Les 7 types d'échantillonnage et leur utilisation en science

Nous appelons "échantillonnage" les procédures statistiques utilisées pour sélectionner des échantillons qui résultent représentatif de la population à laquelle ils appartiennent, et qui constitue l'objet d'étude d'une enquête déterminé.

Dans cet article, nous analyserons les différents types d'échantillonnage qui existent, à la fois aléatoires et non systématiques.

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Échantillonnage dans les statistiques inférentielles

En statistique, le concept « échantillon » est utilisé pour désigner tout sous-ensemble possible d'une population donnée. Ainsi, lorsqu'on parle d'échantillon, on fait référence à un ensemble déterminé de sujets qui partent d'un groupe plus large (la population).

La statistique inférentielle est la branche de cette discipline qui traite de étudier des échantillons pour faire des inférences sur les populations d'où vous partez. Elle s'oppose à la statistique descriptive, dont la tâche consiste, comme son nom l'indique, à 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 de sorte qu'il est possible de généraliser les conclusions obtenues à un petit escalader. Afin de faciliter cette tâche, divers les 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 ». À leur tour, chacune de ces deux grandes catégories comprend divers types d'échantillonnage qui se distinguent en termes de en fonction de facteurs tels que les caractéristiques de la population de référence ou les techniques de sélection employés.

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Types d'échantillonnage aléatoire ou probabiliste

On parle d'échantillonnage aléatoire dans les cas où Tous les sujets d'une population ont la même probabilité d'être sélectionnés. dans le cadre de l'échantillon. Les échantillons de ce type sont plus populaires et utiles que les échantillons non aléatoires, principalement parce qu'ils sont hautement représentatifs et permettent de calculer l'erreur d'échantillonnage.

1. échantillonnage aléatoire simple

Dans ce type d'échantillonnage, les variables d'échantillon pertinentes ont la même fonction de probabilité et sont indépendantes les unes des autres. La population doit être infinie ou finie avec remplacement des éléments. L'échantillonnage aléatoire simple est le plus largement 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 serait d'étudier la relation entre le degré de satisfaction de vivre et le niveau socio-économique. Ensuite, un nombre déterminé de sujets est extrait de chacune des strates afin de maintenir la proportion de la population de référence.

3. des conglomérats

Dans les statistiques inférentielles Les grappes sont des ensembles d'éléments de population., comme les écoles ou les hôpitaux publics d'une municipalité. Lors de la réalisation de ce type d'échantillonnage, la population est divisée (dans les exemples, une localité spécifique) en plusieurs grappes et certaines d'entre elles sont choisies au hasard pour les étudier.

4. Systématique

Dans ce cas, vous commencez par diviser le nombre total de sujets ou d'observations qui composent la population par le nombre que vous souhaitez utiliser pour l'échantillon. Par la suite, un nombre aléatoire est choisi parmi les premiers et cette même valeur est constamment ajoutée; les éléments sélectionnés feront partie de l'échantillon.

Échantillonnage non aléatoire ou non probabiliste

L'échantillonnage non probabiliste utilise des critères peu systématisés qui visent à assurer un certain degré de représentativité à l'échantillon. Ce type d'échantillonnage est principalement utilisé lorsqu'il n'est pas possible d'en réaliser d'autres de type aléatoire, ce qui est très courant en raison du coût élevé des procédures de contrôle.

1. Intentionnel, d'opinion ou de commodité

Dans l'échantillonnage intentionnel, le chercheur choisit volontairement les éléments qui composeront l'échantillon, en supposant qu'il sera représentatif de la population de référence. Un exemple qui sera familier aux étudiants en psychologie est l'utilisation d'étudiants comme échantillon d'opinion par des professeurs d'université.

2. échantillonnage en boule de neige ou en chaîne

Dans ce type d'échantillonnage, les chercheurs établissent un contact avec des sujets déterminés; puis ils obtiennent de nouveaux participants pour l'échantillon jusqu'à ce qu'il soit terminé. L'échantillonnage en boule de neige est généralement utilisé lorsque vous travaillez avec des populations difficiles à atteindre, comme dans le cas des toxicomanes ou des membres de cultures minoritaires.

3. Quota ou échantillonnage accidentel

On parle d'échantillonnage par quota lorsque les chercheurs choisissent un nombre spécifique de sujets qui répondent à certaines caractéristiques (p. et. Espagnoles de plus de 65 ans présentant des troubles cognitifs graves) sur la base de leur connaissance des strates de la population. échantillonnage accidentel souvent utilisé dans les sondages.