Qu’est-ce que l’échantillonnage statistique ?

Si vous devez effectuer des recherches pour votre thèse et que vous ne pouvez pas travailler avec l’ensemble de la population que vous souhaitez étudier, l’échantillon statistique est la solution. Dans cet article, nous vous dirons tout ce qu’il faut savoir pour en composer un, et nous vous donnerons un exemple pour l’illustrer. Commençons !

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Qu’est-ce qu’un échantillon statistique ?

Comme nous l’avons dit dans l’introduction, lorsque vous menez une recherche, il est possible que le nombre total de personnes avec lesquelles vous souhaitez travailler soit inaccessible. Par exemple, si vous voulez savoir ce que tous vos camarades de classe pensent des classes virtuelles.

Ce groupe de personnes, c’est-à-dire tous vos camarades de classe à l’université, est appelé population statistique. Comme il est difficile d’engager un dialogue ou d’atteindre pratiquement tout le monde pour une enquête, vous pouvez composer un échantillon.

C’est-à-dire une sélection aléatoire et représentative d’une partie de la population totale. En d’autres termes, un groupe de personnes plus restreint, mais qui représente l’opinion de la majorité.

Très bien, maintenant que nous savons ce qu’est l’échantillon statistique, il est temps de connaître ses caractéristiques en détail.

Caractéristiques de l’échantillon

Comme mentionné dans le point précédent, deux aspects fondamentaux caractérisent un échantillon statistique, c’est-à-dire qu’ils garantissent qu’il est bien formé et qu’ils lui confèrent une rigueur scientifique. Il s’agit du caractère aléatoire et de la représentativité.

Le hasard

Pourquoi est-il nécessaire que les participants à l’échantillon soient choisis au hasard ? Parce que cela permet d’éviter les biais subjectifs de la part du chercheur. Pour ce faire, il est nécessaire de planifier le choix des personnes.

En ce sens, et pour revenir à l’exemple du début, pour composer un échantillon aléatoire, il faut écarter, dans un premier temps du moins, l’idée de consulter les camarades de classe. Mais nous verrons plus loin ce qu’il en est de la composition et de la taille de l’échantillon. Passons maintenant au point suivant.

Représentativité

Pour qu’un échantillon soit bien formé, il doit représenter la moyenne des membres d’une population statistique. Pour l’expliquer plus clairement, prenons l’exemple des étudiants universitaires.

Si nous voulons déterminer l’opinion générale sur les classes virtuelles, nous devons connaître le point de vue des étudiants de toutes les années et de tous les programmes d’études. Si l’un de ces points était omis, le résultat ne serait pas tout à fait exact, car une partie de la population ne serait pas représentée.

Ces précisions étant faites, il s’agit maintenant d’expliquer les modalités de constitution d’un échantillon.

Types d’échantillonnage

Une fois la population définie, il est temps de déterminer comment sélectionner les personnes qui constitueront l’échantillon et sa taille. En ce sens, vous pouvez opter pour un échantillonnage probabiliste ou non probabiliste.

Échantillonnage de probabilités

Dans ce cas, il est possible d’atteindre la grande majorité de la population. Cela signifie que tout le monde a une chance égale de faire partie de votre échantillon. Il peut en résulter 4 configurations possibles :

Échantillonnage aléatoire simple: dans ce cas, l’échantillon est sélectionné par une loterie à laquelle participent tous les membres de la population. De cette manière, tout le monde a une chance égale d’être sélectionné. Il est essentiel que la population soit homogène.

Aléatoire systématique: pour réaliser cette procédure, les membres de la population sont recensés et un nombre aléatoire est tiré de 1 à 10. Ainsi, le nombre tiré, par exemple 7, sera pris comme référence et une personne sera sélectionnée tous les 10. C’est-à-dire : 7, 17, 27, 37, etc.

Par grappes: cette configuration est utilisée lorsqu’il y a une division dans la population. Pour reprendre l’exemple de l’université, les étudiants peuvent être répartis par cursus et par faculté. La sélection peut alors être effectuée en appliquant l’une des méthodes ci-dessus.

Stratifié: consiste à créer des groupes au sein de la population, en fonction d’une variable spécifique, de sorte qu’une personne ne peut appartenir qu’à un seul groupe. Par exemple, les hommes et les femmes, l’âge, entre autres. Le choix des personnes se fait par tirage au sort, comme dans les cas vus précédemment.

Échantillonnage non probabiliste

Ce type d’échantillonnage est utilisé lorsque les membres de la population ne sont pas facilement accessibles. On parle d’échantillon non probabiliste car les possibilités de sélection varient en fonction des ressources disponibles, c’est-à-dire qu’elles ne sont pas les mêmes pour tout le monde. Cela annule la rigueur du hasard et de la représentativité.

Ce type d’échantillonnage peut également adopter 4 configurations :

Par commodité: ici, les membres de l’échantillon sont choisis à la discrétion du chercheur. Il est évident que les résultats obtenus seront biaisés. Cependant, il se peut que ce soit la seule façon d’accéder à l’information.

Quota: cette méthode est similaire à l’échantillonnage stratifié, c’est-à-dire que les personnes sont sélectionnées en fonction de traits distinctifs et uniques. La différence est qu’ici, la sélection se fait pour la commodité du chercheur.

Boule de neige: elle consiste à former un échantillon sur la base de la référence d’un participant. Pour illustrer ce type d’échantillon, nous pouvons penser que vous souhaitez étudier les classes virtuelles, mais que c’est la période des vacances et que vous n’avez donc de contact qu’avec vos camarades de classe. Dans ce cas, vous pouvez leur demander de vous fournir des informations sur d’autres étudiants que vous ne connaissez pas, et continuer jusqu’à ce que vous ayez un échantillon de la taille souhaitée.

Discrétionnaire: cette configuration atteint le plus haut degré de subjectivité, puisque le chercheur décide qui est apte à constituer l’échantillon. Bien entendu, pour obtenir de bons résultats, le chercheur doit avoir une grande expérience dans le domaine.

Cette sélection sera basée sur des caractéristiques représentatives de la population dans son ensemble. Bien qu’il s’agisse d’un choix subjectif, il doit être basé sur les besoins de la recherche.

Dernières considérations sur la taille de l’échantillon

À ce stade, vous êtes en mesure de concevoir un échantillon suffisamment représentatif de votre population. Il convient de préciser qu’il n’existe pas detaille d’échantillonunique pour définir la représentativité .

En ce sens, il s’agira de déterminer les ressources dont vous disposez et de connaître la taille totale de la population. Plus l’échantillon est grand, plus il sera représentatif.

Toutefois, cela dépendra de vos objectifs de recherche, car un grand échantillon n’est pas toujours représentatif. Vous devrez également vous demander s’il existe des sous-groupes distincts au sein de la population, afin que votre sélection soit suffisamment variée.

Nous sommes arrivés à la fin et espérons que ces informations vous seront utiles pour composer votre échantillon. Toutefois, si vous avez du mal à démarrer votre recherche, nous pouvons vous aider. Lisez la suite pour en savoir plus.

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