Qu'est-ce que l'échantillonnage probabiliste ? Définition, Méthodes
Publié: 2021-11-22La recherche peut être de plusieurs types, comme l'étude de marché, la recherche scientifique, etc. Et lorsque la recherche doit être menée, l'une des choses importantes qui sont nécessaires, ce sont les données. Les données s'avèrent bénéfiques car elles permettent de comprendre les informations confidentielles de n'importe quel sujet. Souvent, les données sont collectées auprès de différentes sources et de différentes personnes. Si la recherche se concentre sur un groupe de personnes, la collecte de données auprès de tout le monde n'est pas une tâche possible. Dans de tels cas, un échantillon de personnes est sélectionné pour représenter le groupe et contribuer au processus de recherche.
L'échantillon sélectionné doit bien représenter le groupe afin d'assurer une élaboration efficace des conclusions à partir des résultats. Par conséquent, la décision de sélectionner la méthode d'échantillonnage est très importante dans l'étude de recherche. En gros, il existe deux méthodes d'échantillonnage, qui sont l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non probabiliste.
La méthode d'échantillonnage probabiliste implique la sélection aléatoire d'échantillons, alors que, dans le cas de la méthode d'échantillonnage non probabiliste, des méthodes de sélection non aléatoires sont utilisées pour l'échantillonnage.
L'article se concentrera sur les méthodes d' échantillonnage probabiliste .
Avant de comprendre le concept de la méthode d'échantillonnage, il est préférable d'avoir une idée de ce que signifie un échantillon et une population.
- La population fait référence à l'ensemble du groupe d'individus pour lequel le chercheur veut tirer certaines conclusions.
- L'échantillon fait référence au groupe spécifique de personnes ou d'individus collectés dans la population et les données sont collectées.
- Diverses caractéristiques sont prises en compte lors de la définition d'une population, telles que l'âge, la situation géographique, le revenu, etc.
- Sur la base des recherches de l'étude, la population cible devrait être bien définie.
- Un bon échantillon représentatif de la population devient difficile à constituer lorsque la taille de la population est considérée comme trop grande.
- Termes utilisés dans les méthodes d'échantillonnage
Quelques termes sont principalement utilisés dans les méthodes d'échantillonnage, tels que le cadre d'échantillonnage et la taille de l'échantillon.
- Taille de l' échantillon : La taille de l'échantillon fait référence à la taille de l'échantillon. Cela signifie le nombre d'individus qui sont considérés dans un échantillon. L'inclusion de personnes dans un échantillon dépend de divers facteurs, tels que la variabilité et la taille de la population. Cela dépend aussi de la conception de la recherche.
- Cadre d'échantillonnage : Il est défini comme la liste des individus qui formeront l'échantillon réel.
Table des matières
Échantillonnage probabiliste
La méthode d'échantillonnage qui sélectionne un échantillon d'une population est appelée échantillonnage probabiliste. Cela signifie que l'échantillon est choisi au hasard ou au hasard. Le processus de ce type d'échantillonnage est plus long et coûteux.
Dans l'échantillonnage probabiliste, comme l'échantillon est choisi au hasard par hasard, chaque membre ou individu de chaque population a la probabilité de faire partie de l'échantillon. Cela signifie que chaque membre a la chance d'être sélectionné dans l'échantillon.
Supposons qu'un utilisateur ou un chercheur veuille mener l'étude sur un groupe d'individus qui représenterait les caractéristiques de la population globale. Dans ce cas, la méthode d'échantillonnage probabiliste est considérée comme le meilleur choix.
Types de méthodes d'échantillonnage probabiliste
Les méthodes d'échantillonnage probabiliste sont ensuite classées en cinq types différents de méthodes d'échantillonnage.
1. Échantillonnage aléatoire simple
Le premier groupe de méthodes d'échantillonnage est la méthode d'échantillonnage aléatoire simple. Dans cette méthode d'échantillonnage, les membres d'une population ont tous la même chance d'être sélectionnés.
La base de sondage doit être l'ensemble de la population réelle.
Les outils que vous pouvez utiliser dans cette méthode d'échantillonnage sont des générateurs de nombres aléatoires ou d'autres outils qui prennent en compte des techniques basées sur le hasard.
- Exemple d'échantillonnage aléatoire simple
Supposons qu'un échantillon de 100 employés soit choisi parmi un groupe d'employés d'une organisation. Dans ce cas, les nombres de 1 à 100 peuvent être distribués au hasard aux employés. Ensuite, grâce à un générateur de nombres aléatoires, 100 numéros sont sélectionnés parmi les numéros distribués.
2. Échantillonnage systématique
Le processus de la méthode d'échantillonnage est similaire à l'échantillonnage aléatoire simple. Cependant, cette méthode est considérée comme un processus plus simple que la méthode mentionnée précédemment. Dans cette méthode, chaque membre d'une population est répertorié avec une entité numérique. Cependant, les numéros attribués aux individus ne sont pas choisis au hasard. Au lieu de cela, ils reçoivent des numéros à intervalles réguliers.
- Exemple d'échantillonnage systématique
Supposons que 20 numéros d'individus doivent être sélectionnés dans un groupe de 100 personnes. Dans de tels cas, lorsque nous appliquons un échantillonnage systématique, les numéros sont attribués systématiquement aux individus. Lors de la sélection des individus, un nombre aléatoire est sélectionné au départ. Une fois le numéro de départ décidé, le numéro suivant continue à certains intervalles, tels que 8, 18, 28, etc. De même, les 20 personnes peuvent être sélectionnées systématiquement.
Lors de l'utilisation de la technique d'échantillonnage systématique, il convient de noter qu'il ne devrait pas y avoir de modèles cachés dans la liste des individus.
3. Échantillonnage stratifié
Contrairement aux méthodes décrites précédemment, dans cette méthode, la population est d'abord divisée en sous-population. Au fur et à mesure que la population se divise, ces petits groupes deviennent importants d'une certaine manière. L'échantillonnage stratifié aide à obtenir des conclusions plus précises liées à l'étude. En effet, la méthode garantit que chaque sous-groupe est correctement représenté dans l'échantillon considéré lors de l'échantillonnage.
Le processus commence par la division de la population en sous-groupes ou strates définis. Ces sous-groupes peuvent être constitués en fonction de caractéristiques telles que l'âge, l'emploi, le salaire, etc. Une fois divisé, en fonction de la population étudiée, toute méthode d'échantillonnage peut être appliquée pour former un échantillon représentatif de chaque sous-population.
4. Échantillonnage en grappes
La méthode d'échantillonnage en grappes comprend la formation d'une sous-population à partir d'une population plus grande. La seule différence entre l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage en grappes est que chaque sous-groupe généré doit avoir des caractéristiques similaires les unes aux autres. Comme des caractéristiques similaires sont présentes dans chaque sous-groupe, vous pouvez sélectionner l'ensemble du sous-groupe au hasard au lieu d'échantillonner les individus des sous-groupes. Pour réduire le coût, ce type de méthode peut être retenu par les statisticiens.
Les échantillons en grappes forment des « poches » pour les unités échantillonnées plutôt que de répartir l'échantillon sur l'ensemble de la population. Cela réduit les coûts des opérations impliquées dans les collectes. Il pourrait y avoir une autre raison pour laquelle l'échantillonnage en grappes devrait être utilisé. En effet, dans le cas d'autres méthodes d'échantillonnage, la liste des unités pour la population peut ne pas être disponible. D'autre part, dans le cas de l'échantillonnage en grappes, la liste des grappes peut être créée facilement ou est disponible.
Cependant, l'échantillonnage en grappes présente un inconvénient car il est moins efficace que la méthode d'échantillonnage aléatoire simple. Pour cette raison, l'enquête doit être menée pour un grand nombre de grappes de plus petite taille plutôt que d'enquêter sur un petit nombre de grappes de plus grande taille. Un autre inconvénient de la méthode d'échantillonnage en grappes qui a été signalé est qu'il n'y a aucun contrôle sur la taille finale de l'échantillon.
5. Échantillonnage en plusieurs étapes
La méthode est presque similaire à la méthode d'échantillonnage en grappes. Cependant, la différence réside dans la formation d'un échantillon où un échantillon est sélectionné dans chaque grappe plutôt que dans l'ensemble de la grappe. Il y a deux étapes présentes dans cette méthode d'échantillonnage. Dans un premier temps, un grand nombre de clusters sont identifiés puis sélectionnés. La deuxième étape de la méthode comprend la sélection d'unités à partir des grappes créées. Cela peut être fait par l'utilisation de n'importe lequel des types de méthodes d'échantillonnage probabiliste. Par conséquent, dans le processus de sélection en plusieurs étapes, les grappes formées sont les unités d'échantillonnage primaires, c'est-à-dire les UPE.
En revanche, les unités présentes dans la grappe sont appelées unités secondaires d'échantillonnage. Plusieurs étapes d'échantillonnage peuvent être présentes dans ce type de méthode d'échantillonnage. Dans ces cas, des unités d'échantillonnage tertiaires sont sélectionnées et le processus se poursuit jusqu'à ce que l'échantillon final soit formé.
Avantages de l'échantillonnage probabiliste
Les méthodes d'échantillonnage probabiliste consistent en différentes techniques qui offrent des avantages différents. La méthode unique a son avantage unique. La liste des avantages a été mentionnée ci-dessous .
- La méthode d'échantillonnage en grappes est assez facile à utiliser et pratique.
- La méthode d'échantillonnage aléatoire simple conduit à la création d'échantillons pouvant représenter l'ensemble de la population.
- La méthode d'échantillonnage stratifié conduit à la création de couches de la population qui représentent l'ensemble de la population.
- Les échantillons peuvent être facilement formés sans utiliser d'outils pour la génération de nombres aléatoires dans les méthodes d'échantillonnage systématique.
Conclusion
L'échantillonnage probabiliste est un type de méthode d'échantillonnage qui permet de sélectionner un échantillon dans une population. L'un des objectifs importants de la sélection d'un échantillon par échantillonnage probabiliste est de minimiser les erreurs d'échantillonnage pour les estimations. En outre, il convient de noter que le coût de l'enquête devrait être réduit ainsi que le temps nécessaire pour effectuer une enquête. Dans cet article, nous avons discuté des différentes méthodes incluses dans l'échantillonnage probabiliste.
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