L’échantillonnage probabiliste : Qu’est-ce que c’est, exemples et étapes

Imaginez que vous ayez une population de 100 personnes. Dans ce scénario, chaque personne aurait une chance sur 100 d’être sélectionnée. L’échantillonnage probabiliste vous donne les meilleures chances de créer un échantillon représentatif de la population. Grâce aux réponses reçues, la direction saura si les employés de cette organisation sont satisfaits de la modification.

Cet échantillonnage permet de tirer des conclusions impartiales et représentatives de la population sur la base de l’échantillon. Parlons de l’échantillonnage probabiliste.

Qu’est-ce que l’échantillonnage probabiliste ?

L’échantillonnage probabiliste est une technique dans laquelle le chercheur choisit des échantillons d’une population plus large en utilisant une méthode basée sur la théorie des probabilités. Pour qu’un participant soit considéré comme un échantillon probabiliste, il doit être sélectionné au hasard.

Cette méthode statistique permet de sélectionner un échantillon d’une population de manière à ce que chaque membre de la population ait une chance connue et non nulle d’être sélectionné. L’exigence la plus importante de l’échantillonnage probabiliste est que chaque membre de la population ait une chance connue et égale d’être sélectionné.

L’échantillonnage probabiliste utilise la théorie statistique pour sélectionner au hasard un petit groupe de personnes (échantillon) à partir d’une grande population existante et prédire ensuite que toutes leurs réponses correspondront à la population globale.

APPRENDRE À CONNAÎTRE : La recherche théorique

Quels sont les types d’échantillonnage probabiliste ?

Le choix du bon échantillon est crucial pour obtenir des résultats précis et fiables. L’une des méthodes les plus populaires et les plus efficaces pour sélectionner un échantillon est l’échantillonnage probabiliste. Explorons les différents types d’échantillonnage probabiliste. De l’échantillonnage aléatoire simple à l’échantillonnage aléatoire stratifié, nous décomposons chaque méthode pour vous aider à déterminer celle qui convient le mieux à votre projet de recherche.

Voici quelques-uns des types d’échantillonnage probabiliste les plus efficaces :

1. L’échantillonnage aléatoire simple : Cette méthode consiste à sélectionner au hasard un échantillon de la population sans aucun biais. Il s’agit de la forme la plus élémentaire et la plus simple d’échantillonnage probabiliste.
2. L’échantillonnage aléatoire stratifié : Cette méthode consiste à diviser la population en sous-groupes ou strates et à sélectionner un échantillon aléatoire dans chaque strate. Cette technique est utile lorsque la population est hétérogène et que l’on veut s’assurer que l’échantillon est représentatif des différents sous-groupes.
3. L’échantillonnage en grappes : Cette méthode consiste à diviser la population en groupes ou grappes, puis à sélectionner au hasard certaines de ces grappes. Cette technique est utile lorsque la population est répartie sur une vaste zone géographique. Mais il n’est ni possible ni pratique d’enquêter auprès de tout le monde.
4. L’échantillonnage systématique : Cette méthode consiste à sélectionner chaque nème membre de la population après avoir choisi un point de départ aléatoire.

L’échantillonnage probabiliste est largement utilisé dans la recherche. Elle garantit que l’échantillon est représentatif de la population, permet aux chercheurs d’estimer le niveau d’incertitude des résultats et rend possible la généralisation des résultats à la population.

1. Échantillonnage aléatoire simple

Comme son nom l’indique, l’échantillonnage aléatoire simple est une méthode entièrement aléatoire de sélection de l’échantillon. Cette méthode d’échantillonnage est aussi simple que l’attribution de numéros aux individus (échantillon) et le choix aléatoire de ces numéros par le biais d’un processus automatisé. Enfin, les numéros choisis sont les membres inclus dans l’échantillon.

Dans cette méthode d’échantillonnage, les chercheurs choisissent les échantillons de deux manières : Le système de loterie et l’utilisation d’un logiciel de génération de nombres ou d’une table de nombres aléatoires. Cette technique d’échantillonnage s’applique généralement à une population importante et comporte son lot d’avantages et d’inconvénients.

2. Échantillonnage aléatoire stratifié

Échantillonnage aléatoire stratifié implique une méthode par laquelle le chercheur divise une population plus étendue en groupes plus petits qui ne se chevauchent généralement pas, mais qui représentent la population entière. Lors de l’échantillonnage, organisez ces groupes et tirez un échantillon de chaque groupe séparément.

Une méthode standard consiste à organiser ou à classer les données par sexe, âge, origine ethnique et autres critères similaires. La répartition des sujets en groupes mutuellement exclusifs et l’utilisation d’un échantillonnage aléatoire simple pour choisir les membres des groupes.

Les membres de ces groupes doivent être distincts de manière à ce que chaque membre de tous les groupes ait les mêmes chances d’être sélectionné en utilisant une probabilité simple. Cette méthode d’échantillonnage est également appelée « échantillonnage aléatoire par quota ».

3. Échantillonnage en grappes

Échantillonnage en grappe est un moyen de sélectionner de manière aléatoire des participants géographiquement dispersés. Par exemple, si vous voulez choisir 100 participants parmi l’ensemble de la population des États-Unis, il est probablement impossible d’obtenir une liste complète de tous les participants. Au lieu de cela, le chercheur sélectionne au hasard des zones (c’est-à-dire des villes ou des comtés) et procède à une sélection aléatoire à l’intérieur de ces limites.

L’échantillonnage en grappe analyse généralement une population particulière dans laquelle l’échantillon est constitué de plusieurs éléments, par exemple une ville, une famille, une université, etc. Les chercheurs sélectionnent ensuite les grappes en divisant la population en plusieurs sections plus petites.

4. L’échantillonnage systématique

L’échantillonnage systématique consiste à choisir chaque « nième » individu pour faire partie de l’échantillon. Par exemple, vous pouvez sélectionner une personne sur cinq dans l’échantillon. L’échantillonnage systématique est une application étendue de la même vieille technique dans laquelle chaque membre du groupe est sélectionné à des périodes régulières pour former un échantillon . Cette technique d’échantillonnage offre une chance égale à tous les membres d’une population d’être sélectionnés.

Que vous réalisiez une enquête, un sondage ou une étude, la compréhension des différents types d’échantillonnage probabiliste peut vous aider à prendre des décisions éclairées et à atteindre vos objectifs de recherche.

EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon

Exemples d’échantillonnage probabiliste

Prenons un exemple pour comprendre cette technique d’échantillonnage. Les États-Unis comptent à eux seuls 330 millions d’habitants. Il est pratiquement impossible d’envoyer un enquête à chaque individu pour recueillir des informations. Utilisez l’échantillonnage probabiliste pour collecter des données, même si elles proviennent d’une population plus petite.

Par exemple, une organisation compte 500 000 employés répartis sur différents sites géographiques. L’organisation souhaite apporter certaines modifications à sa politique de ressources humaines, mais avant de procéder au changement, elle veut savoir si les employés seront satisfaits ou non de ce changement. Cependant, atteindre les 500 000 employés est une tâche fastidieuse. C’est là que l’échantillonnage probabiliste prend tout son sens. Un échantillon d’une population plus large, c’est-à-dire de 500 000 salariés, est choisi. Cet échantillon représentera la population. Déployez maintenant une enquête sur l’échantillon.

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

Grâce aux réponses reçues, la direction sera en mesure de savoir si les employés de l’organisation sont satisfaits ou non de la modification.

Étapes de l’échantillonnage probabiliste

Voici quelques mesures pratiques que vous pouvez prendre pour mener à bien votre projet :

1. Choisissez soigneusement votre population d’intérêt : Réfléchissez soigneusement et choisissez dans la population les personnes dont vous pensez que l’opinion doit être recueillie. Intégrez-les ensuite dans l’échantillon .
2. Déterminer un cadre d’échantillonnage approprié : Votre base de sondage doit être composée d’un échantillon de la population qui vous intéresse et d’aucune personne extérieure afin de collecter des données précises.
3. Sélectionnez votre échantillon et commencez votre enquête : Il est parfois difficile de trouver l’échantillon adéquat et de déterminer un cadre d’échantillonnage approprié. Même si tous les facteurs sont en votre faveur, il peut y avoir des imprévus tels que le coût, la qualité des répondants et la rapidité de réponse. Il est difficile, mais possible, d’obtenir d’un échantillon qu’il réponde avec précision à une enquête probabiliste.

Mais, dans la plupart des cas, le tirage d’un échantillon probabiliste vous fera gagner du temps, de l’argent et beaucoup de frustration. Vous ne pouvez probablement pas envoyer des enquêtes à tout le monde, mais vous pouvez toujours donner à chacun la possibilité de participer. C’est la raison d’être d’un échantillon de probabilité.

Quand utiliser l’échantillonnage probabiliste ?

Dans ce cas, il convient d’utiliser l’échantillonnage probabiliste :

1. Lorsque vous souhaitez réduire le biais d’échantillonnage : Cette méthode d’échantillonnage est utilisée lorsque le biais doit être minimal. La sélection de l’échantillon détermine en grande partie la qualité des conclusions de la recherche. La façon dont les chercheurs sélectionnent leur échantillon détermine en grande partie la qualité de leurs conclusions. L’échantillonnage probabiliste permet d’obtenir des résultats de meilleure qualité car il fournit une représentation non biaisée de la population.

2. Lorsque la population est généralement diversifiée : Les chercheurs utilisent largement cette méthode car elle leur permet de créer des échantillons parfaitement représentatifs de la population. Disons que nous voulons savoir combien de personnes préfèrent le tourisme médical à un traitement dans leur propre pays. Cette méthode d’échantillonnage permettra de sélectionner des échantillons issus de différentes couches socio-économiques, de différents milieux, etc. représentant la population dans son ensemble.

3. Pour créer un échantillon précis : L’échantillonnage probabiliste aide les chercheurs à créer des échantillons précis de leur population. Les chercheurs utilisent des méthodes statistiques éprouvées pour constituer un échantillon de taille précise afin d’obtenir des données bien définies.

Avantages de l’échantillonnage probabiliste

Voici les avantages de l’échantillonnage probabiliste :

1. Il est rentable : Ce processus est rentable et rapide. Un échantillon plus large peut également être choisi sur la base des numéros attribués aux échantillons. Vous pouvez ensuite choisir des numéros aléatoires dans l’échantillon le plus important.

2. C’est simple et direct : L’échantillonnage probabiliste est un moyen facile car il n’implique pas de processus compliqué. C’est rapide et cela permet de gagner du temps. Le temps ainsi gagné peut être utilisé pour analyser les données et tirer des conclusions.

3. Il n’est pas technique : Cette méthode d’échantillonnage ne nécessite aucune connaissance technique en raison de sa simplicité. Elle ne nécessite pas d’expertise complexe et n’est pas du tout longue. Vous pouvez également éviter les erreurs d’échantillonnage.

Quelle est la différence entre l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste ?

Voici comment différencier l’échantillonnage probabiliste de l’échantillonnage non probabiliste,

Échantillonnage de probabilités	Échantillonnage non probabiliste
Les échantillons sont sélectionnés de manière aléatoire.	Les échantillons sont sélectionnés sur la base du jugement subjectif du chercheur.
Tous les membres de la population ont les mêmes chances d’être sélectionnés.	Tout le monde n’a pas les mêmes chances de participer.
Les chercheurs utilisent cette technique lorsqu’ils souhaitent contrôler le biais d’échantillonnage.	Le biais d’échantillonnage n’est pas une préoccupation pour le chercheur.
Utile dans un environnement où la population est diversifiée.	Utile dans un environnement qui partage les mêmes caractéristiques.
Utilisé lorsque le chercheur souhaite créer des échantillons précis.	Cette méthode ne permet pas de représenter la population avec précision.
Trouver le bon public est complexe.	Trouver un public est très simple.

Conclusion

L’échantillonnage probabiliste est un outil précieux de l’analyse statistique qui permet de sélectionner un échantillon représentatif d’une population plus large. La suite robuste d’outils de recherche de QuestionPro vous fournit tout ce dont vous avez besoin pour obtenir des résultats de recherche. Notre plateforme d’enquête en ligne comprend une logique de pointer-cliquer personnalisée et des types de questions avancés.

APPRENDRE SUR : Les méthodes d’analyse statistique

Co-créer avec vos communautés en ligne et recueillir des informations qualitatives et quantitatives pour votre processus de découverte continue. Choisissez parmi plus de 22 millions de répondants prêts pour le mobile afin de mener des études de marché continues.