L’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 est une proc\u00e9dure d’\u00e9chantillonnage dans laquelle la population cible est divis\u00e9e en segments uniques et homog\u00e8nes (strates), puis un \u00e9chantillon al\u00e9atoire simple est s\u00e9lectionn\u00e9 dans chaque segment (strate). Les \u00e9chantillons s\u00e9lectionn\u00e9s dans les diff\u00e9rentes strates sont combin\u00e9s en un seul \u00e9chantillon. Cette proc\u00e9dure d’\u00e9chantillonnage est parfois appel\u00e9e \u00ab\u00a0\u00e9chantillonnage d’honoraires occasionnels\u00a0\u00bb. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des \u00e9l\u00e9ments \u00e0 prendre en compte pour obtenir une capture optimale.<\/p>\n\n
L’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 est l’un des types d’\u00e9chantillonnage probabiliste que nous pouvons utiliser. Je vous invite \u00e0 poursuivre votre lecture pour en savoir plus sur ses faiblesses et ses forces.<\/p>\n
Index du contenu<\/p>\n
L’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 est un moyen d’obtenir un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif d’une communaut\u00e9 que les chercheurs ont divis\u00e9e en groupes (appel\u00e9s \u00ab\u00a0strates\u00a0\u00bb) semblables les uns aux autres. Les chercheurs utilisent la technique de l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 pour s’assurer que leur \u00e9chantillon comprend des membres de certaines classes. Cela leur permet \u00e9galement d’estimer avec pr\u00e9cision le profil de chaque groupe. <\/p>\n\n
Cette m\u00e9thode est utilis\u00e9e dans de nombreux projets de recherche pour mieux conna\u00eetre les diff\u00e9rences entre les sous-populations. Cette m\u00e9thode est un type d’\u00e9chantillonnage probabiliste appel\u00e9 \u00ab\u00a0\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n
Dans la premi\u00e8re \u00e9tape de la m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9, les chercheurs divisent une communaut\u00e9 diversifi\u00e9e en groupes essentiellement identiques. Ces groupes sont appel\u00e9s strates, qui est le pluriel de stratum. <\/p>\n\n
Ensuite, ils pr\u00e9l\u00e8vent des \u00e9chantillons al\u00e9atoires dans chaque groupe (appel\u00e9 \u00ab\u00a0strate\u00a0\u00bb) et les rassemblent pour constituer un \u00e9chantillon complet repr\u00e9sentatif de l’ensemble. En savoir plus sur les groupes repr\u00e9sentatifs. L’\u00e9chantillonnage par quotas consiste pour les chercheurs \u00e0 choisir les sujets dans les groupes de mani\u00e8re non al\u00e9atoire.<\/p>\n\n
Les strates sont de petits groupes de personnes qui sont pour la plupart identiques les unes aux autres par rapport \u00e0 l’ensemble de la communaut\u00e9. Les chercheurs peuvent diviser les groupes en classes en fonction du revenu, du sexe, de la race et de nombreux autres facteurs. <\/p>\n\n
Par exemple, si votre question de recherche vous demande de comparer la fa\u00e7on dont les choses se passent pour des personnes ayant des revenus diff\u00e9rents, vous pouvez diviser les groupes en fonction des revenus. Il ne devrait y avoir qu’une seule strate pour l’ensemble de la communaut\u00e9.<\/em><\/p>\n\n La s\u00e9lection d’un \u00e9chantillon al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/a> comporte huit \u00e9tapes principales :<\/p>\n\n D\u00e9finissez clairement la population que vous souhaitez \u00e9tudier, en pr\u00e9cisant ses caract\u00e9ristiques et ses limites.<\/p>\n\n D\u00e9terminer les caract\u00e9ristiques ou variables cl\u00e9s qui sont importantes pour diviser la population en sous-groupes ou strates significatifs. Ces variables doivent \u00eatre pertinentes par rapport aux objectifs de la recherche et contribuer \u00e0 cr\u00e9er des groupes distincts au sein de la population.<\/p>\n\n D\u00e9cider du nombre de strates \u00e0 cr\u00e9er en fonction des variables de stratification identifi\u00e9es. Le nombre de strates doit \u00eatre d\u00e9termin\u00e9 en fonction de la variabilit\u00e9 au sein de la population et du niveau de pr\u00e9cision requis pour l’\u00e9tude.<\/p>\n\n Obtenir ou cr\u00e9er une base de sondage<\/a> comprenant des informations sur les variables de stratification pour chaque \u00e9l\u00e9ment de la population cible. Une base de sondage est une liste ou une base de donn\u00e9es qui repr\u00e9sente la population \u00e0 partir de laquelle l’\u00e9chantillon sera s\u00e9lectionn\u00e9.<\/p>\n\n \u00c9valuer la base d’\u00e9chantillonnage pour d\u00e9celer d’\u00e9ventuels probl\u00e8mes tels que la sous-couverture (\u00e9l\u00e9ments manquants dans la population), la sur-couverture (\u00e9l\u00e9ments dupliqu\u00e9s ou non pertinents), les listes multiples ou les regroupements. Apporter les ajustements n\u00e9cessaires \u00e0 la base d’\u00e9chantillonnage pour garantir son exactitude et son ad\u00e9quation \u00e0 l’\u00e9chantillonnage.<\/p>\n\n Diviser la base de sondage en strates distinctes sur la base des variables de stratification identifi\u00e9es. Chaque \u00e9l\u00e9ment de la population doit \u00eatre affect\u00e9 \u00e0 une et une seule strate, en veillant \u00e0 ce que les strates soient mutuellement exclusives et collectivement exhaustives.<\/p>\n\n D\u00e9cidez de la taille de l’\u00e9chantillon souhait\u00e9 pour l’ensemble de l’enqu\u00eate et de la taille de l’\u00e9chantillon pour chaque strate. La taille de l’\u00e9chantillon pour chaque strate doit \u00eatre d\u00e9termin\u00e9e en fonction de la proportion de la population qui appartient \u00e0 cette strate. Cela permet de s’assurer que chaque strate est repr\u00e9sent\u00e9e de mani\u00e8re appropri\u00e9e dans l’\u00e9chantillon final.<\/p>\n\n S\u00e9lectionner au hasard le nombre sp\u00e9cifi\u00e9 d’\u00e9l\u00e9ments de chaque strate \u00e0 l’aide de techniques d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire. Cela garantit que chaque \u00e9l\u00e9ment de la population a une chance \u00e9gale d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 et permet un \u00e9chantillonnage repr\u00e9sentatif au sein de chaque strate.<\/p>\n\n Il existe deux sous-types principaux d’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 : L’\u00e9chantillonnage proportionnel et l’\u00e9chantillonnage disproportionn\u00e9.<\/p>\n\n Dans la stratification proportionnelle, le nombre d’\u00e9l\u00e9ments attribu\u00e9s aux diff\u00e9rentes strates est proportionnel \u00e0 la repr\u00e9sentation des strates dans la population cible. En d’autres termes, la taille de l’\u00e9chantillon final tir\u00e9 de chaque strate est proportionnelle \u00e0 la taille relative de cette strate dans la population cible.<\/p>\n\n La fraction d’\u00e9chantillonnage est appliqu\u00e9e \u00e0 chaque strate, ce qui donne \u00e0 chaque \u00e9l\u00e9ment de la population une chance \u00e9gale d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9. L’\u00e9chantillon obtenu est auto-pond\u00e9r\u00e9. Cette technique d’\u00e9chantillonnage est utilis\u00e9e lorsque la recherche vise \u00e0 estimer les param\u00e8tres de la population.<\/p>\n\n Le chercheur souhaite souvent non seulement estimer les param\u00e8tres de la population, mais aussi effectuer une analyse d\u00e9taill\u00e9e au sein d’une strate relativement petite et\/ou comparer les strates entre elles. L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 proportionnel peut ne pas aboutir \u00e0 certaines des strates de ce type d’analyse.<\/p>\n\n Si l’on prend l’exemple d\u00e9crit dans notre tableau, il ne serait pas possible d’effectuer une analyse d\u00e9taill\u00e9e des \u00e9l\u00e9ments de la zone 2 puisque seuls 12 de ces \u00e9l\u00e9ments se retrouvent dans l’\u00e9chantillon. <\/p>\n\n En outre, la comparaison des \u00e9l\u00e9ments de la zone 2 avec les autres zones serait douteuse.<\/p>\n\n Il existe de meilleurs choix d’\u00e9chantillonnage que l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 proportionnel pour r\u00e9aliser ce type d’analyse. Le terme disproportionn\u00e9 peut \u00eatre un meilleur choix.<\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage disproportionn\u00e9 est une proc\u00e9dure dans laquelle le nombre d’\u00e9l\u00e9ments inclus dans l’\u00e9chantillon de chaque strate n’est pas proportionnel \u00e0 leur repr\u00e9sentation dans la population totale. Les \u00e9l\u00e9ments de la population n’ont pas la m\u00eame chance d’\u00eatre inclus dans l’\u00e9chantillon. La m\u00eame fraction d’\u00e9chantillonnage ne s’applique pas \u00e0 chaque strate.<\/p>\n\n D’autre part, les strates ont des fractions d’\u00e9chantillonnage diff\u00e9rentes, de sorte que cette proc\u00e9dure d’\u00e9chantillonnage n’est pas une s\u00e9lection \u00e9quiprobable. La composition de la population doit compenser la disproportion de l’\u00e9chantillon pour estimer les param\u00e8tres de la population. Toutefois, pour certains projets de recherche, un \u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 disproportionn\u00e9 peut \u00eatre plus appropri\u00e9 qu’un \u00e9chantillonnage proportionnel.<\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage disproportionn\u00e9 peut \u00eatre divis\u00e9 en trois sous-types en fonction des objectifs de notre mission.<\/p>\n\n Par exemple, il pourrait faciliter l’analyse des strates, en se concentrant sur l’optimisation des co\u00fbts, de la pr\u00e9cision, ou de la pr\u00e9cision et des co\u00fbts.<\/em><\/p>\n\n L’objectif d’une \u00e9tude peut exiger du chercheur qu’il proc\u00e8de \u00e0 une analyse d\u00e9taill\u00e9e des strates de l’\u00e9chantillon. Si la stratification proportionnelle est utilis\u00e9e, la taille de l’\u00e9chantillon d’une strate est tr\u00e8s petite ; il peut donc \u00eatre difficile d’atteindre les objectifs de l’\u00e9tude.<\/p>\n\n L’allocation proportionnelle peut n\u00e9cessiter la production d’un plus grand nombre de cas pour ce type d’analyse d\u00e9taill\u00e9e. Une option consiste \u00e0 sur\u00e9chantillonner les strates de petite taille ou peu fr\u00e9quentes. Un tel sur\u00e9chantillonnage cr\u00e9erait une distribution disproportionn\u00e9e des strates de l’\u00e9chantillon par rapport \u00e0 la population. Cependant, il peut y avoir suffisamment de cas pour effectuer l’analyse des strates n\u00e9cessaire \u00e0 l’\u00e9tude.<\/p>\n\n APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a><\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 pr\u00e9sente un grand nombre des forces et des faiblesses associ\u00e9es \u00e0 la plupart des proc\u00e9dures d’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/a> par rapport aux proc\u00e9dures d’\u00e9chantillonnage non probabiliste.<\/p>\n\n Par rapport \u00e0 l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple, les points forts de l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 sont les suivants :<\/p>\n\n L’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 et l’\u00e9chantillonnage par quota sont similaires. Dans les deux cas, il s’agit de diviser la population cible en cat\u00e9gories et de s\u00e9lectionner un certain nombre d’\u00e9l\u00e9ments dans chaque cat\u00e9gorie. Les deux proc\u00e9dures ont pour principal objectif de s\u00e9lectionner un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif et\/ou de faciliter l’analyse des sous-groupes<\/a>. Il existe toutefois des diff\u00e9rences importantes.<\/p>\n\n La m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 utilise un \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple. Une base de sondage est n\u00e9cessaire pour l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9, mais pas pour l’\u00e9chantillonnage par quotas.<\/p>\n\n Enfin, nous partageons un article sur les caract\u00e9ristiques d’un autre type d’\u00e9chantillonnage<\/a>, l’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique<\/a>, l’\u00e9chantillonnage en grappes.<\/p>\n\n R\u00e9solvez vos probl\u00e8mes de recherche avec des enqu\u00eates simples \u00e0 cr\u00e9er qui fournissent des informations complexes en temps r\u00e9el. Tirez parti de la logique de pointer-cliquer personnalis\u00e9e, des types de questions avanc\u00e9es et des int\u00e9grations et cr\u00e9ez des mod\u00e8les d’\u00e9tudes matures et complexes pour les \u00e9tudes bas\u00e9es sur les choix, les \u00e9tudes de consommation et d’autres \u00e9tudes.<\/p>\n\n\u00c9tapes de s\u00e9lection pour une enqu\u00eate par \u00e9chantillonnage stratifi\u00e9<\/h2>\n\n
\u00c9tape 1 : D\u00e9finir la population cible<\/h3>\n\n
\u00c9tape 2 : Identifier les variables de stratification<\/h3>\n\n
\u00c9tape 3 : D\u00e9terminer le nombre de strates<\/h3>\n\n
\u00c9tape 4 : \u00c9laborer ou identifier un cadre d’\u00e9chantillonnage<\/h3>\n\n
\u00c9tape 5 : \u00c9valuer la base de sondage<\/h3>\n\n
\u00c9tape 6 : Diviser la base de sondage en strates<\/h3>\n\n
\u00c9tape 7 : D\u00e9terminer la taille de l’\u00e9chantillon pour chaque strate<\/h3>\n\n
\u00c9tape 8 : S\u00e9lection al\u00e9atoire d’\u00e9chantillons dans chaque strate<\/h3>\n\n
Sous-types d’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9<\/h2>\n\n
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\u00c9chantillonnage stratifi\u00e9 proportionnel<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
\u00c9chantillonnage stratifi\u00e9 disproportionn\u00e9<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
Forces et faiblesses de l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9<\/h2>\n\n
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Quelle est la diff\u00e9rence entre l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9, l’\u00e9chantillonnage et l’\u00e9chantillonnage par quota ?<\/h2>\n\n
Avantages de l’\u00e9chantillonnage par quotas :<\/h3>\n\n
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En r\u00e9sum\u00e9, il convient d’opter pour un \u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 si :<\/h3>\n\n
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