De l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple \u00e0 l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 complexe, nous explorerons les avantages, les inconv\u00e9nients et les meilleures pratiques de chaque m\u00e9thode. Ainsi, que vous soyez un chercheur chevronn\u00e9 ou que vous d\u00e9butiez votre parcours, cet article est une lecture incontournable pour tous ceux qui souhaitent ma\u00eetriser les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage. C’est parti !<\/p>\n\n\n\n
Index du contenu<\/p>\n\n
- \n \t
- Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage ?<\/a><\/li>\n \t
- Types d’\u00e9chantillonnage : m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage<\/a><\/li>\n \t
- Types d’\u00e9chantillonnage probabiliste avec exemples :<\/a><\/li>\n \t
- Utilisations de l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/a><\/li>\n \t
- Types d’\u00e9chantillonnage non probabiliste et exemples<\/a><\/li>\n \t
- Utilisations de l’\u00e9chantillonnage non probabiliste<\/a><\/li>\n \t
- Comment d\u00e9cidez-vous du type d’\u00e9chantillonnage \u00e0 utiliser ?<\/a><\/li>\n \t
- Diff\u00e9rence entre les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage probabiliste et non probabiliste<\/a><\/li>\n \t
- Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n\n\n
Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage?<\/b><\/h2>\n\n\n\n
\u00c9chantillonnage est une technique qui consiste \u00e0 s\u00e9lectionner des membres individuels ou un sous-ensemble de la population afin d’en tirer des conclusions statistiques et d’estimer les caract\u00e9ristiques de l’ensemble de la population. Diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage sont largement utilis\u00e9es par les chercheurs dans les domaines suivants <\/span>\u00e9tudes de march\u00e9<\/span> <\/a>de sorte qu’ils n’ont pas besoin d’\u00e9tudier l’ensemble de la population pour obtenir des informations exploitables.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Il s’agit \u00e9galement d’une m\u00e9thode rapide et rentable, qui constitue donc la base de tout plan de recherche<\/a>. Les techniques d’\u00e9chantillonnage peuvent \u00eatre utilis\u00e9es dans les logiciels d’enqu\u00eate de recherche pour une d\u00e9rivation optimale.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Par exemple,<\/b> supposons qu’un fabricant de m\u00e9dicaments souhaite \u00e9tudier les effets secondaires ind\u00e9sirables d’un m\u00e9dicament sur la population du pays. Dans ce cas, il est presque impossible de mener une \u00e9tude de recherche impliquant tout le monde. Dans ce cas, le chercheur d\u00e9cide d’un \u00e9chantillon<\/a> de personnes de chaque pays. d\u00e9mographique et les \u00e9tudie, ce qui lui donne des indications sur le comportement du m\u00e9dicament.<\/span><\/p>\n\n\n\n
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Types d’\u00e9chantillonnage : m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage<\/b><\/h3>\n\n\n\n
L’\u00e9chantillonnage dans les \u00e9tudes de<\/a> march\u00e9 est de deux types : l’\u00e9chantillonnage probabiliste et l’\u00e9chantillonnage non probabiliste. Examinons de plus pr\u00e8s ces deux m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage.<\/span><\/p>\n\n\n\n
- \n
- \u00c9chantillonnage des probabilit\u00e9s:<\/b> \u00c9chantillonnage probabiliste<\/span> <\/a>est une technique d’\u00e9chantillonnage dans laquelle le chercheur s\u00e9lectionne quelques crit\u00e8res et choisit les membres d’une population de mani\u00e8re al\u00e9atoire. Tous les membres ont une chance \u00e9gale de participer \u00e0 l’\u00e9chantillon avec ce param\u00e8tre de s\u00e9lection.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- \u00c9chantillonnage non probabiliste: <\/b>Dans l’\u00e9chantillonnage<\/span> non probabilist<\/span><\/a> dans le cadre de l’\u00e9chantillonnage, le chercheur s\u00e9lectionne au hasard des membres pour la recherche. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage n’est pas un processus de s\u00e9lection fixe ou pr\u00e9d\u00e9fini. Il est donc difficile pour tous les \u00e9l\u00e9ments de la population d’avoir des chances \u00e9gales d’\u00eatre inclus dans un \u00e9chantillon.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Ce blog traite des diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage probabiliste et non probabiliste que vous pouvez mettre en \u0153uvre dans n’importe quelle<\/span> \u00e9tude de march\u00e9<\/span><\/a>. <\/p>\n\n\n\n
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a><\/p>\n\n\n\n
Types d’\u00e9chantillonnage probabiliste avec exemples:<\/b><\/h3>\n\n\n\n
\u00c9chantillonnage de probabilit\u00e9s<\/span><\/a> est une technique par laquelle les chercheurs choisissent des \u00e9chantillons dans une population plus large en se basant sur la th\u00e9orie de la probabilit\u00e9. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage prend en compte chaque membre de la population et forme des \u00e9chantillons sur la base d’un processus fixe.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Par exemple,<\/b> dans une population de 1000 membres, chaque membre a 1\/1000 de chances d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9 pour faire partie d’un \u00e9chantillon. L’\u00e9chantillonnage probabiliste \u00e9limine le biais d’\u00e9chantillonnage<\/a> dans la population et permet d’inclure tous les membres dans l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Il existe quatre types de techniques d’\u00e9chantillonnage probabiliste:<\/b><\/p>\n\n\n
\n![\"Types](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/types-of-probability-sampling-min-1.jpg\")
<\/figure><\/div>\n\n\n- \n
- L’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple :<\/b> L’une des meilleures techniques d’\u00e9chantillonnage probabiliste qui permet de gagner du temps et d’\u00e9conomiser des ressources est l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire simple<\/a>. Il s’agit d’une m\u00e9thode fiable pour obtenir des informations lorsque chaque membre d’une population est choisi de mani\u00e8re al\u00e9atoire, simplement par hasard. Chaque individu a la m\u00eame probabilit\u00e9 d’\u00eatre choisi pour faire partie d’un \u00e9chantillon.
Par exemple, dans une organisation de 500 employ\u00e9s, si l’\u00e9quipe des ressources humaines d\u00e9cide d’organiser des activit\u00e9s de renforcement de l’esprit d’\u00e9quipe, elle pr\u00e9f\u00e9rera probablement tirer des jetons d’un bol. Dans ce cas, chacun des 500 employ\u00e9s a une chance \u00e9gale d’\u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9.<\/span><\/li>\n\n\n\n- L’\u00e9chantillonnage en grappes :<\/b> L’\u00e9chantillonnage en grappes<\/span> <\/a> est une m\u00e9thode par laquelle les chercheurs divisent l’ensemble de la population en sections ou grappes repr\u00e9sentant une population. Les grappes sont identifi\u00e9es et incluses dans un \u00e9chantillon sur la base de param\u00e8tres d\u00e9mographiques tels que l’\u00e2ge, le sexe, la localisation, etc. Il est donc tr\u00e8s facile pour un cr\u00e9ateur d’enqu\u00eate de tirer des conclusions efficaces \u00e0 partir du retour d’information.
Supposons, par exemple, que le gouvernement des \u00c9tats-Unis souhaite \u00e9valuer le nombre d’immigrants vivant dans la partie continentale du pays. Dans ce cas, ils peuvent le diviser en groupes bas\u00e9s sur des \u00c9tats tels que la Californie, le Texas, la Floride, le Massachusetts, le Colorado, Hawa\u00ef, etc. Cette fa\u00e7on de mener une enqu\u00eate sera plus efficace car les r\u00e9sultats seront organis\u00e9s par \u00c9tat et fourniront des donn\u00e9es \u00e9clairantes sur l’immigration.<\/span><\/li>\n\n\n\n- L’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique :<\/b> Les chercheurs utilisent la <\/span>m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique<\/span> <\/a>choisir les membres d’un \u00e9chantillon d’une population \u00e0 intervalles r\u00e9guliers. Elle n\u00e9cessite la s\u00e9lection d’un point de d\u00e9part pour l’\u00e9chantillon et la d\u00e9termination de la taille de l’\u00e9chantillon<\/a> qui peut \u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9e \u00e0 intervalles r\u00e9guliers. Ce type de m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage a une port\u00e9e pr\u00e9d\u00e9finie ; c’est donc la technique d’\u00e9chantillonnage qui prend le moins de temps.
Par exemple, un chercheur a l’intention de collecter un \u00e9chantillon syst\u00e9matique de 500 personnes dans une population de 5 000 personnes. Il num\u00e9rote chaque \u00e9l\u00e9ment de la population de 1 \u00e0 5000 et choisit un individu sur 10 pour faire partie de l’\u00e9chantillon (population totale\/taille de l’\u00e9chantillon = 5000\/500 = 10).<\/span><\/li>\n\n\n\n- \u00c9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9 :<\/b> \u00c9chantillonnage al\u00e9atoire stratifi\u00e9<\/span> <\/a>est une m\u00e9thode dans laquelle le chercheur divise la population en groupes plus petits qui ne se chevauchent pas mais qui repr\u00e9sentent la population enti\u00e8re. Lors de l’\u00e9chantillonnage, ces groupes peuvent \u00eatre organis\u00e9s, puis un \u00e9chantillon peut \u00eatre tir\u00e9 de chaque groupe s\u00e9par\u00e9ment.
Par exemple, un chercheur cherchant \u00e0 analyser les caract\u00e9ristiques des personnes appartenant \u00e0 diff\u00e9rentes cat\u00e9gories de revenus annuels cr\u00e9era 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 caract\u00e9ristiques des personnes appartenant \u00e0 diff\u00e9rents groupes de revenus. Les sp\u00e9cialistes du marketing peuvent analyser les groupes de revenus \u00e0 cibler et ceux \u00e0 \u00e9liminer pour cr\u00e9er une feuille de route qui produira des r\u00e9sultats fructueux.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nAPPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE RAISONN\u00c9 :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage raisonn\u00e9<\/a><\/p>\n\n\n\n
Utilisations de l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/b><\/h4>\n\n\n\n
L’\u00e9chantillonnage probabiliste a de multiples usages :<\/span><\/p>\n\n\n\n
- \n
- R\u00e9duire les biais de l’\u00e9chantillon : <\/b>En utilisant la m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage probabiliste, le biais de recherche<\/a> dans l’\u00e9chantillon d\u00e9riv\u00e9 d’une population est n\u00e9gligeable, voire inexistant. La s\u00e9lection de l’\u00e9chantillon refl\u00e8te principalement la compr\u00e9hension et l’inf\u00e9rence du chercheur. L’\u00e9chantillonnage probabiliste permet d’obtenir une meilleure qualit\u00e9 <\/span>la collecte de donn\u00e9es<\/span> <\/a>car l’\u00e9chantillon repr\u00e9sente correctement la population.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Population diversifi\u00e9e :<\/b> Lorsque la population est vaste et diversifi\u00e9e, il est essentiel d’avoir une repr\u00e9sentation ad\u00e9quate afin que les donn\u00e9es ne soient pas biais\u00e9es en faveur d’un seul groupe d\u00e9mographique<\/a>. Supposons, par exemple, que Square souhaite conna\u00eetre les personnes susceptibles de fabriquer ses dispositifs de point de vente. Dans ce cas, une enqu\u00eate men\u00e9e aupr\u00e8s d’un \u00e9chantillon de personnes aux \u00c9tats-Unis issues de diff\u00e9rents secteurs d’activit\u00e9 et milieux socio-\u00e9conomiques s’av\u00e8re utile.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Cr\u00e9er un \u00e9chantillon pr\u00e9cis :<\/b> L’\u00e9chantillonnage probabiliste aide les chercheurs \u00e0 planifier et \u00e0 cr\u00e9er un \u00e9chantillon pr\u00e9cis. Cela permet d’obtenir des donn\u00e9es bien d\u00e9finies.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Types d’\u00e9chantillonnage non probabiliste et exemples<\/b><\/h4>\n\n\n\n
La<\/span> m\u00e9thode non probabiliste<\/span> <\/a>est une m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage qui implique une collecte de donn\u00e9es bas\u00e9e sur les capacit\u00e9s de s\u00e9lection d’un \u00e9chantillon par un chercheur ou un statisticien et non sur un processus de s\u00e9lection fixe. Dans la plupart des cas, les r\u00e9sultats d’une enqu\u00eate men\u00e9e aupr\u00e8s d’un \u00e9chantillon non probable sont fauss\u00e9s et peuvent ne pas repr\u00e9senter la population cible souhait\u00e9e. Cependant, dans certaines situations, telles que les phases pr\u00e9liminaires de la recherche ou les contraintes de co\u00fbt de la recherche, l’\u00e9chantillonnage non probabiliste sera beaucoup plus utile que l’autre type d’\u00e9chantillonnage.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Les quatre types d’\u00e9chantillonnage non probabiliste expliquent mieux l’objectif de cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage :<\/span><\/p>\n\n\n\n
- \n
- \u00c9chantillonnage de commodit\u00e9 :<\/b> Cette m\u00e9thode d\u00e9pend de la facilit\u00e9 d’acc\u00e8s aux sujets, comme l’enqu\u00eate aupr\u00e8s des clients d’un centre commercial ou des passants dans une rue tr\u00e8s fr\u00e9quent\u00e9e. Il est g\u00e9n\u00e9ralement appel\u00e9 <\/span>\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/span><\/a> en raison de la facilit\u00e9 pour le chercheur de la r\u00e9aliser et d’entrer en contact avec les sujets. Les chercheurs n’ont pratiquement aucune autorit\u00e9 pour s\u00e9lectionner les \u00e9l\u00e9ments de l’\u00e9chantillon, et cela se fait uniquement sur la base de la proximit\u00e9 et non de la repr\u00e9sentativit\u00e9. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage non probabiliste est utilis\u00e9e lorsque le temps et le co\u00fbt de la collecte du retour d’information sont limit\u00e9s. Dans les situations o\u00f9 les ressources sont limit\u00e9es, comme dans les phases initiales de la recherche, l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est utilis\u00e9.
Par exemple, les startups et les ONG proc\u00e8dent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 un \u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 dans un centre commercial pour distribuer des brochures sur les \u00e9v\u00e9nements \u00e0 venir ou la promotion d’une cause – elles se tiennent \u00e0 l’entr\u00e9e du centre commercial et distribuent des brochures au hasard.<\/span><\/li>\n\n\n\n- \u00c9chantillonnage au jug\u00e9 ou \u00e0 dessein :<\/b> \u00c9chantillons au jug\u00e9 ou \u00e0 dessein<\/span> <\/a>sont form\u00e9s \u00e0 la discr\u00e9tion du chercheur. Les chercheurs doivent tenir compte de l’objectif de l’\u00e9tude et de la compr\u00e9hension du public cible. Par exemple, lorsque des chercheurs souhaitent comprendre le processus de r\u00e9flexion des personnes int\u00e9ress\u00e9es par l’obtention d’un master. Les crit\u00e8res de s\u00e9lection seront les suivants : \u00ab\u00a0\u00cates-vous int\u00e9ress\u00e9(e) par un master en … ?\u00a0\u00bb et les personnes ayant r\u00e9pondu \u00ab\u00a0Non\u00a0\u00bb sont exclues de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- L’\u00e9chantillonnage en boule de neige :<\/b> L’\u00e9chantillonnage en boule de neige<\/span> <\/a>est une m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage que les chercheurs appliquent lorsque les sujets sont difficiles \u00e0 retrouver. Par exemple, il sera extr\u00eamement difficile d’enqu\u00eater aupr\u00e8s des personnes sans abri ou des immigr\u00e9s clandestins. Dans ce cas, en utilisant la th\u00e9orie de la boule de neige, les chercheurs peuvent s\u00e9lectionner quelques cat\u00e9gories \u00e0 interroger et en tirer des r\u00e9sultats. Les chercheurs utilisent \u00e9galement cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage lorsque le sujet est tr\u00e8s sensible et ne fait pas l’objet d’une discussion ouverte – par exemple, les enqu\u00eates visant \u00e0 recueillir des informations sur le VIH\/sida. Peu de victimes r\u00e9pondront d’embl\u00e9e \u00e0 ces questions. Toutefois, les chercheurs peuvent contacter des personnes qu’ils connaissent ou des b\u00e9n\u00e9voles associ\u00e9s \u00e0 la cause pour entrer en contact avec les victimes et recueillir des informations.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- \u00c9chantillonnage par quotas :<\/b> \u00c9chantillonnage par quotas<\/span> <\/a>dans cette technique d’\u00e9chantillonnage, la s\u00e9lection des membres se fait sur la base d’une norme pr\u00e9\u00e9tablie. Dans ce cas, comme un \u00e9chantillon est form\u00e9 sur la base d’attributs sp\u00e9cifiques, l’\u00e9chantillon cr\u00e9\u00e9 aura les m\u00eames qualit\u00e9s que celles trouv\u00e9es dans la population totale. Il s’agit d’une m\u00e9thode rapide de collecte d’\u00e9chantillons.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Utilisations de l’\u00e9chantillonnage non probabiliste<\/b><\/h4>\n\n\n\n
L’\u00e9chantillonnage non probabiliste est utilis\u00e9 dans les cas suivants :<\/span><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Cr\u00e9er une hypoth\u00e8se :<\/b> Les chercheurs utilisent la <\/span>m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage non probabiliste<\/span> de cr\u00e9er une hypoth\u00e8se lorsque l’on ne dispose que d’informations pr\u00e9alables limit\u00e9es ou inexistantes. Cette m\u00e9thode permet un retour imm\u00e9diat des donn\u00e9es et constitue une base pour des recherches ult\u00e9rieures.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Recherche exploratoire :<\/b> Les chercheurs utilisent largement cette technique d’\u00e9chantillonnage lorsqu’ils m\u00e8nent des recherches qualitatives, des \u00e9tudes pilotes ou des recherches exploratoires. <\/span>recherche exploratoire<\/span>.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Contraintes budg\u00e9taires et temporelles :<\/b> La m\u00e9thode non probabiliste lorsqu’il y a des contraintes de budget et de temps, et que certaines donn\u00e9es pr\u00e9liminaires doivent \u00eatre collect\u00e9es. Le plan d’enqu\u00eate<\/a> n’\u00e9tant pas rigide, il est plus facile de choisir les r\u00e9pondants au hasard et de leur faire remplir l’enqu\u00eate ou le questionnaire<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Comment d\u00e9cidez-vous du type d’\u00e9chantillonnage \u00e0 utiliser ?<\/b><\/h4>\n\n\n\n
Pour toute recherche, il est essentiel de choisir une m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage qui r\u00e9ponde pr\u00e9cis\u00e9ment aux objectifs de l’\u00e9tude. L’efficacit\u00e9 de votre \u00e9chantillonnage d\u00e9pend de plusieurs facteurs. Voici quelques \u00e9tapes que les chercheurs experts suivent pour d\u00e9cider de la meilleure m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage.<\/span><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Notez les objectifs de la recherche. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, il doit s’agir d’une combinaison de co\u00fbt, de pr\u00e9cision ou d’exactitude.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Identifier les techniques d’\u00e9chantillonnage efficaces susceptibles d’atteindre les objectifs de la recherche.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Testez chacune de ces m\u00e9thodes et v\u00e9rifiez si elles vous permettent d’atteindre votre objectif.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Choisissez la m\u00e9thode qui convient le mieux \u00e0 votre recherche.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Lib\u00e9rez la puissance d’un \u00e9chantillonnage pr\u00e9cis!<\/b><\/a><\/p>\n\n\n\n
Diff\u00e9rence entre les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage probabiliste et non probabiliste<\/b><\/h3>\n\n\n\n
Nous avons examin\u00e9 ci-dessus les diff\u00e9rents types de m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage et leurs sous-types. Pour r\u00e9sumer l’ensemble de la discussion, les diff\u00e9rences significatives entre les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage probabiliste et les m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage non probabiliste sont les suivantes :<\/span><\/p>\n\n\n\n
<\/td> M\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/b><\/td> M\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage non probabiliste<\/b><\/td><\/tr> D\u00e9finition<\/b><\/td> L’\u00e9chantillonnage probabiliste est une technique d’\u00e9chantillonnage dans laquelle des \u00e9chantillons d’une population plus large sont choisis \u00e0 l’aide d’une m\u00e9thode bas\u00e9e sur la th\u00e9orie des probabilit\u00e9s.<\/span><\/td> L’\u00e9chantillonnage non probabiliste est une technique d’\u00e9chantillonnage dans laquelle le chercheur s\u00e9lectionne des \u00e9chantillons sur la base de son jugement subjectif plut\u00f4t que sur la base d’une s\u00e9lection al\u00e9atoire.<\/span><\/td><\/tr> \u00c9galement connu sous le nom de<\/b><\/td> M\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire.<\/span><\/td> M\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage non al\u00e9atoire<\/span><\/td><\/tr> S\u00e9lection de la population<\/b><\/td> La population est s\u00e9lectionn\u00e9e au hasard.<\/span><\/td> La population est s\u00e9lectionn\u00e9e arbitrairement.<\/span><\/td><\/tr> Nature<\/b><\/td> La recherche est concluante.<\/span><\/td> La recherche est exploratoire.<\/span><\/td><\/tr> Echantillon<\/b><\/td> Comme il existe une m\u00e9thode pour d\u00e9terminer l’\u00e9chantillon, les caract\u00e9ristiques d\u00e9mographiques de la population sont repr\u00e9sent\u00e9es de mani\u00e8re concluante.<\/span><\/td> La m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage \u00e9tant arbitraire, la repr\u00e9sentation d\u00e9mographique de la population est presque toujours fauss\u00e9e.<\/span><\/td><\/tr> Temps n\u00e9cessaire<\/b><\/td> Prend plus de temps \u00e0 r\u00e9aliser car la conception de la recherche d\u00e9finit les param\u00e8tres de s\u00e9lection avant le d\u00e9but de l’\u00e9tude de march\u00e9.<\/span><\/td> Ce type de m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage est rapide car ni l’\u00e9chantillon ni les crit\u00e8res de s\u00e9lection de l’\u00e9chantillon ne sont ind\u00e9finis.<\/span><\/td><\/tr> R\u00e9sultats<\/b><\/td> Ce type d’\u00e9chantillonnage n’est absolument pas biais\u00e9 ; les r\u00e9sultats sont donc \u00e9galement concluants.<\/span><\/td> Ce type d’\u00e9chantillonnage est enti\u00e8rement biais\u00e9, et donc les r\u00e9sultats le sont \u00e9galement, ce qui rend la recherche sp\u00e9culative.<\/span><\/td><\/tr> Hypoth\u00e8se<\/b><\/td> Dans l’\u00e9chantillonnage probabiliste, il existe une hypoth\u00e8se sous-jacente avant le d\u00e9but de l’\u00e9tude, et cette m\u00e9thode vise \u00e0 prouver l’hypoth\u00e8se.<\/span><\/td> Dans l’\u00e9chantillonnage non probabiliste, l’hypoth\u00e8se est d\u00e9riv\u00e9e apr\u00e8s avoir men\u00e9 l’\u00e9tude de recherche.<\/span><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Conclusion<\/b><\/h2>\n\n\n\n
Maintenant que nous avons appris comment fonctionnent les diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage et qu’elles sont largement utilis\u00e9es par les chercheurs dans les \u00e9tudes de march\u00e9 afin qu’ils n’aient pas besoin d’\u00e9tudier l’ensemble de la population pour recueillir des informations exploitables, passons \u00e0 un outil qui peut vous aider \u00e0 g\u00e9rer ces informations.<\/p>\n\n\n\n
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Ne manquez pas l’occasion de valoriser la recherche.<\/p>\n\n\n\n
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- Identifier les techniques d’\u00e9chantillonnage efficaces susceptibles d’atteindre les objectifs de la recherche.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Recherche exploratoire :<\/b> Les chercheurs utilisent largement cette technique d’\u00e9chantillonnage lorsqu’ils m\u00e8nent des recherches qualitatives, des \u00e9tudes pilotes ou des recherches exploratoires. <\/span>recherche exploratoire<\/span>.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- \u00c9chantillonnage au jug\u00e9 ou \u00e0 dessein :<\/b> \u00c9chantillons au jug\u00e9 ou \u00e0 dessein<\/span> <\/a>sont form\u00e9s \u00e0 la discr\u00e9tion du chercheur. Les chercheurs doivent tenir compte de l’objectif de l’\u00e9tude et de la compr\u00e9hension du public cible. Par exemple, lorsque des chercheurs souhaitent comprendre le processus de r\u00e9flexion des personnes int\u00e9ress\u00e9es par l’obtention d’un master. Les crit\u00e8res de s\u00e9lection seront les suivants : \u00ab\u00a0\u00cates-vous int\u00e9ress\u00e9(e) par un master en … ?\u00a0\u00bb et les personnes ayant r\u00e9pondu \u00ab\u00a0Non\u00a0\u00bb sont exclues de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Population diversifi\u00e9e :<\/b> Lorsque la population est vaste et diversifi\u00e9e, il est essentiel d’avoir une repr\u00e9sentation ad\u00e9quate afin que les donn\u00e9es ne soient pas biais\u00e9es en faveur d’un seul groupe d\u00e9mographique<\/a>. Supposons, par exemple, que Square souhaite conna\u00eetre les personnes susceptibles de fabriquer ses dispositifs de point de vente. Dans ce cas, une enqu\u00eate men\u00e9e aupr\u00e8s d’un \u00e9chantillon de personnes aux \u00c9tats-Unis issues de diff\u00e9rents secteurs d’activit\u00e9 et milieux socio-\u00e9conomiques s’av\u00e8re utile.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- L’\u00e9chantillonnage en grappes :<\/b> L’\u00e9chantillonnage en grappes<\/span> <\/a> est une m\u00e9thode par laquelle les chercheurs divisent l’ensemble de la population en sections ou grappes repr\u00e9sentant une population. Les grappes sont identifi\u00e9es et incluses dans un \u00e9chantillon sur la base de param\u00e8tres d\u00e9mographiques tels que l’\u00e2ge, le sexe, la localisation, etc. Il est donc tr\u00e8s facile pour un cr\u00e9ateur d’enqu\u00eate de tirer des conclusions efficaces \u00e0 partir du retour d’information.
- \u00c9chantillonnage non probabiliste: <\/b>Dans l’\u00e9chantillonnage<\/span> non probabilist<\/span><\/a> dans le cadre de l’\u00e9chantillonnage, le chercheur s\u00e9lectionne au hasard des membres pour la recherche. Cette m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage n’est pas un processus de s\u00e9lection fixe ou pr\u00e9d\u00e9fini. Il est donc difficile pour tous les \u00e9l\u00e9ments de la population d’avoir des chances \u00e9gales d’\u00eatre inclus dans un \u00e9chantillon.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
- Types d’\u00e9chantillonnage : m\u00e9thodes d’\u00e9chantillonnage<\/a><\/li>\n \t