Le terme « échantillon aléatoire » revient souvent lorsque vous lisez des articles sur la recherche médicale. Comprendre ce terme peut vous aider à interpréter les études sur la santé que vous rencontrez dans les nouvelles et à mieux comprendre comment elles peuvent ou non s'appliquer à vous.
En termes simples, un échantillon aléatoire est un sous-ensemble d'individus sélectionnés au hasard par les chercheurs pour représenter un groupe entier dans son ensemble. L'objectif est d'obtenir un échantillon de personnes représentatif de l'ensemble de la population.
Par exemple, si les chercheurs souhaitaient en savoir plus sur la consommation d'alcool chez les étudiants universitaires aux États-Unis, la population plus large (en d'autres termes, le « groupe d'intérêt ») serait composée de chaque enfant de chaque collège et université du pays. Il serait pratiquement impossible d'interroger chacune de ces personnes pour savoir si elles boivent, quels types d'alcool elles boivent, à quelle fréquence, dans quelles circonstances, en quelle quantité (une bière ou deux par semaine contre assez pour s'enivrer chaque week-end), et ainsi de suite. Au lieu d'entreprendre une tâche aussi gigantesque, les scientifiques rassembleront un échantillon aléatoire d'étudiants pour représenter la population totale d'étudiants.
Comment les chercheurs créent des échantillons aléatoires
L'échantillonnage aléatoire peut être coûteux et prendre du temps. Cependant, cette approche de collecte de données pour la recherche offre les meilleures chances de constituer un échantillon impartial qui soit vraiment représentatif de l'ensemble d'un groupe dans son ensemble.
Pour en revenir à l'étude imaginaire de la consommation d'alcool chez les étudiants, voici comment l'échantillonnage aléatoire pourrait fonctionner. Selon le National Center for Education Statistics (NCES), environ 19,7 millions d'étudiants étaient inscrits dans les collèges et universités des États-Unis en 2020, les statistiques les plus récentes disponibles. Ces 20 millions d'individus représentent la population totale à étudier.
Afin de tirer un échantillon aléatoire de ce groupe, tous les élèves doivent avoir une chance égale d'être sélectionnés. Par exemple, les scientifiques menant l'étude devraient s'assurer que l'échantillon comprenait le même pourcentage d'hommes et de femmes que la population plus large. Selon les statistiques du NCES, 11,3 millions de la population totale des étudiants sont des femmes et 8,5 millions sont des hommes. Le groupe échantillon devrait refléter ce même ratio de femmes par rapport aux hommes.
Outre le sexe, les chercheurs souhaiteraient également suivre le même processus pour d'autres caractéristiques - par exemple, la race, l'origine culturelle, l'année scolaire, le statut socio-économique, etc., en fonction de l'objectif spécifique de l'étude. Par exemple, s'ils voulaient se concentrer sur la consommation d'alcool chez les étudiants asiatiques, ils créeraient un échantillon aléatoire composé uniquement d'étudiants asiatiques. De la même manière, si l'étude se concentrait sur la quantité d'étudiants buvant au cours de la semaine, ils créeraient un questionnaire ou une autre méthode pour trouver uniquement les enfants qui boivent en semaine pour leur recherche.
Lorsque vous lisez une étude sur la santé basée sur un échantillon aléatoire, sachez que les résultats ne sont pas basés sur chaque personne de la population répondant à certains critères, mais sur un sous-ensemble de sujets choisis pour les représenter. Cela devrait vous aider à mettre l'étude en perspective.