{"id":811804,"date":"2018-03-13T06:03:16","date_gmt":"2018-03-13T13:03:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/echantillonnage-aleatoire-stratifie\/"},"modified":"2023-09-05T03:24:07","modified_gmt":"2023-09-05T03:24:07","slug":"echantillonnage-aleatoire-stratifie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/echantillonnage-aleatoire-stratifie\/","title":{"rendered":"L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 : D\u00e9finition, m\u00e9thode et exemples"},"content":{"rendered":"\n

L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 est une technique statistique largement utilis\u00e9e dans laquelle une population est divis\u00e9e en diff\u00e9rents sous-groupes, ou strates, sur la base de certaines caract\u00e9ristiques communes. L’objectif de la stratification est de s’assurer que chaque strate de l’\u00e9chantillon et de faire des d\u00e9ductions sur des sous-groupes sp\u00e9cifiques de la population. L’analyse des sous-groupes<\/a> est essentielle pour adapter les traitements \u00e0 des groupes de patients sp\u00e9cifiques et optimiser les r\u00e9sultats des soins de sant\u00e9.<\/p>\n\n

Cette technique est utile lorsque la population est h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne et qu’un simple \u00e9chantillon al\u00e9atoire ne permet pas d’obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis. En divisant la population en strates, les chercheurs peuvent s’assurer que leur \u00e9chantillon est repr\u00e9sentatif de la population et \u00e9viter les biais d’\u00e9chantillonnage<\/a>.<\/p>\n\n

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Index du contenu<\/p>\n\n

    \n \t
  1. Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 ?<\/a><\/li>\n \t
  2. 8 \u00e9tapes pour r\u00e9aliser un \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/a><\/li>\n \t
  3. Types d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/a><\/li>\n \t
  4. Exemples d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/a><\/li>\n \t
  5. Avantages de l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/a><\/li>\n \t
  6. Quand utiliser l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 ?<\/a><\/li>\n \t
  7. Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n

    Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 ?<\/strong><\/h2>\n\n

    L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 est un type de m\u00e9thode de probabilit\u00e9 qui permet \u00e0 un organisme de recherche de diviser l’ensemble de la population en plusieurs groupes homog\u00e8nes qui ne se chevauchent pas (strates) et de choisir au hasard les membres finaux des diff\u00e9rentes strates pour la recherche, ce qui permet de r\u00e9duire les co\u00fbts et d’am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9. Les membres de chacun de ces groupes doivent \u00eatre distincts afin que chaque membre de tous les groupes ait une chance \u00e9gale d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 en utilisant une probabilit\u00e9 simple. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage est \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab\u00a0\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire par quota\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n

    Prenons le cas d’une \u00e9quipe de recherche qui cherche \u00e0 conna\u00eetre l’opinion de diff\u00e9rents groupes d’\u00e2ge sur la religion. Au lieu de recueillir les r\u00e9actions de 326 044 985 citoyens am\u00e9ricains, des \u00e9chantillons al\u00e9atoires d’environ 10 000 personnes peuvent \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s pour la recherche. Ces 10000 citoyens peuvent \u00eatre divis\u00e9s en groupes en fonction de l’\u00e2ge, c’est-\u00e0-dire 18-29, 30-39, 40-49, 50-59, et 60 et plus. Chaque strate aura des membres distincts et le nombre de membres – l’\u00e2ge, les divisions socio-\u00e9conomiques, la nationalit\u00e9, la religion, le niveau d’\u00e9ducation et d’autres classifications.<\/p>\n\n

    8 \u00e9tapes pour r\u00e9aliser un \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/b><\/strong><\/h2>\n\n

    Voici les \u00e9tapes de la s\u00e9lection d’un \u00e9chantillon al\u00e9atoire stratifi\u00e9 :<\/p>\n\n

    \"\"\/<\/figure>\n\n
      \n
    1. D\u00e9finir le public <\/span>\n public<\/span>\n<\/a>. <\/span> <\/li>\n\n\n\n
    2. Reconna\u00eetre la ou les variables de stratification et d\u00e9terminer le nombre de strates \u00e0 utiliser. Ces variables de stratification doivent \u00eatre conformes \u00e0 l’objectif de la recherche<\/a>. Chaque information suppl\u00e9mentaire d\u00e9termine les variables de stratification. Par exemple, si l’objectif de la recherche est de comprendre tous les sous-groupes, les variables seront li\u00e9es aux sous-groupes.<\/li>\n\n\n\n
    3. Utiliser une base de<\/a> sondage d\u00e9j\u00e0 existante ou cr\u00e9er une base de sondage comprenant toutes les informations de la variable de stratification pour tous les \u00e9l\u00e9ments du public cible.<\/span><\/li>\n\n\n\n
    4. Apporter des modifications apr\u00e8s avoir \u00e9valu\u00e9 la base de sondage sur la base d’un manque de couverture, d’une surcouverture ou d’un regroupement.<\/span><\/li>\n\n\n\n
    5. Si l’on consid\u00e8re l’ensemble de la population, chaque strate doit \u00eatre unique et couvrir tous les membres de la population. \u00c0 l’int\u00e9rieur de la strate, les diff\u00e9rences doivent \u00eatre minimes, tandis que chaque strate doit \u00eatre extr\u00eamement diff\u00e9rente de l’autre. Chaque \u00e9l\u00e9ment de la population doit appartenir \u00e0 une seule strate.<\/span><\/li>\n\n\n\n
    6. Attribuer un num\u00e9ro unique et al\u00e9atoire \u00e0 chaque \u00e9l\u00e9ment.<\/span><\/li>\n\n\n\n
    7. D\u00e9terminez la taille de chaque strate en fonction de vos besoins. La r\u00e9partition num\u00e9rique de tous les \u00e9l\u00e9ments dans toutes les strates d\u00e9terminera le type d’\u00e9chantillonnage<\/a> \u00e0 mettre en \u0153uvre. Il peut s’agir d’un \u00e9chantillonnage stratifi\u00e9<\/a> proportionnel ou disproportionn\u00e9.<\/span><\/li>\n\n\n\n
    8. Le chercheur peut s\u00e9lectionner des \u00e9l\u00e9ments al\u00e9atoires dans chaque strate pour former l’\u00e9chantillon. Un minimum d’un \u00e9l\u00e9ment doit \u00eatre choisi dans chaque strate afin qu’il y ait une repr\u00e9sentation de chaque strate, mais si deux \u00e9l\u00e9ments de chaque strate sont s\u00e9lectionn\u00e9s, calculez rapidement les marges d’erreur<\/a> du calcul des donn\u00e9es collect\u00e9es<\/a>.<\/li>\n<\/ol>\n\n

      L’utilisation de cette m\u00e9thode permet de s’assurer que l’\u00e9chantillon est repr\u00e9sentatif de la population et de r\u00e9duire l’erreur d’\u00e9chantillonnage<\/a>, ce qui permet d’obtenir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis.<\/p>\n\n

      En savoir plus : <\/span>\n \u00c9chantillonnage al\u00e9atoire simple<\/span>\n<\/a> & \u00c9chantillonnage raisonn\u00e9<\/a><\/p>\n\n

      Types d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n