{"id":784524,"date":"2018-03-13T06:03:43","date_gmt":"2018-03-13T06:03:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/lechantillonnage-probabiliste-quest-ce-que-cest-exemples-et-etapes\/"},"modified":"2023-09-05T03:14:51","modified_gmt":"2023-09-05T03:14:51","slug":"echantillonnage-des-probabilites","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/fr\/echantillonnage-des-probabilites\/","title":{"rendered":"L’\u00e9chantillonnage probabiliste : Qu’est-ce que c’est, exemples et \u00e9tapes"},"content":{"rendered":"\n

Imaginez que vous ayez une population de 100 personnes. Dans ce sc\u00e9nario, chaque personne aurait une chance sur 100 d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9e. L’\u00e9chantillonnage probabiliste vous donne les meilleures chances de cr\u00e9er un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif de la population. Gr\u00e2ce aux r\u00e9ponses re\u00e7ues, la direction saura si les employ\u00e9s de cette organisation sont satisfaits de la modification.<\/p>\n\n

Cet \u00e9chantillonnage<\/a> permet de tirer des conclusions impartiales et repr\u00e9sentatives de la population sur la base de l’\u00e9chantillon. Parlons de l’\u00e9chantillonnage probabiliste.<\/p>\n\n

\n

Index du contenu<\/p>\n\n

    \n \t
  1. Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage probabiliste ?<\/a><\/li>\n \t
  2. Quels sont les types d’\u00e9chantillonnage probabiliste ?<\/a><\/li>\n \t
  3. Exemples d’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/a><\/li>\n \t
  4. \u00c9tapes de l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/a><\/li>\n \t
  5. Quand utiliser l’\u00e9chantillonnage probabiliste ?<\/a><\/li>\n \t
  6. Avantages de l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/a><\/li>\n \t
  7. Diff\u00e9rence entre l’\u00e9chantillonnage probabiliste et l’\u00e9chantillonnage non probabiliste<\/a><\/li>\n \t
  8. Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n

    Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage probabiliste ?<\/strong><\/b><\/h2>\n\n

    L’\u00e9chantillonnage probabiliste est une technique dans laquelle le chercheur choisit des \u00e9chantillons d’une population plus large en utilisant une m\u00e9thode bas\u00e9e sur la th\u00e9orie des probabilit\u00e9s. Pour qu’un participant soit consid\u00e9r\u00e9 comme un \u00e9chantillon probabiliste, il doit \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 au hasard. <\/span><\/p>\n\n

    Cette m\u00e9thode statistique permet de s\u00e9lectionner un \u00e9chantillon d’une population de mani\u00e8re \u00e0 ce que chaque membre de la population ait une chance connue et non nulle d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9. L’exigence la plus importante de l’\u00e9chantillonnage probabiliste est que chaque membre de la population ait une chance connue et \u00e9gale d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9.<\/p>\n\n

    L’\u00e9chantillonnage probabiliste utilise la th\u00e9orie statistique pour s\u00e9lectionner au hasard un petit groupe de personnes (\u00e9chantillon) \u00e0 partir d’une grande population existante et pr\u00e9dire ensuite que toutes leurs r\u00e9ponses correspondront \u00e0 la population globale.<\/p>\n\n

    \n APPRENDRE \u00c0 CONNA\u00ceTRE :<\/em>\n<\/strong> \n La recherche th\u00e9orique<\/a>\n<\/em><\/p>\n\n

    Quels sont les types d’\u00e9chantillonnage probabiliste ?<\/strong><\/b><\/h2>\n\n

    Le choix du bon \u00e9chantillon est crucial pour obtenir des r\u00e9sultats pr\u00e9cis et fiables. L’une des m\u00e9thodes les plus populaires et les plus efficaces pour s\u00e9lectionner un \u00e9chantillon est l’\u00e9chantillonnage probabiliste. Explorons les diff\u00e9rents types d’\u00e9chantillonnage probabiliste. De l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple \u00e0 l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9, nous d\u00e9composons chaque m\u00e9thode pour vous aider \u00e0 d\u00e9terminer celle qui convient le mieux \u00e0 votre projet de recherche. <\/p>\n\n

    Voici quelques-uns des types d’\u00e9chantillonnage probabiliste les plus efficaces :<\/p>\n\n

      \n
    1. L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple : <\/strong>Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 s\u00e9lectionner au hasard un \u00e9chantillon de la population sans aucun biais. Il s’agit de la forme la plus \u00e9l\u00e9mentaire et la plus simple d’\u00e9chantillonnage probabiliste.<\/li>\n\n\n\n
    2. L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 :<\/strong> Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 diviser la population en sous-groupes ou strates et \u00e0 s\u00e9lectionner un \u00e9chantillon al\u00e9atoire dans chaque strate. Cette technique est utile lorsque la population est h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne et que l’on veut s’assurer que l’\u00e9chantillon est repr\u00e9sentatif des diff\u00e9rents sous-groupes.<\/li>\n\n\n\n
    3. L’\u00e9chantillonnage en grappes :<\/strong> Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 diviser la population en groupes ou grappes, puis \u00e0 s\u00e9lectionner au hasard certaines de ces grappes. Cette technique est utile lorsque la population est r\u00e9partie sur une vaste zone g\u00e9ographique. Mais il n’est ni possible ni pratique d’enqu\u00eater aupr\u00e8s de tout le monde.<\/li>\n\n\n\n
    4. L’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique :<\/strong> Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 s\u00e9lectionner chaque n\u00e8me membre de la population apr\u00e8s avoir choisi un point de d\u00e9part al\u00e9atoire.<\/li>\n<\/ol>\n\n

      L’\u00e9chantillonnage probabiliste est largement utilis\u00e9 dans la recherche. Elle garantit que l’\u00e9chantillon est repr\u00e9sentatif de la population, permet aux chercheurs d’estimer le niveau d’incertitude des r\u00e9sultats et rend possible la g\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9sultats \u00e0 la population.<\/p>\n\n

      1. \u00c9chantillonnage al\u00e9atoire simple<\/h3>\n\n

      Comme son nom l’indique, l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple<\/a> est une m\u00e9thode enti\u00e8rement al\u00e9atoire de s\u00e9lection de l’\u00e9chantillon. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage est aussi simple que l’attribution de num\u00e9ros aux individus (\u00e9chantillon) et le choix al\u00e9atoire de ces num\u00e9ros par le biais d’un processus automatis\u00e9. Enfin, les num\u00e9ros choisis sont les membres inclus dans l’\u00e9chantillon. <\/span><\/p>\n\n

      Dans cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage<\/a>, les chercheurs choisissent les \u00e9chantillons de deux mani\u00e8res : Le syst\u00e8me de loterie et l’utilisation d’un logiciel de g\u00e9n\u00e9ration de nombres ou d’une table de nombres al\u00e9atoires. Cette technique d’\u00e9chantillonnage s’applique g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 une population importante et comporte son lot d’avantages et d’inconv\u00e9nients.<\/span><\/p>\n

      \n
      \"l'échantillonnage<\/figure><\/div>\n

      2. \u00c9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/span><\/h3>\n\n

      \u00c9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/span><\/strong><\/a> implique une m\u00e9thode par laquelle le chercheur divise une population plus \u00e9tendue en groupes plus petits qui ne se chevauchent g\u00e9n\u00e9ralement pas, mais qui repr\u00e9sentent la population enti\u00e8re. Lors de l’\u00e9chantillonnage, organisez ces groupes et tirez un \u00e9chantillon de chaque groupe s\u00e9par\u00e9ment.<\/span><\/p>\n\n

      Une m\u00e9thode standard consiste \u00e0 organiser ou \u00e0 classer les donn\u00e9es par sexe, \u00e2ge, origine ethnique et autres crit\u00e8res similaires. La r\u00e9partition des sujets en groupes mutuellement exclusifs et l’utilisation d’un \u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple pour choisir les membres des groupes.<\/span><\/p>\n\n

      Les membres de ces groupes doivent \u00eatre distincts de mani\u00e8re \u00e0 ce que chaque membre de tous les groupes ait les m\u00eames chances d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 en utilisant une probabilit\u00e9 simple. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage est \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab\u00a0\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire par quota\u00a0\u00bb.<\/span><\/p>\n

      \n
      \"échantillonnage<\/figure><\/div>\n

      3. \u00c9chantillonnage en grappes<\/h3>\n\n

      \u00c9chantillonnage en grappe<\/span><\/strong><\/a> <\/span><\/strong>est un moyen de s\u00e9lectionner de mani\u00e8re al\u00e9atoire des participants g\u00e9ographiquement dispers\u00e9s. Par exemple, si vous voulez choisir 100 participants parmi l’ensemble de la population des \u00c9tats-Unis, il est probablement impossible d’obtenir une liste compl\u00e8te de tous les participants. Au lieu de cela, le chercheur s\u00e9lectionne au hasard des zones (c’est-\u00e0-dire des villes ou des comt\u00e9s) et proc\u00e8de \u00e0 une s\u00e9lection al\u00e9atoire \u00e0 l’int\u00e9rieur de ces limites. <\/span><\/p>\n

      \n
      \"échantillonnage<\/figure><\/div>\n

      L’\u00e9chantillonnage en grappe analyse g\u00e9n\u00e9ralement une population particuli\u00e8re dans laquelle l’\u00e9chantillon est constitu\u00e9 de plusieurs \u00e9l\u00e9ments, par exemple une ville, une famille, une universit\u00e9, etc. Les chercheurs s\u00e9lectionnent ensuite les grappes en divisant la population en plusieurs sections plus petites.<\/span><\/p>\n\n

      4. L’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique<\/h3>\n\n

      \n L’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique<\/b>\n<\/a> consiste \u00e0 choisir chaque \u00ab\u00a0ni\u00e8me\u00a0\u00bb individu pour faire partie de l’\u00e9chantillon. Par exemple, vous pouvez s\u00e9lectionner une personne sur cinq dans l’\u00e9chantillon. L’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique est une application \u00e9tendue de la m\u00eame vieille technique dans laquelle chaque membre du groupe est s\u00e9lectionn\u00e9 \u00e0 des p\u00e9riodes r\u00e9guli\u00e8res pour former un <\/span>\n \u00e9chantillon<\/span>\n<\/a>. Cette technique d’\u00e9chantillonnage offre une chance \u00e9gale \u00e0 tous les membres d’une population d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s.<\/span><\/p>\n

      \n
      \"l'échantillonnage<\/figure><\/div>\n

      Que vous r\u00e9alisiez une enqu\u00eate, un sondage ou une \u00e9tude, la compr\u00e9hension des diff\u00e9rents types d’\u00e9chantillonnage probabiliste peut vous aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es et \u00e0 atteindre vos objectifs de recherche.<\/p>\n\n

      EN SAVOIR PLUS :<\/strong> Population et \u00e9chantillon<\/a><\/p>\n\n

      Exemples d’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/b><\/h2>\n\n

      Prenons un exemple pour comprendre cette technique d’\u00e9chantillonnage. Les \u00c9tats-Unis comptent \u00e0 eux seuls 330 millions d’habitants. Il est pratiquement impossible d’envoyer un <\/span>enqu\u00eate<\/span><\/a> \u00e0 chaque individu pour recueillir des informations. Utilisez l’\u00e9chantillonnage probabiliste pour collecter des donn\u00e9es, m\u00eame si elles proviennent d’une population plus petite.<\/span><\/p>\n\n

      Par exemple, une organisation compte 500 000 employ\u00e9s r\u00e9partis sur diff\u00e9rents sites g\u00e9ographiques. L’organisation souhaite apporter certaines modifications \u00e0 sa politique de ressources humaines, mais avant de proc\u00e9der au changement, elle veut savoir si les employ\u00e9s seront satisfaits ou non de ce changement. Cependant, atteindre les 500 000 employ\u00e9s est une t\u00e2che fastidieuse. C’est l\u00e0 que l’\u00e9chantillonnage probabiliste prend tout son sens. Un \u00e9chantillon d’une population plus large, c’est-\u00e0-dire de 500 000 salari\u00e9s, est choisi. Cet \u00e9chantillon repr\u00e9sentera la population. D\u00e9ployez maintenant une enqu\u00eate sur l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n

      APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a><\/p>\n\n

      Gr\u00e2ce aux r\u00e9ponses re\u00e7ues, la direction sera en mesure de savoir si les employ\u00e9s de l’organisation sont satisfaits ou non de la modification.<\/span><\/p>\n\n

      \u00c9tapes de l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/strong><\/b><\/h2>\n\n

      Voici quelques mesures pratiques que vous pouvez prendre pour mener \u00e0 bien votre projet :<\/p>\n\n

        \n
      1. \n Choisissez soigneusement votre population d’int\u00e9r\u00eat :<\/span>\n<\/strong> R\u00e9fl\u00e9chissez soigneusement et choisissez dans la population les personnes dont vous pensez que l’opinion doit \u00eatre recueillie<\/span>. <\/span>Int\u00e9grez-les ensuite dans l’\u00e9chantillon <\/span>. <\/li>\n\n\n\n
      2. \n D\u00e9terminer un cadre d’\u00e9chantillonnage appropri\u00e9 : <\/span>\n<\/strong>Votre base de sondage doit \u00eatre compos\u00e9e d’un \u00e9chantillon de la population qui vous int\u00e9resse et d’aucune personne ext\u00e9rieure afin de collecter des donn\u00e9es pr\u00e9cises. <\/span> <\/li>\n\n\n\n
      3. S\u00e9lectionnez votre \u00e9chantillon et commencez votre enqu\u00eate :<\/span><\/strong> Il est parfois difficile de trouver l’\u00e9chantillon ad\u00e9quat et de d\u00e9terminer un cadre d’\u00e9chantillonnage appropri\u00e9. M\u00eame si tous les facteurs sont en votre faveur, il peut y avoir des impr\u00e9vus tels que le co\u00fbt, la qualit\u00e9 des r\u00e9pondants et la rapidit\u00e9 de r\u00e9ponse. Il est difficile, mais possible, d’obtenir d’un \u00e9chantillon qu’il r\u00e9ponde avec pr\u00e9cision \u00e0 une enqu\u00eate probabiliste.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n

        Mais, dans la plupart des cas, le tirage d’un \u00e9chantillon probabiliste vous fera gagner du temps, de l’argent et beaucoup de frustration. Vous ne pouvez probablement pas envoyer des enqu\u00eates \u00e0 tout le monde, mais vous pouvez toujours donner \u00e0 chacun la possibilit\u00e9 de participer. C’est la raison d’\u00eatre d’un \u00e9chantillon de probabilit\u00e9.<\/span><\/p>\n\n

        Quand utiliser l’\u00e9chantillonnage probabiliste ?<\/span><\/b><\/h2>\n\n

        Dans ce cas, il convient d’utiliser l’\u00e9chantillonnage probabiliste :<\/p>\n

        \n
        \"Quand<\/figure><\/div>\n

        1. Lorsque vous souhaitez r\u00e9duire le biais d’\u00e9chantillonnage :<\/span><\/strong> Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage est utilis\u00e9e lorsque le biais doit \u00eatre minimal. La s\u00e9lection de l’\u00e9chantillon d\u00e9termine en grande partie la qualit\u00e9 des conclusions de la recherche. La fa\u00e7on dont les chercheurs s\u00e9lectionnent leur \u00e9chantillon d\u00e9termine en grande partie la qualit\u00e9 de leurs conclusions. L’\u00e9chantillonnage probabiliste permet d’obtenir des r\u00e9sultats de meilleure qualit\u00e9 car il fournit une repr\u00e9sentation non biais\u00e9e de la population.<\/span><\/p>\n\n

        2. Lorsque la population est g\u00e9n\u00e9ralement diversifi\u00e9e :<\/span><\/strong> Les chercheurs utilisent largement cette m\u00e9thode car elle leur permet de cr\u00e9er des \u00e9chantillons parfaitement repr\u00e9sentatifs de la population. Disons que nous voulons savoir combien de personnes pr\u00e9f\u00e8rent le tourisme m\u00e9dical \u00e0 un traitement dans leur propre pays. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage permettra de s\u00e9lectionner des \u00e9chantillons issus de diff\u00e9rentes couches socio-\u00e9conomiques, de diff\u00e9rents milieux, etc. repr\u00e9sentant la population dans son ensemble. <\/span><\/p>\n\n

        3. Pour cr\u00e9er un \u00e9chantillon pr\u00e9cis :<\/span><\/strong> L’\u00e9chantillonnage probabiliste aide les chercheurs \u00e0 cr\u00e9er des \u00e9chantillons pr\u00e9cis de leur population. Les chercheurs utilisent des m\u00e9thodes statistiques \u00e9prouv\u00e9es pour constituer un \u00e9chantillon de taille pr\u00e9cise afin d’obtenir des donn\u00e9es bien d\u00e9finies. <\/span><\/p>\n\n

        Avantages de l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/span><\/b><\/h2>\n\n

        Voici les avantages de l’\u00e9chantillonnage probabiliste :<\/p>\n\n

        \n 1. Il est rentable :<\/span>\n<\/strong> Ce processus est rentable et rapide. <\/span>Un \u00e9chantillon plus large peut \u00e9galement \u00eatre choisi sur la base des num\u00e9ros attribu\u00e9s aux \u00e9chantillons.<\/span> Vous pouvez ensuite <\/span> choisir des num\u00e9ros al\u00e9atoires dans l’\u00e9chantillon le plus important<\/span>.<\/p>\n\n

        2. C’est simple et direct : <\/span><\/strong>L’\u00e9chantillonnage probabiliste est un moyen facile car il n’implique pas de processus compliqu\u00e9. C’est rapide et cela permet de gagner du temps. Le temps ainsi gagn\u00e9 peut \u00eatre utilis\u00e9 pour analyser les donn\u00e9es et tirer des conclusions.<\/span><\/p>\n\n

        3. Il n’est pas technique : <\/span><\/strong>Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage ne n\u00e9cessite aucune connaissance technique en raison de sa simplicit\u00e9. Elle ne n\u00e9cessite pas d’expertise complexe et n’est pas du tout longue.<\/span> Vous pouvez \u00e9galement \u00e9viter les erreurs d’\u00e9chantillonnage<\/a>.<\/p>\n\n

        Quelle est la diff\u00e9rence entre l’\u00e9chantillonnage probabiliste et l’\u00e9chantillonnage non probabiliste ?<\/b><\/h3>\n\n

        Voici comment diff\u00e9rencier l’\u00e9chantillonnage probabiliste de l’\u00e9chantillonnage non probabiliste<\/a>,<\/span><\/p>\n\n

        \n

        \u00c9chantillonnage de probabilit\u00e9s<\/span><\/p>\n<\/th>

        		\n

        \u00c9chantillonnage non probabiliste<\/span><\/p>\n<\/th><\/tr><\/thead>

        Les \u00e9chantillons sont s\u00e9lectionn\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire.<\/td>Les \u00e9chantillons sont s\u00e9lectionn\u00e9s sur la base du jugement subjectif du chercheur.<\/td><\/tr>
        Tous les membres de la population ont les m\u00eames chances d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9s.<\/td>Tout le monde n’a pas les m\u00eames chances de participer.<\/td><\/tr>
        Les chercheurs utilisent cette technique lorsqu’ils souhaitent contr\u00f4ler le biais d’\u00e9chantillonnage<\/a>.<\/td>Le biais d’\u00e9chantillonnage n’est pas une pr\u00e9occupation pour le chercheur.<\/td><\/tr>
        Utile dans un environnement o\u00f9 la population est diversifi\u00e9e.<\/td>Utile dans un environnement qui partage les m\u00eames caract\u00e9ristiques.<\/td><\/tr>
        Utilis\u00e9 lorsque le chercheur souhaite cr\u00e9er des \u00e9chantillons pr\u00e9cis.<\/td>Cette m\u00e9thode ne permet pas de repr\u00e9senter la population avec pr\u00e9cision.<\/td><\/tr>
        Trouver le bon public est complexe.<\/td>Trouver un public est tr\u00e8s simple.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n

        Conclusion<\/b><\/h2>\n\n

        L’\u00e9chantillonnage probabiliste est un outil pr\u00e9cieux de l’analyse statistique qui permet de s\u00e9lectionner un \u00e9chantillon repr\u00e9sentatif d’une population plus large. La suite robuste d’outils de recherche de QuestionPro vous fournit tout ce dont vous avez besoin pour obtenir des r\u00e9sultats de recherche. Notre plateforme d’enqu\u00eate en ligne comprend une logique de pointer-cliquer personnalis\u00e9e et des types de questions avanc\u00e9s.<\/p>\n\n

        \n APPRENDRE SUR :<\/strong>\n<\/em> \n Les m\u00e9thodes d’analyse statistique<\/a>\n<\/em><\/p>\n\n

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