L’échantillonnage est un élément essentiel de tout projet de recherche. La bonne méthode d’échantillonnage peut faire ou défaire la validité de votre recherche, et il est essentiel de choisir la bonne méthode pour votre question spécifique. Dans cet article, nous allons examiner de plus près certaines des méthodes d’échantillonnage les plus populaires et fournir des exemples concrets de la manière dont elles peuvent être utilisées pour recueillir des données précises et fiables.
EN SAVOIR PLUS : Les étapes du processus de recherche
De l’échantillonnage aléatoire simple à l’échantillonnage stratifié complexe, nous explorerons les avantages, les inconvénients et les meilleures pratiques de chaque méthode. Ainsi, que vous soyez un chercheur chevronné ou que vous débutiez votre parcours, cet article est une lecture incontournable pour tous ceux qui souhaitent maîtriser les méthodes d’échantillonnage. C’est parti !
Qu’est-ce que l’échantillonnage?
Échantillonnage est une technique qui consiste à sélectionner des membres individuels ou un sous-ensemble de la population afin d’en tirer des conclusions statistiques et d’estimer les caractéristiques de l’ensemble de la population. Différentes méthodes d’échantillonnage sont largement utilisées par les chercheurs dans les domaines suivants études de marché de sorte qu’ils n’ont pas besoin d’étudier l’ensemble de la population pour obtenir des informations exploitables.
Il s’agit également d’une méthode rapide et rentable, qui constitue donc la base de tout plan de recherche. Les techniques d’échantillonnage peuvent être utilisées dans les logiciels d’enquête de recherche pour une dérivation optimale.
Par exemple, supposons qu’un fabricant de médicaments souhaite étudier les effets secondaires indésirables d’un médicament sur la population du pays. Dans ce cas, il est presque impossible de mener une étude de recherche impliquant tout le monde. Dans ce cas, le chercheur décide d’un échantillon de personnes de chaque pays. démographique et les étudie, ce qui lui donne des indications sur le comportement du médicament.
En savoir plus sur Audience by QuestionPro
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 des probabilités: Échantillonnage probabiliste est une technique d’échantillonnage dans laquelle le chercheur sélectionne quelques critères et choisit les membres d’une population de manière aléatoire. Tous les membres ont une chance égale de participer à l’échantillon avec ce paramètre de sélection.
- Échantillonnage non probabiliste: Dans l’échantillonnage non probabilist dans le cadre de l’échantillonnage, le chercheur sélectionne au hasard des membres pour la recherche. Cette méthode d’échantillonnage n’est pas un processus de sélection fixe ou prédéfini. Il est donc difficile pour tous les éléments de la population d’avoir des chances égales d’être inclus dans un échantillon.
Ce blog traite des différentes méthodes d’échantillonnage probabiliste et non probabiliste que vous pouvez mettre en œuvre dans n’importe quelle étude de marché.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Types d’échantillonnage probabiliste avec exemples:
Échantillonnage de probabilités est une technique par laquelle les chercheurs choisissent des échantillons dans une population plus large en se basant sur la théorie de la probabilité. Cette méthode d’échantillonnage prend en compte chaque membre de la population et forme des échantillons sur la base d’un processus fixe.
Par exemple, dans une population de 1000 membres, chaque membre a 1/1000 de chances d’être sélectionné pour faire partie d’un échantillon. L’échantillonnage probabiliste élimine le biais d’échantillonnage dans la population et permet d’inclure tous les membres dans l’échantillon.
Il existe quatre types de techniques d’échantillonnage probabiliste:
- L’échantillonnage aléatoire simple : L’une des meilleures techniques d’échantillonnage probabiliste qui permet de gagner du temps et d’économiser des ressources est l’échantillonnage aléatoire simple. Il s’agit d’une méthode fiable pour obtenir des informations lorsque chaque membre d’une population est choisi de manière aléatoire, simplement par hasard. 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 des ressources humaines décide d’organiser des activités de renforcement de l’esprit d’équipe, elle préférera probablement tirer des jetons d’un bol. Dans ce cas, chacun des 500 employés a une chance égale d’être sélectionné. - L’échantillonnage en grappes : L’échantillonnage en grappes est une méthode par laquelle les chercheurs divisent l’ensemble de la population en sections ou grappes représentant une population. Les grappes sont identifiées et incluses dans un échantillon sur la base de paramètres démographiques tels que l’âge, le sexe, la localisation, etc. Il est donc très facile pour un créateur d’enquête de tirer des conclusions efficaces à partir du retour d’information.
Supposons, par exemple, que le gouvernement des États-Unis souhaite évaluer le nombre d’immigrants vivant dans la partie continentale du pays. Dans ce cas, ils peuvent le diviser en groupes basés 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 par État et fourniront des données éclairantes sur l’immigration. - L’échantillonnage systématique : Les chercheurs utilisent la méthode d’échantillonnage systématique choisir les membres d’un échantillon d’une population à intervalles réguliers. Elle nécessite la sélection d’un point de départ pour l’échantillon et la détermination de la taille de l’échantillon qui peut être répétée à intervalles réguliers. Ce type de méthode d’échantillonnage a une portée prédéfinie ; c’est donc la technique d’échantillonnage 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 5 000 personnes. Il numérote chaque élément de la population de 1 à 5000 et choisit un individu sur 10 pour faire partie de l’échantillon (population totale/taille de l’échantillon = 5000/500 = 10). - Échantillonnage aléatoire stratifié : Échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode dans laquelle le chercheur divise la population en groupes plus petits qui ne se chevauchent pas mais qui représentent la population entière. Lors de l’échantillonnage, ces groupes peuvent être organisés, puis un échantillon peut être tiré de chaque groupe séparément.
Par exemple, un chercheur cherchant à analyser les caractéristiques des personnes appartenant à différentes catégories de revenus annuels créera des strates (groupes) en fonction du revenu familial annuel. Par exemple : moins de 20 000 $, 21 000 $ – 30 000 $, 31 000 $ – 40 000 $, 41 000 $ – 50 000 $, etc. Ce faisant, 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 produira des résultats fructueux.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE RAISONNÉ : L’échantillonnage raisonné
Utilisations de l’échantillonnage probabiliste
L’échantillonnage probabiliste a de multiples usages :
- Réduire les biais de l’échantillon : En utilisant la méthode d’échantillonnage probabiliste, le biais de recherche dans l’échantillon dérivé d’une population est négligeable, voire inexistant. La sélection de l’échantillon reflète principalement la compréhension et l’inférence du chercheur. L’échantillonnage probabiliste permet d’obtenir une meilleure qualité la collecte de données car l’échantillon représente correctement 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 en faveur d’un seul groupe démographique. Supposons, par exemple, que Square souhaite connaître les personnes susceptibles de fabriquer ses dispositifs de point de vente. Dans ce cas, une enquête menée auprès d’un échantillon de personnes aux États-Unis issues de différents secteurs d’activité et milieux socio-économiques s’avère utile.
- Créer un échantillon précis : L’échantillonnage probabiliste aide les chercheurs à planifier et à créer un échantillon précis. Cela permet d’obtenir des données bien définies.
Types d’échantillonnage non probabiliste et exemples
La méthode non probabiliste est une méthode d’échantillonnage qui implique une collecte de données basée sur les capacités de sélection d’un échantillon par un chercheur ou un statisticien et non sur un processus de sélection fixe. Dans la plupart des cas, les résultats d’une enquête menée auprès d’un échantillon non probable sont faussés et peuvent ne pas représenter la population cible souhaitée. Cependant, dans certaines situations, telles que les phases préliminaires de la recherche ou les contraintes de coût de la recherche, l’échantillonnage non probabiliste sera beaucoup plus utile que l’autre type d’échantillonnage.
Les 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 très fréquentée. Il est généralement appelé échantillonnage de commodité en raison de la facilité pour le chercheur de la réaliser et d’entrer en contact avec les sujets. Les chercheurs n’ont pratiquement aucune autorité pour sélectionner les éléments de l’échantillon, et cela se fait uniquement sur la base de la proximité et non de la représentativité. Cette méthode d’échantillonnage non probabiliste est utilisée lorsque le temps et le coût de la collecte du retour d’information sont limités. Dans les situations où les ressources sont limitées, comme dans les phases initiales de la recherche, l’échantillonnage de commodité est utilisé.
Par exemple, les startups et les ONG procèdent généralement à un échantillonnage de commodité dans un centre commercial pour distribuer des brochures sur les événements à venir ou la promotion d’une cause – elles se tiennent à l’entrée du centre commercial et distribuent des brochures au hasard. - Échantillonnage au jugé ou à dessein : Échantillons au jugé ou à dessein sont formés à la discrétion du chercheur. Les chercheurs doivent tenir compte de l’objectif de l’étude et de la compréhension du public cible. Par exemple, lorsque des chercheurs souhaitent comprendre le processus de réflexion des personnes intéressées par l’obtention d’un master. Les critères de sélection seront les suivants : « Êtes-vous intéressé(e) par un master en … ? » et les personnes ayant répondu « Non » sont exclues de l’échantillon.
- L’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 d’enquêter auprès des personnes sans abri ou des immigrés clandestins. Dans ce cas, en utilisant la théorie de la boule de neige, les chercheurs peuvent sélectionner quelques catégories à interroger et en tirer des résultats. Les chercheurs utilisent également cette méthode d’échantillonnage lorsque le sujet est très sensible et ne fait pas l’objet d’une discussion ouverte – par exemple, les enquêtes visant à recueillir des informations sur le VIH/sida. Peu de victimes répondront d’emblée à ces questions. Toutefois, les chercheurs peuvent contacter des personnes qu’ils connaissent ou des bénévoles associés à la cause pour entrer en contact avec les victimes et recueillir des informations.
- Échantillonnage par quotas : Échantillonnage par quotas dans cette technique d’échantillonnage, la sélection des membres se fait sur la base 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 celles trouvées 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 dans les cas suivants :
- Créer une hypothèse : Les chercheurs utilisent la méthode d’échantillonnage non probabiliste de créer une hypothèse lorsque l’on ne dispose que d’informations préalables limitées ou inexistantes. Cette méthode permet un retour immédiat des données et constitue 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. recherche exploratoire.
- Contraintes budgétaires et temporelles : 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 d’enquête n’étant pas rigide, il est plus facile de choisir les répondants au hasard et de leur faire remplir l’enquête ou le questionnaire.
Comment décidez-vous du type d’échantillonnage à utiliser ?
Pour toute recherche, il est essentiel de choisir une méthode d’échantillonnage qui réponde précisément aux objectifs de l’étude. L’efficacité de votre échantillonnage dépend de plusieurs facteurs. Voici quelques étapes que les chercheurs experts suivent pour décider de la meilleure méthode d’échantillonnage.
- Notez les objectifs de la recherche. En règle générale, il doit s’agir d’une combinaison de coût, de précision ou d’exactitude.
- Identifier les techniques d’échantillonnage efficaces susceptibles d’atteindre les objectifs de la recherche.
- Testez chacune de ces méthodes et vérifiez si elles vous permettent d’atteindre votre objectif.
- Choisissez la méthode qui convient le mieux à votre recherche.
Libérez la puissance d’un échantillonnage précis!
Différence entre les méthodes d’échantillonnage probabiliste et non probabiliste
Nous avons examiné ci-dessus les différents types de méthodes d’échantillonnage et leurs sous-types. Pour résumer l’ensemble de la discussion, les différences significatives entre les méthodes d’échantillonnage probabiliste et les méthodes d’échantillonnage non probabiliste sont les suivantes :
| Méthodes d’échantillonnage probabiliste | Méthodes d’échantillonnage non probabiliste | |
| Définition | L’échantillonnage probabiliste est une technique d’échantillonnage dans laquelle des échantillons d’une population plus large sont choisis à l’aide d’une méthode basée sur la théorie des probabilités. | L’échantillonnage non probabiliste est une technique d’échantillonnage dans laquelle le chercheur sélectionne des échantillons sur la base de son jugement subjectif plutôt que sur la base d’une sélection aléatoire. |
| Également connu sous le nom de | Méthode d’échantillonnage aléatoire. | Méthode d’échantillonnage non aléatoire |
| Sélection de la population | La population est sélectionnée au hasard. | La population est sélectionnée arbitrairement. |
| Nature | La recherche est concluante. | La recherche est exploratoire. |
| Echantillon | Comme il existe une méthode pour déterminer l’échantillon, les caractéristiques démographiques de la population sont représentées de manière concluante. | La méthode d’échantillonnage étant arbitraire, la représentation démographique de la population est presque toujours faussée. |
| Temps nécessaire | Prend plus de temps à réaliser car la conception de la recherche définit les paramètres de sélection avant le début de l’étude de marché. | Ce type de méthode d’échantillonnage est rapide car ni l’échantillon ni les critères de sélection de l’échantillon ne sont indéfinis. |
| Résultats | Ce type d’échantillonnage n’est absolument pas biaisé ; les résultats sont donc également concluants. | Ce type d’échantillonnage est entièrement biaisé, et donc les résultats le sont également, ce qui rend la recherche spéculative. |
| Hypothèse | Dans l’échantillonnage probabiliste, il existe une hypothèse sous-jacente avant le début de l’étude, et cette méthode vise à prouver l’hypothèse. | Dans l’échantillonnage non probabiliste, l’hypothèse est dérivée après avoir mené l’étude de recherche. |
Conclusion
Maintenant que nous avons appris comment fonctionnent les différentes méthodes d’échantillonnage et qu’elles 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, passons à un outil qui peut vous aider à gérer ces informations.
EN SAVOIR PLUS : 12 meilleurs outils pour les chercheurs
QuestionPro comprend la nécessité d’une méthode précise, opportune et rentable pour sélectionner l’échantillon approprié ; c’est pourquoi nous proposons QuestionPro Software, un ensemble d’outils qui vous permettent de sélectionner efficacement votre public cible, de gérer vos données dans un référentiel organisé et personnalisable et de gérer la communauté pour le retour d’information après l’enquête.
Ne manquez pas l’occasion de valoriser la recherche.
