{"id":812696,"date":"2018-11-12T04:22:54","date_gmt":"2018-11-12T11:22:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/echantillon\/"},"modified":"2023-09-05T05:14:28","modified_gmt":"2023-09-05T05:14:28","slug":"echantillon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/echantillon\/","title":{"rendered":"\u00c9chantillon : D\u00e9finition, types, formules et exemples"},"content":{"rendered":"\n
Combien de fois les chercheurs recherchent-ils les bons r\u00e9pondants, que ce soit pour une \u00e9tude de march\u00e9 ou pour une enqu\u00eate existante sur le terrain ? L’\u00e9chantillon ou les r\u00e9pondants de cette recherche peuvent \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s parmi un ensemble de clients ou d’utilisateurs connus ou inconnus.<\/span><\/p>\n\n Vous connaissez souvent le profil type de vos r\u00e9pondants, mais vous n’avez pas acc\u00e8s \u00e0 ces derniers pour mener \u00e0 bien votre \u00e9tude. Les chercheurs et les \u00e9quipes de recherche s’adressent alors \u00e0 des organisations sp\u00e9cialis\u00e9es pour acc\u00e9der \u00e0 leur panel de r\u00e9pondants ou leur acheter des r\u00e9pondants afin de r\u00e9aliser des \u00e9tudes et des enqu\u00eates.<\/span><\/p>\n\n Il peut s’agir de r\u00e9pondants de la population g\u00e9n\u00e9rale qui correspondent \u00e0 des crit\u00e8res d\u00e9mographiques ou de r\u00e9pondants bas\u00e9s sur des crit\u00e8res sp\u00e9cifiques. Ces r\u00e9pondants sont indispensables \u00e0 la r\u00e9ussite des \u00e9tudes de recherche.<\/span><\/p>\n\n Cet article pr\u00e9sente en d\u00e9tail les diff\u00e9rents types d’\u00e9chantillons, les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage et des exemples de chacun d’entre eux. Il mentionne \u00e9galement les \u00e9tapes du calcul de la taille, les d\u00e9tails d’un \u00e9chantillon en ligne et les avantages de leur utilisation.<\/span><\/p>\n\n Un \u00e9chantillon est un ensemble r\u00e9duit de donn\u00e9es qu’un chercheur choisit ou s\u00e9lectionne dans une population plus large en utilisant une m\u00e9thode de s\u00e9lection<\/a> pr\u00e9d\u00e9finie. Ces \u00e9l\u00e9ments sont appel\u00e9s points d’\u00e9chantillonnage, unit\u00e9s d’\u00e9chantillonnage ou observations.<\/span><\/p>\n\n La cr\u00e9ation d’un \u00e9chantillon est une m\u00e9thode efficace pour mener<\/span> recherche<\/span><\/a>. L’\u00e9tude de l’ensemble de la population est souvent impossible, co\u00fbteuse et longue. Par cons\u00e9quent, l’examen de l’\u00e9chantillon fournit des informations que le chercheur peut appliquer \u00e0 l’ensemble de la population.<\/span><\/p>\n\n Par exemple, si un fabricant de t\u00e9l\u00e9phones portables souhaite mener une \u00e9tude de caract\u00e9ristiques aupr\u00e8s des \u00e9tudiants des universit\u00e9s am\u00e9ricaines. Une \u00e9tude approfondie doit \u00eatre men\u00e9e si le chercheur recherche des fonctionnalit\u00e9s utilis\u00e9es par les \u00e9tudiants, des fonctionnalit\u00e9s qu’ils souhaiteraient voir et le prix qu’ils sont pr\u00eats \u00e0 payer.<\/span><\/p>\n\n Cette \u00e9tape est imp\u00e9rative pour comprendre les fonctionnalit\u00e9s qui doivent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9es, celles qui n\u00e9cessitent une mise \u00e0 niveau, le prix de l’appareil et la strat\u00e9gie de mise sur le march\u00e9.<\/span><\/p>\n\n Pour la seule ann\u00e9e 2016\/17, 24,7 millions d’\u00e9tudiants \u00e9taient inscrits dans les universit\u00e9s am\u00e9ricaines. Il est impossible d’\u00e9tudier tous ces \u00e9tudiants ; le temps pass\u00e9 rendrait le nouveau dispositif redondant, et l’argent d\u00e9pens\u00e9 pour le d\u00e9veloppement rendrait l’\u00e9tude inutile.<\/span><\/p>\n\n La cr\u00e9ation d’un \u00e9chantillon d’universit\u00e9s en fonction de leur situation g\u00e9ographique et la cr\u00e9ation d’un \u00e9chantillon d’\u00e9tudiants dans ces universit\u00e9s permettent d’obtenir un nombre suffisant d’\u00e9tudiants pour la recherche.<\/span><\/p>\n\n En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, la population vis\u00e9e par une<\/span> \u00e9tude de march\u00e9<\/span><\/a> est \u00e9norme. Le recensement de l’ensemble de la population est pratiquement impossible. L’\u00e9chantillon repr\u00e9sente g\u00e9n\u00e9ralement une taille g\u00e9rable de cette population. Les chercheurs recueillent ensuite des donn\u00e9es aupr\u00e8s de ces \u00e9chantillons par le biais d’enqu\u00eates, de sondages et de questionnaires et extrapolent cette analyse de donn\u00e9es \u00e0 l’ensemble de la communaut\u00e9.<\/span><\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a><\/p>\n\n Le processus d’obtention d’un \u00e9chantillon est appel\u00e9 m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage. L’\u00e9chantillonnage fait partie int\u00e9grante de la conception de la recherche<\/a>, car cette m\u00e9thode permet d’obtenir les donn\u00e9es quantitatives et qualitatives qui peuvent \u00eatre collect\u00e9es dans le cadre d’une \u00e9tude de recherche.<\/span> Les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage<\/span><\/a> sont caract\u00e9ris\u00e9es par deux approches distinctes : l’\u00e9chantillonnage probabiliste et l’\u00e9chantillonnage non probabiliste.<\/span><\/p>\n\n \u00c9chantillonnage de probabilit\u00e9s<\/span><\/a> est une m\u00e9thode d’obtention d’un \u00e9chantillon o\u00f9 les objets sont s\u00e9lectionn\u00e9s \u00e0 partir d’une population sur la base de la th\u00e9orie des probabilit\u00e9s. Cette m\u00e9thode inclut toutes les personnes de la population et toutes ont la m\u00eame chance d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9es. Il n’y a donc aucun biais dans ce type d’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n Chaque personne de la population peut ensuite participer \u00e0 la recherche. Les crit\u00e8res de s\u00e9lection sont d\u00e9cid\u00e9s au d\u00e9but de l’\u00e9tude de march\u00e9 et constituent un \u00e9l\u00e9ment important de la recherche.<\/span><\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR LA RECHERCHE-ACTION :<\/strong> La recherche-action<\/a><\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage probabiliste peut \u00eatre subdivis\u00e9 en quatre types d’\u00e9chantillons distincts. Il s’agit de<\/span><\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE RAISONN\u00c9 : L’\u00e9chantillonnage raisonn\u00e9<\/a><\/strong><\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage<\/span> \u00e9chantillonnage non probabiliste<\/span><\/a> La m\u00e9thode de l’\u00e9chantillonnage par \u00e9chantillonnage utilise le pouvoir discr\u00e9tionnaire du chercheur pour s\u00e9lectionner l’\u00e9chantillon. Ce type d’\u00e9chantillon d\u00e9coule principalement de la capacit\u00e9 du chercheur ou du statisticien \u00e0 acc\u00e9der \u00e0 cet \u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n Ce type d’\u00e9chantillonnage est utilis\u00e9 pour les recherches pr\u00e9liminaires dont l’objectif principal est de formuler une hypoth\u00e8se sur le sujet de la recherche. Ici, chaque membre n’a pas la m\u00eame chance de faire partie de la population de l’\u00e9chantillon, et ces param\u00e8tres ne sont connus qu’apr\u00e8s la s\u00e9lection de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n Nous pouvons classer l’\u00e9chantillonnage non probabiliste en quatre types d’\u00e9chantillons distincts. Il s’agit de<\/span><\/p>\n\n Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage non probabiliste est utilis\u00e9e lorsque le temps et les co\u00fbts de collecte du retour d’information sont limit\u00e9s. Par exemple, les chercheurs qui m\u00e8nent une enqu\u00eate de type \u00ab\u00a0mall-intercept\u00a0\u00bb pour comprendre la probabilit\u00e9 d’utiliser une fragrance d’un fabricant de parfums. Dans cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage, les personnes interrog\u00e9es sont choisies en fonction de leur proximit\u00e9 avec le bureau d’enqu\u00eate et de leur volont\u00e9 de participer \u00e0 la recherche.<\/span><\/p>\n\n Par exemple, si le sujet de recherche est de comprendre quelle universit\u00e9 un \u00e9tudiant pr\u00e9f\u00e8re pour son master, si la question pos\u00e9e est \u00ab\u00a0Souhaitez-vous faire votre master ?\u00a0\u00bb, toute autre r\u00e9ponse que \u00ab\u00a0Oui\u00a0\u00bb \u00e0 cette question, toute autre personne est exclue de cette \u00e9tude.<\/span><\/p>\n\n Par exemple, lors de la collecte d’informations sur un sujet sensible comme le SIDA, les personnes interrog\u00e9es ne sont pas dispos\u00e9es \u00e0 fournir des informations. Dans ce cas, le chercheur peut recruter des personnes ayant une compr\u00e9hension ou une connaissance de ces personnes et collecter des informations aupr\u00e8s d’elles ou leur demander de collecter des informations.<\/span><\/p>\n\n <\/p>\n\n Comme nous l’avons vu plus haut, la d\u00e9termination de la taille de l’\u00e9chantillon<\/a> est essentielle au succ\u00e8s de la collecte de donn\u00e9es dans une \u00e9tude de march\u00e9. Mais existe-t-il un chiffre correct pour la taille de l’\u00e9chantillon ? Quels sont les param\u00e8tres qui d\u00e9terminent la taille de l’\u00e9chantillon ? Quelles sont les m\u00e9thodes de distribution de l’enqu\u00eate ?<\/span><\/p>\n\n Pour comprendre tout cela et calculer en connaissance de cause la taille ad\u00e9quate de l’\u00e9chantillon, il est tout d’abord essentiel de comprendre quatre variables importantes qui constituent les caract\u00e9ristiques de base d’un \u00e9chantillon. Il s’agit de<\/span><\/p>\n\n \n EN SAVOIR PLUS :<\/em>\n<\/strong> \n Les \u00e9tapes du processus de recherche<\/a>\n<\/em><\/p>\n\n Pour calculer la taille de l’\u00e9chantillon, vous avez besoin des param\u00e8tres suivants.<\/span><\/p>\n\n Pour calculer la taille de l’\u00e9chantillon, utilisez la formule suivante :<\/span><\/p>\n\n Taille de l’\u00e9chantillon = (Z-score)2 * StdDev*(1-StdDev) \/ (marge d’erreur)2<\/span><\/p>\n\n Consid\u00e9rons un niveau de confiance de 90 %, un \u00e9cart-type de 0,6 et une marge d’erreur de +\/-4 %.<\/span><\/p>\n\n ((1.64)2 x .6(.6)) \/ (.04)2<\/span><\/p>\n\n ( 2.68x .0.36) \/ .0016<\/span><\/p>\n\n .9648 \/ .0016<\/span><\/p>\n\n 603<\/span><\/p>\n\n 603 r\u00e9pondants sont n\u00e9cessaires, ce qui constitue la taille de votre \u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n Essayez notre<\/span> calculatrice de la taille de l’\u00e9chantillon<\/span><\/a> pour<\/span> obtenir la population, la marge d’erreur<\/a> et le niveau de confiance<\/span>.<\/p>\n\n EN SAVOIR PLUS :<\/strong> Population et \u00e9chantillon<\/a><\/p>\n\n Comme nous l’avons vu plus haut, l’\u00e9chantillonnage pr\u00e9sente de nombreux avantages. Les avantages les plus significatifs sont les suivants :<\/p>\n\n Pour collecter des donn\u00e9es pr\u00e9cises \u00e0 des fins de recherche, filtrer les mauvais pan\u00e9listes et \u00e9liminer les biais d’\u00e9chantillonnage.<\/span> biais d’\u00e9chantillonnage<\/span><\/a> en appliquant diff\u00e9rentes mesures de contr\u00f4le. Si vous avez besoin d’aide pour organiser un \u00e9chantillon de public pour votre prochain projet d’\u00e9tude de march\u00e9, contactez-nous \u00e0 l’adresse sales@questionpro.com. Nous avons plus de 22 millions de pan\u00e9listes \u00e0 travers le monde !<\/span><\/p>\n\n En conclusion, un \u00e9chantillon est un sous-ensemble d’une population qui est utilis\u00e9 pour repr\u00e9senter les caract\u00e9ristiques de la population enti\u00e8re. L’\u00e9chantillonnage est essentiel dans la recherche et l’analyse de donn\u00e9es pour faire des d\u00e9ductions sur une population \u00e0 partir d’un plus petit groupe d’individus. Il existe diff\u00e9rents types d’\u00e9chantillonnage, tels que l’\u00e9chantillonnage probabiliste, l’\u00e9chantillonnage non probabiliste et d’autres encore, chacun ayant ses propres avantages et inconv\u00e9nients.<\/p>\n\n Le choix de la bonne m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage d\u00e9pend de la question de recherche, du budget et des ressources. En outre, la taille de l’\u00e9chantillon joue un r\u00f4le crucial dans la pr\u00e9cision et la g\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9sultats. <\/p>\n\n Cet article pr\u00e9sente une vue d’ensemble de la d\u00e9finition, des types, de la formule et des exemples d’\u00e9chantillonnage. En comprenant les diff\u00e9rents types d’\u00e9chantillonnage et les formules utilis\u00e9es pour calculer la taille de l’\u00e9chantillon, les chercheurs et les analystes peuvent prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es lorsqu’ils m\u00e8nent des recherches et analysent<\/a> les donn\u00e9es. <\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage est un outil important qui permet aux chercheurs de faire des d\u00e9ductions sur une population en se basant sur un plus petit groupe d’individus. En choisissant la bonne m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage et la bonne taille d’\u00e9chantillon, les chercheurs peuvent s’assurer que leurs r\u00e9sultats sont exacts et g\u00e9n\u00e9ralisables \u00e0 la population.<\/p>\n\n Utilisez l’un des nombreux exemples de questionnaires d’enqu\u00eate de QuestionPro pour vous aider \u00e0 compl\u00e9ter votre enqu\u00eate.<\/p>\n\n Lorsque vous cr\u00e9ez des enqu\u00eates en ligne pour vos clients, vos employ\u00e9s ou vos \u00e9tudiants, l’une des plus grandes erreurs que vous pouvez commettre est de poser les mauvaises questions. Les besoins en mati\u00e8re d’enqu\u00eates varient selon les entreprises et les organisations. <\/p>\n\n Si vous posez des questions non pertinentes aux participants, il y a de fortes chances qu’ils abandonnent avant d’avoir termin\u00e9 l’enqu\u00eate. Un mod\u00e8le de questionnaire vous aidera \u00e0 mener \u00e0 bien votre enqu\u00eate.<\/p>\n\n <\/p>Index du contenu<\/strong><\/h4>\n\n
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Qu’est-ce qu’un \u00e9chantillon ?<\/b><\/h2>\n\n
Types d’\u00e9chantillons : M\u00e9thodes de s\u00e9lection avec exemples<\/b><\/h2>\n\n
M\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage probabiliste avec exemples<\/b><\/h3>\n\n
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M\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage non probabiliste et exemples<\/b><\/h3>\n\n
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Comment d\u00e9terminer la taille d’un \u00e9chantillon<\/b><\/h2>\n\n
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Calcul de la taille de l’\u00e9chantillon<\/b><\/h2>\n\n
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<\/figure>\n\nAvantages de l’\u00e9chantillonnage<\/b><\/h2>\n\n
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Conclusion<\/h2>\n\n