Quelles sont les différentes méthodes d'échantillonnage?
Il existe différentes méthodes d'échantillonnage utilisées lors de la sélection d'un panel de test pour la recherche. Cette recherche peut impliquer de tester soit une théorie ou un produit spécifique, de réaliser un sondage d’opinion ou toute autre recherche visant à couvrir un groupe particulier dans son intégralité. Ce groupe est appelé population, bien qu'il puisse impliquer n'importe quel type de groupe, pas seulement les citoyens d'un pays.
Avec une petite population, telle que le personnel travaillant dans un bureau particulier, il est généralement possible d'interroger ou de tester toutes les personnes impliquées. Ceci est connu comme une étude de recensement. Avec la plupart des populations, telles que «toutes les personnes âgées de 65 ans ou plus en Chine», il est impossible d'interroger ou de tester tout le monde. Un échantillon de groupe doit donc être sélectionné. Les différentes façons de choisir ces participants sont appelées méthodes d'échantillonnage.
Les méthodes d'échantillonnage appartiennent à l'une des deux catégories principales: probabilité et non probabilité. Dans une méthode d'échantillonnage probabiliste, chacun a une probabilité connue d'être sélectionnée, bien que cette probabilité puisse varier d'une personne à l'autre. Dans le cadre d’une méthode d’échantillonnage non probabiliste, certaines personnes n’ont aucune chance d’être sélectionnées, car les participants sont choisis dans des couches spécifiques de la population. Cela peut être plus pratique, mais a un prix: contrairement à l'échantillonnage probabiliste, l'échantillonnage non probabiliste ne permet pas d'estimer avec quelle précision le groupe de l'échantillon représente la population entière.
La forme la plus simple d'échantillonnage probabiliste consiste à sélectionner au hasard des personnes dans une liste de la population entière. Une variante de cette méthode, l'échantillonnage systématique, consiste à sélectionner des personnes à intervalles fixes le long de la liste, par exemple toutes les cent personnes. Ces deux méthodes d'échantillonnage se sont révélées erronées, le groupe d'échantillonnage résultant ne représentant pas nécessairement la composition de la population. Par exemple, le groupe de l'échantillon peut avoir trois enfants et sept adultes, ce qui n'est clairement pas représentatif si l'ensemble de la population comprend 20% d'enfants et 80% d'adultes.
Ce problème peut être résolu en utilisant un échantillonnage stratifié, dans lequel la population est divisée en groupes particuliers partageant des facteurs communs et les participants sont sélectionnés de manière aléatoire parmi ces groupes dans les proportions appropriées. Dans l'exemple ci-dessus, les chercheurs sélectionneraient au hasard deux personnes dans une liste de tous les enfants et huit personnes dans une liste de tous les adultes. Naturellement, cela peut être étendu à d'autres types de groupes, tels que le sexe, pour former un groupe d'échantillons reflétant plus fidèlement l'ensemble de la population.
Les formes les plus simples d'échantillonnage non probabiliste sont connues sous le nom d'échantillonnage de commodité. Les chercheurs choisissent simplement les participants les plus faciles à joindre. De toute évidence, il existe un fort risque que cela soit très peu représentatif de la population. Par exemple, si les chercheurs frappent aux portes pendant la journée, ils auront moins de chances de trouver des participants occupant un emploi à temps plein.
L'échantillonnage par quota combine un échantillonnage stratifié et un échantillonnage de commodité et implique généralement que les chercheurs cherchent à trouver des participants pour remplir les quotas. Dans l'exemple ci-dessus, les chercheurs pourraient frapper aux portes jusqu'à ce qu'ils aient parlé à un total de deux enfants et huit adultes. Bien que cette méthode signifie que le groupe de l'échantillon se trouve dans les bonnes proportions, le processus de sélection ne permet pas de savoir dans quelle mesure il est représentatif. Dans notre exemple, les huit adultes pourraient tous être au chômage, ce qui les rendrait non représentatifs de l'opinion de l'ensemble de la population sur une question concernant les prestations de sécurité sociale. Pour cette raison, l'échantillonnage par quota est classé comme un type d'échantillonnage non probable.