Comment définir une population d’étude ? Les études de recherche exigent que des groupes spécifiques tirent des conclusions et prennent des décisions sur la base de leurs résultats. Ce groupe d’intérêt est appelé échantillon. La méthode utilisée pour sélectionner les répondants est appelée échantillonnage.
Qu’est-ce qu’une population d’étude ?
Une population d’étude est un groupe considéré pour une étude ou un raisonnement statistique. La population étudiée ne se limite pas à la population humaine. Il s’agit d’un ensemble d’aspects qui ont quelque chose en commun. Il peut s’agir d’objets, d’animaux, de mesures, etc., avec de nombreuses caractéristiques au sein d’un groupe.
Supposons, par exemple, que vous souhaitiez connaître le temps moyen que met une personne âgée de 30 à 35 ans à se rétablir d’une affection particulière après avoir consommé un type de médicament spécifique. Dans ce cas, la population étudiée sera constituée de toutes les personnes âgées de 30 à 35 ans.
Une étude médicale examine la propagation d’une maladie spécifique chez les chiens errants dans une ville. Ici, les chiens errants appartenant à cette ville constituent la population étudiée. Cette population ou cet échantillon représente l’ensemble de la population sur laquelle vous souhaitez tirer des conclusions.
Comment établir une population d’étude ?
L’échantillonnage est une technique puissante qui permet de recueillir les opinions d’un large éventail de personnes, choisies dans un groupe particulier, afin d’en apprendre davantage sur l’ensemble du groupe en général.
Pour qu’une étude soit efficace, il est nécessaire de sélectionner une population représentative de l’ensemble de la population. Avant de commencer votre étude, la population cible doit être identifiée et faire l’objet d’un accord. En désignant et en connaissant votre échantillon bien à l’avance, vous éliminerez en grande partie les commentaires jugés inutiles pour l’étude.
Si votre enquête vise à comprendre l’efficacité d’un produit ou d’un service, la population étudiée doit être constituée des clients qui l’ont utilisé ou qui sont les mieux adaptés à leurs besoins et qui utiliseront le produit/service.
Il serait coûteux et fastidieux de collecter des données auprès de l’ensemble de la population de votre marché cible. En échantillonnant avec précision la population étudiée, il est possible de dresser un portrait fidèle du marché cible à l’aide des tendances observées dans les résultats.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Choisir un échantillon précis de la population étudiée
Le choix d’un échantillon approprié dépend de plusieurs facteurs clés.
- Tout d’abord, vous décidez des paramètres de la population que vous souhaitez estimer.
- Ne vous attendez pas à ce que les estimations à partir d’un échantillon soient exactes. Il faut toujours prévoir une marge d’erreur lorsque l’on fait des hypothèses basées sur les résultats d’un échantillon.
- Comprendre le coût de l’échantillonnage nous aide à déterminer le degré de précision de nos estimations.
- Sachez à quel point la population que vous souhaitez mesurer est variable. Il n’est pas nécessaire de supposer qu’un grand échantillon est nécessaire si la population étudiée est importante.
- Tenez compte du taux de réponse de votre population. Un taux de réponse de 20 % est considéré comme « bon » pour une étude en ligne.
Caractéristiques de l’échantillonnage dans la population étudiée
- L’échantillonnage est un mécanisme qui permet de collecter des données sans enquêter sur l’ensemble de la population cible.
- La population étudiée est l’ensemble des personnes que vous considérez pour votre recherche. Un échantillon est un sous-ensemble de ce groupe qui représente la population.
- L’échantillonnage réduit la lassitude des enquêteurs en les empêchant de mener trop d’enquêtes, ce qui permet d’augmenter les taux de réponse.
- En outre, cette méthode est beaucoup moins coûteuse et permet de gagner du temps que si l’on mesurait l’ensemble du groupe.
- Le suivi des taux de réponse des différents groupes permet de déterminer le nombre de répondants à sélectionner.
- L’étude ne se limite pas à la partie sélectionnée, mais s’applique à l’ensemble de la population cible.
Techniques d’échantillonnage pour la population étudiée
Maintenant que vous avez compris que vous ne pouvez pas enquêter sur l’ensemble de la population étudiée en raison de divers facteurs, vous devez adopter l’une des méthodes de sélection d’échantillons qui convient le mieux à votre étude de recherche.
De manière générale, deux méthodes peuvent être appliquées : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste.
Techniques d’échantillonnage : L’échantillonnage probabiliste
Cette méthode est utilisée pour sélectionner des échantillons d’objets au sein d’une population sur la base de la théorie des probabilités. Tout le monde est inclus dans l’échantillon et a une chance égale d’être sélectionné. Il n’y a pas de biais dans ce type d’échantillon. Chaque personne de la population a la possibilité de participer à la recherche.
L’échantillonnage probabiliste peut être classé en quatre catégories :
- L’échantillonnagealéatoire simple: L’échantillonnage aléatoire simple est la façon la plus simple de sélectionner un échantillon. Ici, chaque membre a une chance égale de faire partie de l’échantillon. Les objets de cet échantillon sont choisis au hasard et chaque membre a exactement la même probabilité d’être sélectionné.
- L’échantillonnageen grappes: L’échantillonnage en grappes est une méthode dans laquelle les répondants sont regroupés en grappes. Ces groupes peuvent être définis en fonction de l’âge, du sexe, de la localisation et de paramètres démographiques.
- L’échantillonnagesystématique: Dans l’échantillonnage systématique, les individus sont choisis à intervalles égaux dans la population. Un point de départ est sélectionné, puis les répondants sont choisis à des intervalles d’échantillonnage prédéfinis.
- Échantillonnage stratifié : L’échantillonnage aléatoire stratifié consiste à répartir les répondants selon des paramètres distincts mais prédéfinis. Dans cette méthode, les répondants ne se chevauchent pas mais représentent collectivement l’ensemble de la population.
Techniques d’échantillonnage : Échantillonnage non probabiliste
La méthode d’échantillonnage non probabiliste utilise la préférence du chercheur en ce qui concerne le biais de sélection de l’échantillon. Cette méthode d’échantillonnage découle principalement de la capacité du chercheur à accéder à cet échantillon. Dans ce cas, les membres de la population n’ont pas les mêmes possibilités de faire partie de l’échantillon.
L’échantillonnage non probabiliste peut être subdivisé en quatre types distincts :
- L’échantillonnage de commodité : Comme son nom l’indique, l’échantillonnage de commodité représente la facilité avec laquelle le chercheur peut atteindre le répondant. Les chercheurs n’ont pas le pouvoir de sélectionner les échantillons et ils le font uniquement pour des raisons de proximité et non de représentativité.
- L’échantillonnage délibéré, critique ou au jugé : Dans ce type d’échantillonnage, le chercheur juge et développe son échantillon en fonction de la nature de l’étude et de la compréhension de son public cible. Seules les personnes répondant aux critères de recherche et à l’objectif final sont sélectionnées.
- Échantillonnage de boules de neige : Lorsqu’une boule de neige prend de la vitesse, elle accumule de la neige autour d’elle. De même, dans le cas de l’échantillonnage en boule de neige, les répondants sont chargés de fournir des références ou de recruter des échantillons pour l’étude une fois leur participation terminée.
- Échantillonnage par quotas : L’échantillonnage par quotas est une méthode dans laquelle le chercheur a le privilège de sélectionner un échantillon sur la base de ses strates. Dans cette méthode, deux personnes ne peuvent pas exister dans deux conditions différentes.
APPRENDRE À CONNAÎTRE :
La recherche théorique
Avantages et inconvénients de l’échantillonnage dans une population étudiée
Dans la plupart des cas, sur l’ensemble de la population étudiée, les perceptions ne peuvent être obtenues qu’à partir d’échantillons prédéfinis. Cela présente des avantages et des inconvénients. Certains d’entre eux sont énumérés ci-dessous.
Avantages
- Très précis – faible probabilité d’erreurs d’échantillonnage (si l’échantillonnage est bien fait)
- Économiquement réalisable par nature, très fiable
- Rapport d’aptitude élevé entre les différentes enquêtes Prend moins de temps que l’enquête sur l’ensemble de la population Déploiement réduit des ressources
- Les propriétés à forte intensité de données et exhaustives sont appliquées à une population plus largeIdéal lorsque la population étudiée est vaste.
Inconvénients
- Échantillons insuffisants
- Possibilité de partialité
- Problèmes de précision (si l’échantillonnage est médiocre)
- Difficulté à obtenir l’échantillon type
- Manque de sources de qualité
- Possibilité de faire des erreurs.
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