Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire?
Dans cet article, je vais vous expliquer ce qu’est l’échantillonnage aléatoire et les différents types d’échantillonnage aléatoire que vous pourriez rencontrer et une alternative à l’échantillonnage aléatoire que vous voudrez peut-être envisager.
Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire ?
Lors d’une enquête, il serait peu pratique d’étudier une population entière. L’échantillonnage est une méthode qui permet aux chercheurs de déduire des informations sur une population en fonction des résultats d’un sous-ensemble de la population. Il est important de s’assurer que les individus sélectionnés sont représentatifs de l’ensemble de la population.
Il existe plusieurs techniques d’échantillonnage différentes qui peuvent être regroupées en deux catégories : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste. La différence entre les deux techniques est de savoir si l’échantillon est sélectionné en fonction de la randomisation ou non.
Dans l’échantillonnage probabiliste, alternativement connu sous le nom d’échantillonnage aléatoire, vous commencez par un échantillon complet de toutes les personnes éligibles qui ont des chances égales de faire partie de l’échantillon sélectionné. La sélection doit se faire de manière » aléatoire », c’est-à-dire qu’elles ne diffèrent pas de manière significative des observations non échantillonnées. On suppose généralement que les tests statistiques contiennent des données obtenues par échantillonnage aléatoire. Par exemple, les sondages à la sortie des urnes des électeurs qui visent à prédire les résultats probables d’une élection.
Les techniques d’échantillonnage aléatoire suivantes seront discutées: échantillonnage aléatoire simple, échantillonnage stratifié, échantillonnage en grappes et échantillonnage en plusieurs étapes. Les techniques d’échantillonnage non aléatoire sont souvent appelées échantillonnage de commodité.
Échantillonnage aléatoire simple
L’échantillonnage aléatoire simple est l’approche la plus simple pour obtenir un échantillon aléatoire. Il s’agit de choisir la taille d’échantillon souhaitée et de sélectionner les observations d’une population de manière à ce que chaque observation ait une chance égale de sélection jusqu’à ce que la taille d’échantillon souhaitée soit atteinte. Par exemple, une sélection aléatoire de 20 élèves dans une classe de 50 élèves donne une probabilité de sélection de 1/50.
Échantillonnage aléatoire stratifié
Cette technique divise les éléments de la population en sous-groupes ou strates clés. Les éléments sont choisis au hasard dans chacune de ces strates. Par exemple, les hommes de moins de 30 ans, les femmes de moins de 30 ans, les hommes de 30 ans ou plus et les femmes de 30 ans ou plus. Supposons que vous souhaitiez atteindre une taille d’échantillon de 200, vous pouvez alors choisir des échantillons de 50 dans chaque strate. La taille de l’échantillon requise pour chaque strate sera conçue soit pour correspondre aux proportions de population connues, soit pour surreprésenter les principaux sous-groupes d’intérêt. Nous devons avoir des informations préalables sur la population pour créer des sous-groupes. Le principal avantage de l’échantillonnage stratifié par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple est de s’assurer que vous avez de bonnes tailles d’échantillon dans les sous-groupes clés.
Échantillonnage en grappes
Tout comme l’échantillonnage aléatoire stratifié, l’échantillonnage en grappes divise l’échantillon en un grand nombre de sous-groupes. Ensuite, certains de ces sous-groupes sont sélectionnés au hasard, et de simples échantillons aléatoires sont ensuite collectés au sein de ces sous-groupes. Ces sous-groupes sont appelés clusters.
En règle générale, l’échantillonnage en grappes a pour but de réduire les coûts de collecte de données. Pour ce faire, on définit les grappes en fonction de la facilité d’accès (par exemple, une banlieue peut être une grappe si l’échantillonnage porte-à-porte ou un ménage peut être une grappe si l’entrevue téléphonique).
Échantillonnage en plusieurs étapes
L’échantillonnage en plusieurs étapes est une combinaison d’une ou plusieurs des techniques décrites ci-dessus. La population est divisée en plusieurs groupes, puis ces groupes sont ensuite divisés et regroupés en divers sous-groupes (strates) en fonction de la similitude. Un ou plusieurs groupes peuvent être choisis au hasard dans chaque strate. Ce processus se poursuit jusqu’à ce que la grappe ne puisse plus être divisée
Alternatives à l’échantillonnage aléatoire
L’échantillonnage pratique désigne des approches où des considérations de simplicité plutôt que de caractère aléatoire déterminent quelles observations sont sélectionnées dans un échantillon. Ici, les échantillons sont sélectionnés en fonction de la disponibilité. Lorsque la disponibilité des échantillons est rare, des échantillons de commodité sont sélectionnés. Cette méthode est généralement utilisée pendant les premières étapes d’une enquête et permet d’obtenir rapidement et facilement des résultats.
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