En statistique, un échantillon est un sous-ensemble d'une population qui est utilisé pour représenter l'ensemble du groupe dans son ensemble. Lors de la recherche, il est souvent peu pratique d'enquêter sur chaque membre d'une population particulière parce que le nombre de personnes est tout simplement trop grand. Pour faire des inférences sur les caractéristiques d'une population, les chercheurs peuvent utiliser un échantillon aléatoire.
Pourquoi les chercheurs utilisent-ils des échantillons ?
Lorsqu'ils recherchent un aspect de l'esprit ou du comportement humain, les chercheurs ne peuvent tout simplement pas collecter des données auprès de chaque individu dans la plupart des cas. Au lieu de cela, ils choisissent un échantillon plus petit d'individus qui représentent le groupe plus large. Si l'échantillon est vraiment représentatif de la population en question, les chercheurs peuvent alors prendre leurs résultats et les généraliser au groupe plus large.
Types d'échantillonnage
Dans la recherche psychologique et d'autres types de recherche sociale, les expérimentateurs s'appuient généralement sur quelques méthodes d'échantillonnage différentes.
1. Échantillonnage probabiliste
L'échantillonnage probabiliste signifie que chaque individu d'une population a une chance d'être sélectionné. Étant donné que l'échantillonnage probabiliste implique une sélection aléatoire, il garantit que chaque sous-ensemble de la population a une chance égale d'être représenté dans l'échantillon. Cela rend les échantillons probabilistes plus représentatifs et les chercheurs sont mieux à même de généraliser leurs résultats à l'ensemble du groupe.
Il existe différents types d'échantillonnage probabiliste :
- Échantillonnage aléatoire simple est, comme son nom l'indique, le type d'échantillonnage probabiliste le plus simple. Les chercheurs prennent chaque individu dans une population et sélectionnent au hasard leur échantillon, souvent en utilisant un certain type de programme informatique ou un générateur de nombres aléatoires.
- Échantillonnage aléatoire stratifié consiste à séparer la population en sous-groupes puis à prélever un échantillon aléatoire simple dans chacun de ces sous-groupes. Par exemple, la recherche pourrait diviser la population en sous-groupes en fonction de la race, du sexe ou de l'âge, puis prélever un échantillon aléatoire simple de chacun de ces groupes. L'échantillonnage aléatoire stratifié offre souvent une plus grande précision statistique que l'échantillonnage aléatoire simple et permet de garantir que certains groupes sont correctement représentés dans l'échantillon.
- Échantillonnage en grappes implique de diviser une population en groupes plus petits, souvent en fonction de l'emplacement géographique ou des limites. Un échantillon aléatoire de ces grappes est ensuite sélectionné et tous les sujets de la grappe sont mesurés. Par exemple, imaginez que vous essayez de faire une étude sur les directeurs d'école dans votre état. La collecte de données auprès de chaque directeur d'école serait coûteuse et prendrait du temps. À l'aide d'une méthode d'échantillonnage en grappes, vous sélectionnez au hasard cinq comtés de votre état, puis vous collectez des données auprès de chaque sujet dans chacun de ces cinq comtés.
2. Échantillonnage non probabiliste
L'échantillonnage non probabiliste, en revanche, consiste à sélectionner les participants à l'aide de méthodes qui ne donnent pas à chaque sous-ensemble d'une population une chance égale d'être représenté. Par exemple, une étude peut recruter des participants parmi des volontaires. Un problème avec ce type d'échantillon est que les bénévoles peuvent différer des non-bénévoles sur certaines variables, ce qui peut rendre difficile la généralisation des résultats à l'ensemble de la population.
Il existe également différents types d'échantillonnage non probabiliste :
- Échantillonnage pratique implique l'utilisation de participants à une étude parce qu'ils sont pratiques et disponibles. Si vous vous êtes déjà porté volontaire pour une étude de psychologie menée par le département de psychologie de votre université, alors vous avez participé à une étude qui s'est appuyée sur un échantillon de commodité. Les études qui reposent sur la demande de volontaires ou sur l'utilisation d'échantillons cliniques mis à la disposition du chercheur sont également des exemples d'échantillons de commodité.
- Échantillonnage raisonné consiste à rechercher des personnes répondant à certains critères. Par exemple, les spécialistes du marketing pourraient être intéressés à savoir comment leurs produits sont perçus par les femmes âgées de 18 à 35 ans. Ils pourraient engager une société d'études de marché pour mener des entretiens téléphoniques qui recherchent et interrogent intentionnellement des femmes répondant à leurs critères d'âge.
- Échantillonnage par quotas implique un échantillonnage intentionnel de proportions spécifiques de chaque sous-groupe au sein d'une population. Par exemple, les sondeurs politiques pourraient être intéressés à rechercher les opinions d'une population sur une certaine question politique. S'ils utilisent un échantillonnage aléatoire simple, ils pourraient manquer certains sous-ensembles de la population par hasard. Au lieu de cela, ils établissent des critères pour attribuer à chaque sous-groupe un certain pourcentage de l'échantillon. Contrairement à l'échantillonnage stratifié, les chercheurs utilisent des méthodes non aléatoires pour remplir les quotas pour chaque sous-groupe.
Apprenez-en davantage sur certaines des différences entre les échantillons probabilistes et non probabilistes.
Erreurs d'échantillonnage
Étant donné que l'échantillonnage ne peut naturellement pas inclure chaque individu d'une population, des erreurs peuvent se produire.
Les différences entre ce qui est présent dans une population et ce qui est présent dans un échantillon sont appelées erreurs d'échantillonnage.
Bien qu'il soit impossible de savoir exactement quelle peut être la différence entre la population et l'échantillon, les chercheurs sont en mesure d'estimer statistiquement la taille des erreurs d'échantillonnage. Dans les sondages politiques, par exemple, vous pourriez souvent entendre parler de la marge d'erreur exprimée par certains niveaux de confiance.
En général, plus la taille de l'échantillon est grande, plus le niveau d'erreur est petit. C'est simplement parce que plus l'échantillon se rapproche de la taille de la population totale, plus il est susceptible de saisir avec précision toutes population. La seule façon d'éliminer complètement l'erreur d'échantillonnage est de collecter des données sur l'ensemble de la population, ce qui est souvent tout simplement trop coûteux et chronophage. Cependant, les erreurs d'échantillonnage peuvent être minimisées en utilisant des tests de probabilité aléatoires et un échantillon de grande taille.