supposons qu’un chercheur souhaite recueillir l’avis des élèves sur les méthodes pédagogiques utilisées dans leur école. Le chercheur sélectionnera les étudiants les plus brillants qui peuvent fournir des informations pertinentes pour une enquête systématique.

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

Conclusion

Ce type d’échantillonnage dépend de la disponibilité des individus concernés au sein d’un groupe de population pour fournir des données utiles. Ce processus d’échantillonnage entraînera une perte de temps et de ressources si les chercheurs ne parviennent pas à trouver suffisamment de personnes ou d’unités répondant aux critères qu’ils ont définis.

Il s’agit de trouver un éventail de participants qui répondent à des définitions prédéterminées afin d’offrir un meilleur aperçu d’un projet spécifique. Grâce au panel d’audience et aux services de QuestionPro, nous pouvons cibler des niches démographiques pour toute recherche spécifique en envoyant des enquêtes.

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Auteurs: Anubhav Pratap Singh & Pratik Jadhav

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