Les 7 types d'échantillonnage et leur utilisation en sciences
Nous appelons "échantillonnage" les procédures statistiques utilisées pour sélectionner des échantillons représentatifs de la population à laquelle ils appartiennent et qui constituent l'objet d'étude d'une enquête déterminée.
Dans cet article, nous analyserons les différents types d'échantillonnage existants, à la fois aléatoires et non systématiques .
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Échantillonnage en statistiques inférentielles
En statistique, le concept "échantillon" est utilisé pour désigner tout sous-ensemble possible d'une population donnée. Ainsi, lorsque nous parlons d'un échantillon, nous nous référons à un ensemble spécifique de sujets qui partent d'un groupe plus large (la population).
La statistique inférentielle est la branche de cette discipline qui traite des étudier des échantillons pour tirer des conclusions par rapport aux populations dont ils commencent. Il s'oppose aux statistiques descriptives, qui ont pour tâche, comme son nom l'indique, de décrire en détail les caractéristiques de l'échantillon et donc idéalement de la population.
Cependant, le processus d'inférence statistique exige que l'échantillon en question soit représentatif de la population de référence, dans la mesure où il est possible de généraliser les conclusions obtenues à petite échelle. Dans le but de favoriser cette tâche, divers techniques d'échantillonnage, c'est-à-dire l'obtention ou la sélection d'échantillons .
Il existe deux principaux types d'échantillonnage: aléatoire ou probabiliste et non aléatoire, également appelé "non probabiliste". Chacune de ces deux grandes catégories comprend à son tour différents types d'échantillonnage qui sont différenciés en fonction de facteurs tels que les caractéristiques de la population de référence ou les techniques de sélection utilisées.
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Types d'échantillonnage aléatoire ou probabiliste
On parle d’échantillonnage aléatoire dans les cas où tous les sujets faisant partie d'une population ont la même probabilité d'être choisis dans le cadre de l'échantillon. Les échantillons de cette classe sont plus populaires et utiles que les échantillons non aléatoires, principalement parce qu'ils ont une grande représentativité et permettent de calculer l'erreur de l'échantillon.
1. Échantillonnage aléatoire simple
Dans ce type d'échantillonnage, les variables pertinentes de l'échantillon ont la même fonction de probabilité et sont indépendantes les unes des autres. La population doit être infinie ou finie avec reconstitution d'éléments. L'échantillonnage aléatoire simple est le plus utilisé dans les statistiques inférentielles , mais il est moins efficace dans les très grands échantillons.
2. stratifié
L'échantillonnage aléatoire stratifié consiste à diviser la population en strates; Un exemple de ceci serait d'étudier la relation entre le degré de satisfaction de la vie et le niveau socio-économique. Ensuite, un certain nombre de sujets de chacune des strates sont extraits afin de maintenir la proportion de la population de référence.
3. les conglomérats
En statistiques inférentielles les conglomérats sont des ensembles d'éléments de population , tels que les écoles ou les hôpitaux publics dans une municipalité. Lors de la réalisation de ce type d'échantillonnage, la population est divisée (dans les exemples, une localité spécifique) en plusieurs conglomérats et certains d'entre eux sont choisis au hasard pour les étudier.
4. systématique
Dans ce cas, nous commençons par diviser le nombre total de sujets ou d'observations constituant la population entre ceux que nous souhaitons utiliser pour l'échantillon. Par la suite, un nombre aléatoire est choisi parmi les premiers et cette même valeur est ajoutée constamment; les éléments sélectionnés feront partie de l'échantillon.
Échantillonnage non aléatoire ou non probabiliste
Les échantillonnages non probabilistes utilisent des critères peu systématisés pour tenter de garantir que l'échantillon présente un certain degré de représentativité. Ce type d’échantillonnage est principalement utilisé quand il n'est pas possible d'effectuer d'autres types aléatoires , ce qui est très courant en raison du coût élevé des procédures de contrôle.
1. Intentionnel, opinion ou commodité
Lors de l'échantillonnage intentionnel, le chercheur choisit volontairement les éléments qui composeront l'échantillon, en supposant qu'il soit représentatif de la population de référence. Un exemple qui sera familier aux étudiants en psychologie est l'utilisation d'étudiants comme exemple d'opinion de la part de professeurs d'université.
2. Boule de neige ou échantillonnage en chaîne
Dans ce type d’échantillonnage, les chercheurs établissent des contacts avec certains sujets; puis ils obtiennent de nouveaux participants pour l'échantillon jusqu'à ce qu'ils le complètent. L'échantillonnage en boule de neige est généralement utilisé lorsque vous travaillez avec des populations difficiles à atteindre , comme dans le cas des toxicomanes à des substances ou des membres de cultures minoritaires.
3. Échantillonnage par quotas ou accidentel
Nous parlons d'échantillonnage par quotas lorsque les chercheurs choisissent un nombre spécifique de sujets répondant à certaines caractéristiques (par exemple, les Espagnoles de plus de 65 ans présentant une déficience cognitive grave) en fonction de leur connaissance des couches de la population. Échantillonnage accidentel il est fréquemment utilisé dans les enquêtes .
