Les types d’échantillonnage : Méthodes d’échantillonnage avec exemples

juillet 17, 2021admin

Qu’est-ce que l’échantillonnage ?

Définition de l’échantillonnage : L’échantillonnage est une technique de sélection de membres individuels ou d’un sous-ensemble de la population pour faire des inférences statistiques à partir de ceux-ci et estimer les caractéristiques de l’ensemble de la population. Différentes méthodes d’échantillonnage sont largement utilisées par les chercheurs dans les études de marché afin qu’ils n’aient pas besoin d’étudier l’ensemble de la population pour recueillir des informations exploitables. Il s’agit également d’une méthode rapide et rentable, qui constitue donc la base de tout modèle de recherche. Les techniques d’échantillonnage peuvent être utilisées dans un logiciel d’enquête de recherche pour une dérivation optimale.

Par exemple, si un fabricant de médicaments souhaite rechercher les effets secondaires indésirables d’un médicament sur la population du pays, il est presque impossible de mener une étude de recherche qui implique tout le monde. Dans ce cas, le chercheur décide d’un échantillon de personnes de chaque démographie et les étudie ensuite, ce qui lui donne un retour indicatif sur le comportement du médicament.

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Types d’échantillonnage : méthodes d’échantillonnage

L’échantillonnage dans les études de marché est de deux types – l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste. Examinons de plus près ces deux méthodes d’échantillonnage.

Échantillonnage probabiliste : L’échantillonnage probabiliste est une technique d’échantillonnage où le chercheur fixe une sélection de quelques critères et choisit les membres d’une population au hasard. Tous les membres ont une chance égale de faire partie de l’échantillon avec ce paramètre de sélection.
Échantillonnage non probabiliste : Dans l’échantillonnage non probabiliste, le chercheur choisit les membres pour la recherche au hasard. Cette méthode d’échantillonnage n’est pas un processus de sélection fixe ou prédéfini. Il est donc difficile pour tous les éléments d’une population d’avoir des chances égales d’être inclus dans un échantillon.

Dans ce blog, nous abordons les différentes méthodes d’échantillonnage probabiliste et non probabiliste que vous pouvez mettre en œuvre dans toute étude de marché.

Types d’échantillonnage probabiliste avec exemples:

L’échantillonnage probabiliste est une technique d’échantillonnage dans laquelle les chercheurs choisissent des échantillons dans une population plus large en utilisant une méthode basée sur la théorie des probabilités. Cette méthode d’échantillonnage prend en compte chaque membre de la population et forme des échantillons en fonction d’un processus fixe.

Par exemple, dans une population de 1000 membres, chaque membre aura une chance sur 1000 d’être sélectionné pour faire partie d’un échantillon. L’échantillonnage probabiliste élimine les biais dans la population et donne à tous les membres une chance équitable d’être inclus dans l’échantillon.

Il existe quatre types de techniques d’échantillonnage probabiliste :

Échantillonnage aléatoire simple : L’une des meilleures techniques d’échantillonnage probabiliste qui permet d’économiser du temps et des ressources, est la méthode de l’échantillonnage aléatoire simple. C’est une méthode fiable d’obtention d’informations où chaque membre unique d’une population est choisi au hasard, simplement par chance. Chaque individu a la même probabilité d’être choisi pour faire partie d’un échantillon.
Par exemple, dans une organisation de 500 employés, si l’équipe RH décide d’organiser des activités de renforcement de l’esprit d’équipe, il est fort probable qu’elle préfère tirer des pions dans un bol. Dans ce cas, chacun des 500 employés a une chance égale d’être sélectionné.
Échantillonnage en grappes : L’échantillonnage en grappes est une méthode où les chercheurs divisent l’ensemble de la population en sections ou en grappes qui représentent une population. Les grappes sont identifiées et incluses dans un échantillon en fonction de paramètres démographiques tels que l’âge, le sexe, l’emplacement, etc. Il est ainsi très simple pour un créateur d’enquête de tirer des inférences efficaces des commentaires.
Par exemple, si le gouvernement des États-Unis souhaite évaluer le nombre d’immigrants vivant sur le continent américain, il peut le diviser en grappes basées sur des États tels que la Californie, le Texas, la Floride, le Massachusetts, le Colorado, Hawaï, etc. Cette façon de mener une enquête sera plus efficace car les résultats seront organisés en états et fourniront des données d’immigration perspicaces.
Échantillonnage systématique : Les chercheurs utilisent la méthode d’échantillonnage systématique pour choisir les membres de l’échantillon d’une population à intervalles réguliers. Elle nécessite la sélection d’un point de départ pour l’échantillon et la taille de l’échantillon qui peut être répété à intervalles réguliers. Ce type de méthode d’échantillonnage a une portée prédéfinie, et donc cette technique d’échantillonnage est celle qui prend le moins de temps.
Par exemple, un chercheur a l’intention de collecter un échantillon systématique de 500 personnes dans une population de 5000. Il numérote chaque élément de la population de 1 à 5000 et choisira chaque 10ème individu pour faire partie de l’échantillon (Population totale/ Taille de l’échantillon = 5000/500 = 10).
Échantillonnage aléatoire stratifié : L’échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode dans laquelle le chercheur divise la population en petits groupes qui ne se chevauchent pas mais qui représentent l’ensemble de la population. Lors de l’échantillonnage, ces groupes peuvent être organisés et ensuite tirer un échantillon de chaque groupe séparément.
Par exemple, un chercheur qui cherche à analyser les caractéristiques des personnes appartenant à différentes divisions de revenu annuel créera des strates (groupes) en fonction du revenu familial annuel. Ex : moins de 20 000 $, 21 000 $ – 30 000 $, 31 000 $ à 40 000 $, 41 000 $ à 50 000 $, etc. En faisant cela, le chercheur conclut les caractéristiques des personnes appartenant à différents groupes de revenus. Les spécialistes du marketing peuvent analyser les groupes de revenus à cibler et ceux à éliminer pour créer une feuille de route qui donnerait des résultats fructueux.

Utilisations de l’échantillonnage probabiliste

Il existe de multiples utilisations de l’échantillonnage probabiliste :

Réduire le biais de l’échantillon : en utilisant la méthode d’échantillonnage probabiliste, le biais de l’échantillon dérivé d’une population est négligeable, voire inexistant. La sélection de l’échantillon dépeint principalement la compréhension et l’inférence du chercheur. L’échantillonnage probabiliste conduit à une collecte de données de meilleure qualité car l’échantillon représente de manière appropriée la population.
Population diversifiée : Lorsque la population est vaste et diversifiée, il est essentiel d’avoir une représentation adéquate afin que les données ne soient pas biaisées vers une démographie. Par exemple, si Square souhaite comprendre les personnes susceptibles de fabriquer leurs dispositifs de point de vente, une enquête menée auprès d’un échantillon de personnes à travers les États-Unis, issues de différents secteurs d’activité et de milieux socio-économiques, est utile.
Créer un échantillon précis : L’échantillonnage probabiliste aide les chercheurs à planifier et à créer un échantillon précis. Cela aide à obtenir des données bien définies.

Types d’échantillonnage non probabiliste avec exemples

La méthode non probabiliste est une méthode d’échantillonnage qui implique une collecte de commentaires basée sur les capacités de sélection d’échantillon d’un chercheur ou d’un statisticien et non sur un processus de sélection fixe. Dans la plupart des situations, le résultat d’une enquête menée avec un échantillon non probabiliste conduit à des résultats biaisés, qui peuvent ne pas représenter la population cible souhaitée. Mais, il y a des situations telles que les étapes préliminaires de la recherche ou les contraintes de coût pour mener la recherche, où l’échantillonnage non probabiliste sera beaucoup plus utile que l’autre type.

Quatre types d’échantillonnage non probabiliste expliquent mieux l’objectif de cette méthode d’échantillonnage :

Échantillonnage de commodité : Cette méthode dépend de la facilité d’accès aux sujets, comme l’enquête auprès des clients d’un centre commercial ou des passants dans une rue animée. Elle est généralement qualifiée d’échantillonnage de commodité, en raison de la facilité avec laquelle le chercheur peut l’effectuer et entrer en contact avec les sujets. Les chercheurs n’ont pratiquement aucune autorité pour sélectionner les éléments de l’échantillon, et celui-ci est purement basé sur la proximité et non sur la représentativité. Cette méthode d’échantillonnage non probabiliste est utilisée lorsqu’il y a des limitations de temps et de coûts dans la collecte du feedback. Dans les situations où il y a des limitations de ressources, comme les étapes initiales de la recherche, l’échantillonnage de commodité est utilisé.
Par exemple, les startups et les ONG effectuent généralement un échantillonnage de commodité dans un centre commercial pour distribuer des dépliants sur les événements à venir ou la promotion d’une cause – ils le font en se tenant à l’entrée du centre commercial et en distribuant des dépliants au hasard.
Échantillonnage discrétionnaire ou intentionnel : Les échantillons discrétionnaires ou intentionnels sont formés par la discrétion du chercheur. Les chercheurs tiennent purement compte de l’objectif de l’étude, ainsi que de la compréhension du public cible. Par exemple, lorsque les chercheurs veulent comprendre le processus de pensée des personnes intéressées par l’obtention d’un master. Le critère de sélection sera le suivant : « Êtes-vous intéressé à faire votre master en … ? » et ceux qui répondent par un « Non » sont exclus de l’échantillon.
Échantillonnage en boule de neige : L’échantillonnage en boule de neige est une méthode d’échantillonnage que les chercheurs appliquent lorsque les sujets sont difficiles à retrouver. Par exemple, il sera extrêmement difficile de sonder des personnes sans abri ou des immigrants illégaux. Dans de tels cas, en utilisant la théorie de la boule de neige, les chercheurs peuvent repérer quelques catégories à interroger et en tirer des résultats. Les chercheurs appliquent également cette méthode d’échantillonnage dans les situations où le sujet est très sensible et n’est pas ouvertement discuté – par exemple, les enquêtes visant à recueillir des informations sur le VIH/sida. Peu de victimes répondront volontiers aux questions. Néanmoins, les chercheurs peuvent contacter des personnes qu’ils pourraient connaître ou des bénévoles associés à la cause pour entrer en contact avec les victimes et recueillir des informations.
Échantillonnage par quotas : Dans l’échantillonnage par quotas, la sélection des membres dans cette technique d’échantillonnage se produit en fonction d’une norme préétablie. Dans ce cas, comme un échantillon est formé sur la base d’attributs spécifiques, l’échantillon créé aura les mêmes qualités que l’on retrouve dans la population totale. Il s’agit d’une méthode rapide de collecte d’échantillons.

Utilisations de l’échantillonnage non probabiliste

L’échantillonnage non probabiliste est utilisé pour ce qui suit :

Créer une hypothèse : Les chercheurs utilisent la méthode d’échantillonnage non probabiliste pour créer une hypothèse lorsque des informations préalables limitées ou inexistantes sont disponibles. Cette méthode aide au retour immédiat des données et construit une base pour des recherches ultérieures.
Recherche exploratoire : Les chercheurs utilisent largement cette technique d’échantillonnage lorsqu’ils mènent des recherches qualitatives, des études pilotes ou des recherches exploratoires.
Contraintes de budget et de temps : La méthode non probabiliste lorsqu’il y a des contraintes de budget et de temps, et que certaines données préliminaires doivent être collectées. Le plan de sondage n’étant pas rigide, il est plus facile de choisir les répondants au hasard et de leur faire répondre à l’enquête ou au questionnaire.

Comment décider du type d’échantillonnage à utiliser ?

Pour toute recherche, il est essentiel de choisir une méthode d’échantillonnage répondant précisément aux objectifs de votre étude. L’efficacité de votre échantillonnage repose sur différents facteurs. Voici quelques étapes que les chercheurs experts suivent pour décider de la meilleure méthode d’échantillonnage.

Notez les objectifs de la recherche. En général, il doit s’agir d’une combinaison de coût, de précision ou d’exactitude.
Identifiez les techniques d’échantillonnage efficaces qui pourraient potentiellement atteindre les objectifs de recherche.
Testez chacune de ces méthodes et examinez si elles aident à atteindre votre objectif.
Select the method that works best for the research.

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Difference between probability sampling and non-probability sampling methods

We have looked at the different types of sampling methods above and their subtypes. To encapsulate the whole discussion, though, the significant differences between probability sampling methods and non-probability sampling methods are as below:

	Probability Sampling Methods	Non-Probability Sampling Methods
Definition	Probability Sampling is a sampling technique in which samples from a larger population are chosen using a method based on the theory of probability.	Non-probability sampling is a sampling technique in which the researcher selects samples based on the researcher’s subjective judgment rather than random selection.
Alternatively Known as	Random sampling method.	Non-random sampling method
Population selection	The population is selected randomly.	The population is selected arbitrarily.
Nature	The research is conclusive.	The research is exploratory.
Sample	Since there is a method for deciding the sample, the population demographics are conclusively represented.	Since the sampling method is arbitrary, the population demographics representation is almost always skewed.
Time Taken	Takes longer to conduct since the research design defines the selection parameters before the market research study begins.	This type of sampling method is quick since neither the sample or selection criteria of the sample are undefined.
Results	This type of sampling is entirely unbiased and hence the results are unbiased too and conclusive.	This type of sampling is entirely biased and hence the results are biased too, rendering the research speculative.
Hypothesis	In probability sampling, there is an underlying hypothesis before the study begins and the objective of this method is to prove the hypothesis.	In non-probability sampling, the hypothesis is derived after conducting the research study.