{"id":812208,"date":"2018-07-30T09:14:20","date_gmt":"2018-07-30T16:14:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/echantillon-representatif-2\/"},"modified":"2023-09-05T03:21:15","modified_gmt":"2023-09-05T03:21:15","slug":"echantillon-representatif-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/echantillon-representatif-2\/","title":{"rendered":"\u00c9chantillon repr\u00e9sentatif : D\u00e9finition, importance, et comment obtenir un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif avec des exemples"},"content":{"rendered":"
D\u00e9finition d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif :<\/b> Un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif est d\u00e9fini comme une petite quantit\u00e9 ou un sous-ensemble de quelque chose de plus grand. Elle pr\u00e9sente les m\u00eames propri\u00e9t\u00e9s et proportions que celles d’une population plus importante.<\/span><\/p>\n Prenons l’exemple d’une marque qui s’appr\u00eate \u00e0 lancer un nouveau produit dans une ville des \u00c9tats-Unis. Il sera pratiquement impossible d’envoyer une enqu\u00eate pour recueillir des informations sur les caract\u00e9ristiques du produit aupr\u00e8s de chaque habitant de la ville. Par cons\u00e9quent, les chercheurs collectent un petit \u00e9chantillon de personnes repr\u00e9sentatives de la population de la ville, et une enqu\u00eate peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e aupr\u00e8s d’elles afin de g\u00e9rer leur retour d’information sur le produit. Cet \u00e9chantillon est appel\u00e9 \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif.<\/span><\/p>\n S\u00e9lectionnez vos r\u00e9pondants<\/strong><\/a><\/p>\n Un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif peut \u00eatre constitu\u00e9 de personnes ou m\u00eame de substances chimiques dans le cadre d’\u00e9tudes scientifiques qui peuvent \u00eatre test\u00e9es en laboratoire afin d’analyser le r\u00e9sultat d’une r\u00e9action chimique particuli\u00e8re. Toutefois, dans ce blog, nous nous concentrerons sur les personnes et nous comprendrons l’importance d’un \u00e9chantillon de population repr\u00e9sentatif dans les \u00e9tudes de march\u00e9 et d’autres aspects utiles.<\/span><\/p>\n Un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif permet aux chercheurs d’extraire les informations collect\u00e9es pour les appliquer \u00e0 une population plus large. La plupart des \u00e9tudes de march\u00e9 et des \u00e9tudes psychologiques ne sont pas adapt\u00e9es en termes de temps, d’argent et de ressources pour collecter des donn\u00e9es sur tout le monde. Il est pratiquement impossible de collecter des donn\u00e9es aupr\u00e8s de chaque personne, en particulier pour une population importante telle qu’un pays entier. <\/span><\/p>\n La bonne nouvelle, c’est que \u00ab\u00a0vous n’avez pas besoin de le faire\u00a0\u00bb. Le plus important est d’obtenir un bon \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif, de sorte que la majeure partie de votre temps et de votre \u00e9nergie soit consacr\u00e9e \u00e0 l’obtention de r\u00e9ponses d’un petit groupe de personnes qui repr\u00e9senteront une population plus large.<\/span><\/p>\n \u00c0 maintes reprises, les \u00e9tudes de recherche ont fait appel \u00e0 un groupe restreint de personnes pour mener les \u00e9tudes, collecter les donn\u00e9es et analyser les r\u00e9sultats. Comprenons l’importance d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif pour des \u00e9tudes significatives.<\/span><\/p>\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a><\/p>\n Si vous le souhaitez, vous pouvez \u00e9galement vous informer sur les biais de s\u00e9lection<\/a> en consultant notre blog.<\/p>\n Les chercheurs utilisent deux m\u00e9thodes pour constituer des \u00e9chantillons repr\u00e9sentatifs : l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/a> et l’\u00e9chantillonnage non probabiliste.<\/span><\/p>\n 1. L’\u00e9chantillonnage probabiliste :<\/b> L’\u00e9chantillonnage probabiliste est une technique par laquelle un chercheur choisit un \u00e9chantillon d’une population plus large en utilisant une m\u00e9thode bas\u00e9e sur la th\u00e9orie des probabilit\u00e9s. Pour qu’un participant soit consid\u00e9r\u00e9 comme un \u00e9chantillon probabiliste, il doit \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 au hasard.<\/p>\n Si nous utilisons l’\u00e9chantillonnage probabiliste pour obtenir un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif, l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple est le meilleur choix. Le choix de l’\u00e9chantillon est fait au hasard, ce qui garantit que chaque membre de la population aura la m\u00eame probabilit\u00e9 d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 et inclus dans le groupe de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n 2. L’\u00e9chantillonnage non probabiliste :<\/b> L’\u00e9chantillonnage non probabiliste est une technique d’\u00e9chantillonnage dans laquelle le chercheur s\u00e9lectionne des \u00e9chantillons sur la base de son jugement subjectif plut\u00f4t que sur la base d’une s\u00e9lection al\u00e9atoire. Dans l’\u00e9chantillonnage non probabiliste, tous les membres de la population n’ont pas une chance de participer \u00e0 l’\u00e9tude, contrairement \u00e0 l’\u00e9chantillonnage probabiliste, o\u00f9 chaque membre de la population a une chance connue d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9.<\/p>\n La connaissance des caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques de l’\u00e9chantillon s\u00e9lectionn\u00e9 permettra sans aucun doute de limiter le profil de l’\u00e9chantillon souhait\u00e9 et de d\u00e9finir les variables qui nous int\u00e9ressent, telles que le sexe, l’\u00e2ge, le lieu de r\u00e9sidence, etc. En connaissant ces crit\u00e8res, avant d’obtenir l’information, nous pouvons contr\u00f4ler la cr\u00e9ation d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif et efficace. Il faut \u00e9viter d’avoir un \u00e9chantillon qui ne refl\u00e8te pas la population cible. L’id\u00e9e est de disposer des donn\u00e9es les plus pr\u00e9cises possibles pour la r\u00e9ussite de notre projet.<\/span><\/p>\n EN SAVOIR PLUS :<\/strong> Population et \u00e9chantillon<\/a><\/p>\n Lorsqu’un \u00e9chantillon n’est pas repr\u00e9sentatif, il y a une erreur d’\u00e9chantillonnage<\/a> appel\u00e9e marge d’erreur. <\/span>d’erreur<\/span>. Si nous voulons avoir un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif de 100 employ\u00e9s, nous devons choisir un nombre similaire d’hommes et de femmes. Par exemple, si nous avons un \u00e9chantillon qui correspond \u00e0 un genre sp\u00e9cifique, nous aurons une erreur dans l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n La d\u00e9termination de la taille de l’\u00e9chantillon<\/a> est essentielle, mais elle ne garantit pas qu’il repr\u00e9sente exactement la population dont nous avons besoin. Plus que la taille, la repr\u00e9sentativit\u00e9 est li\u00e9e \u00e0 la base de sondage<\/a>, c’est-\u00e0-dire \u00e0 la liste \u00e0 partir de laquelle les personnes sont s\u00e9lectionn\u00e9es, par exemple dans le cadre d’une enqu\u00eate. Par cons\u00e9quent, nous devons veiller \u00e0 ce que des personnes appartenant \u00e0 notre public cible soient incluses dans cette liste pour pouvoir affirmer qu’il s’agit d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif.<\/span><\/p>\n Un groupe de citoyens repr\u00e9sentant l’ensemble du pays est d\u00e9sign\u00e9 comme \u00e9chantillon national repr\u00e9sentatif. Les chercheurs l’utilisent pour refl\u00e9ter et projeter la r\u00e9alit\u00e9 nationale. Il peut s’agir de pr\u00e9f\u00e9rences de toute nature, de comportements ou de profils sociod\u00e9mographiques.<\/span><\/p>\n Dans le meilleur des cas, l’\u00e9chantillon repr\u00e9sentatif donnera l’impression d’\u00eatre la population totale, quelle que soit son apparence. Le nombre d’hommes et de femmes doit correspondre aux proportions nationales, le pourcentage dans chaque groupe d’\u00e2ge ou chaque r\u00e9gion doit correspondre exactement \u00e0 la population, etc. Pour les mesures non d\u00e9mographiques (telles que la propri\u00e9t\u00e9 d’un produit ou la segmentation psychographique<\/a>), l’\u00e9chantillon doit correspondre \u00e0 la population.<\/span><\/p>\nPourquoi faut-il utiliser un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif dans la recherche ?<\/b><\/h3>\n
Importance d’un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif pour les \u00e9tudes de recherche pratique<\/b><\/h3>\n
\n
\n taille de l’\u00e9chantillon<\/span>
\n<\/a>Plus la taille de l’\u00e9chantillon<\/a> est importante, plus il est susceptible de repr\u00e9senter fid\u00e8lement l’ensemble de la population.<\/span><\/li>\nComment constituer un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif ?<\/b><\/h3>\n
\n EN SAVOIR PLUS :<\/strong>
\n<\/em>
\n Cadre d’\u00e9chantillonnage<\/em>
\n<\/a><\/p>\n\u00c9viter les erreurs d’\u00e9chantillonnage pour une meilleure repr\u00e9sentation<\/b><\/h3>\n
Exemple d’\u00e9chantillon repr\u00e9sentatif<\/b><\/h3>\n