Cet article explique ce qu'est l'échantillonnage non probabiliste et quelles sont ses caractéristiques. Vous pourrez également voir les différents types d’échantillonnage non probabiliste qui existent ainsi que plusieurs exemples. Enfin, vous découvrirez les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste.
Indice
Qu’est-ce que l’échantillonnage non probabiliste ?
Iléchantillonnage non probabilisteIl s'agit d'une méthode utilisée pour sélectionner les individus qui feront partie de l'échantillon d'une étude statistique. En particulier, dans l'échantillonnage non probabiliste, les individus sont sélectionnés sur la base des critères subjectifs des chercheurs.
Par conséquent, dans l’échantillonnage non probabiliste, tous les éléments de la population n’ont pas la même probabilité d’être choisis pour l’échantillon, puisque la sélection n’est pas aléatoire. Cette caractéristique distingue l'échantillonnage non probabiliste de l'échantillonnage probabiliste, dans lequel les individus sont choisis au hasard.
Logiquement, dans l'échantillonnage non probabiliste, la personne chargée de faire la recherche est très importante, car c'est elle qui décide des membres de l'échantillon. C'est pourquoi il est essentiel que le chercheur possède une grande connaissance et expérience dans le domaine d'étude, afin d'obtenir des résultats fiables.
Bien que la manière de choisir l'échantillon varie légèrement selon le type d'échantillonnage non probabiliste, tous reposent sur les critères des chercheurs pour effectuer la sélection.
Enfin, mentionnons simplement que dans le monde des probabilités et des statistiques, l'échantillonnage non probabiliste est également appelé échantillonnage non aléatoire.
Types d'échantillonnage non probabiliste
Les types d’échantillonnage non probabiliste sont :
- Échantillonnage raisonné: consiste à sélectionner des individus selon les seuls critères du chercheur.
- Échantillonnage de commodité: Les éléments de l'échantillon sont choisis en fonction de leur facilité d'accès.
- Échantillonnage consécutif: Un premier échantillon initial est sélectionné, étudié, puis un autre échantillon est sélectionné. Et différents échantillons sont étudiés jusqu'à ce que les conclusions de l'étude soient obtenues.
- Échantillonnage par quotas: Tout d'abord, des groupes sont formés, puis un quota de chaque groupe est choisi pour former l'échantillon de recherche.
- Échantillonnage de boule de neige: Les chercheurs sélectionnent les premiers individus de l'échantillon, puis recrutent d'autres sujets pour l'étude.
Compte tenu de la brève définition de chaque type d’échantillonnage non probabiliste, chaque type est expliqué plus en détail ci-dessous.
Échantillonnage raisonné
Iléchantillonnage raisonnéLe choix de l'échantillon d'étude repose uniquement sur les critères du chercheur.
Ainsi, la personne responsable de la recherche a tout le pouvoir de décision pour sélectionner les éléments de l’échantillon. Il est donc important que vous soyez un expert dans le domaine d’étude.
L'échantillonnage raisonné est également appelé échantillonnage discrétionnaire, échantillonnage discrétionnaire, échantillonnage critique, échantillonnage raisonné ou échantillonnage d'opinion.
➤ Version : avantages et inconvénients de l'échantillonnage raisonné
Échantillonnage de commodité
Dans leéchantillonnage de commoditéLes chercheurs choisissent les sujets de l'échantillon sur la base de critères de facilité d'accès aux individus, sans inclure le hasard dans le processus.
Autrement dit, dans ce type d'échantillonnage non probabiliste pour choisir des individus dans la population, des aspects tels que la disponibilité, la proximité ou le coût de leur sélection sont évalués. Des bénévoles sont même souvent acceptés pour faciliter davantage l’échantillonnage.
L'échantillonnage de commodité est également appelé échantillonnage raisonné ou échantillonnage d'opportunité.
➤ Version : avantages et inconvénients de l'échantillonnage de commodité
Échantillonnage consécutif
Dans leéchantillonnage consécutifTout d'abord, un échantillon initial est choisi, il est étudié et après avoir obtenu les résultats de l'échantillon initial, un autre échantillon est étudié. Et le processus est répété consécutivement jusqu'à ce que les conclusions finales de l'ensemble de l'étude soient obtenues.
Ainsi, l’échantillonnage consécutif ne se concentre pas sur un seul échantillon, mais étudie plutôt différents échantillons de la même population statistique et tire finalement des conclusions à partir des informations obtenues auprès de tous les groupes.
➤ Version : avantages et inconvénients de l'échantillonnage consécutif
Échantillonnage par quotas
Dans leéchantillonnage par quotasTout d’abord, des groupes (ou strates) d’individus partageant au moins une caractéristique sont établis, puis un quota est sélectionné dans chaque groupe, formant ainsi l’échantillon d’étude.
Le trait des individus utilisé pour diviser la population en groupes est également décidé par le chercheur, par conséquent, la personne chargée de mener la recherche a une grande influence sur les résultats obtenus.
➤ Version : avantages et inconvénients de l'échantillonnage par quotas
Échantillonnage de boule de neige
Dans leÉchantillonnage de boule de neigeLe chercheur choisit les premiers participants et recrute ensuite d’autres personnes pour l’étude.
Cette caractéristique de l’échantillonnage boule de neige entraîne une augmentation croissante de la taille de l’échantillon à mesure que les participants recrutent davantage de personnes pour l’étude (effet boule de neige).
L’échantillonnage boule de neige est également connu sous le nom d’échantillonnage en chaîne ou d’échantillonnage de référence en chaîne.
➤ Version : avantages et inconvénients de l'échantillonnage boule de neige
Comment faire un échantillonnage non probabiliste
Les étapes pour effectuer un échantillonnage non probabiliste sont les suivantes :
- Définir la population cible.
- Définir les caractéristiques de l’échantillon et la taille d’échantillon souhaitée.
- Choisissez le type d’échantillonnage non probabiliste approprié.
- Sélectionnez les individus de l’échantillon selon la méthode d’échantillonnage choisie à l’étape précédente.
- Analyser les éléments de l'échantillon obtenu.
Évidemment, l'étape la plus importante pour réaliser un échantillonnage non probabiliste est de choisir la méthode d'échantillonnage appropriée, cela permet de l'adapter à la population cible et peut économiser du temps et des ressources utilisées.
Mais pour identifier quelle méthode est appropriée à chaque cas, vous devez connaître ses avantages et ses inconvénients, c'est pourquoi nous vous recommandons de lire les articles liés ci-dessus dans l'explication de chaque type d'échantillonnage non probabiliste.
Exemples d'échantillonnage non probabiliste
Pour mieux comprendre la signification de l’échantillonnage non probabiliste, vous pouvez voir ci-dessous plusieurs exemples de la façon dont cela est réalisé.
- Par exemple, un échantillonnage raisonné non probabiliste peut être réalisé en réalisant une étude statistique sur la population d'un pays dans laquelle les connaissances d'un expert sont utilisées pour sélectionner les régions qui participeront à l'étude.
- Un autre exemple très typique d’échantillonnage de convenance non probabiliste est celui où une entreprise mène des enquêtes auprès de personnes dans un centre commercial ou directement dans la rue. Dans ce cas, l'entreprise utilise le critère de facilité d'accès pour choisir les participants à l'étude, puisqu'elle se rend simplement dans un lieu très fréquenté et interroge les gens.
- Enfin, lorsque l'on souhaite analyser statistiquement les membres d'une secte secrète, il peut être assez compliqué de trouver de nombreux sujets, mais on peut commencer par étudier un petit nombre d'individus et leur faire présenter d'autres personnes du groupe à analyser. Ce serait un exemple d’échantillonnage boule de neige non probabiliste.
Échantillonnage non probabiliste et échantillonnage probabiliste
La principaledifférence entre l'échantillonnage non probabiliste et l'échantillonnage probabilisteC'est ainsi que l'échantillon d'étude est choisi. Dans l'échantillonnage non probabiliste, ils sont sélectionnés sur la base des critères des chercheurs, alors que dans l'échantillonnage probabiliste, ils sont choisis au hasard.
Ainsi les éléments d’une population ont la même probabilité d’être sélectionnés dans un échantillonnage probabiliste, contrairement à un échantillonnage non probabiliste dans lequel tous n’ont pas la même opportunité.
Une autre particularité entre ces deux types d'échantillonnage réside dans les généralisations des conclusions obtenues. Un échantillon non probabiliste n'a normalement pas une représentativité suffisante puisque les sujets sont choisis subjectivement et, par conséquent, les conclusions tirées ne peuvent être appliquées qu'aux individus étudiés. Cependant, un échantillon probabiliste est généralement représentatif et par conséquent les résultats obtenus peuvent être généralisés à l'ensemble de la population.
Avantages et inconvénients de l'échantillonnage non probabiliste
Les avantages et les inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste sont les suivants :
| avantage | Désavantages |
|---|---|
| L’échantillonnage non probabiliste est rapide à réaliser. | Le chercheur a besoin d’une grande connaissance du domaine d’étude. |
| En général, l’échantillonnage non probabiliste est assez économique. | Difficile de faire des généralisations à l’ensemble de la population. |
| Très utile pour faire des recherches qualitatives ou exploratoires. | La représentativité de l'échantillon ne peut être garantie. |
Le principal avantage de l’échantillonnage non probabiliste est qu’il nécessite peu de temps, car il n’est pas nécessaire de simuler le hasard et, par conséquent, l’échantillon est sélectionné rapidement. Cela implique que peu de ressources doivent être investies pour réaliser un échantillonnage non probabiliste, ce qui le rend économiquement plus rentable que l'échantillonnage probabiliste.
Comme ils se font très rapidement, l'échantillonnage non probabiliste permet de réaliser une première enquête de nature qualitative ou exploratoire, puis les résultats obtenus peuvent être approfondis en faisant un échantillonnage probabiliste.
En revanche, le principal inconvénient de l'échantillonnage non probabiliste est que la personne en charge de l'analyse statistique doit être un expert dans le domaine d'étude, puisque le succès ou l'échec de la recherche en dépend en grande partie.
De plus, les échantillons obtenus n'étant généralement pas représentatifs, aucune généralisation ne peut être faite, mais les résultats obtenus ne s'appliquent qu'aux individus étudiés.
FAQs
Pourquoi utiliser l'échantillonnage non probabiliste ? ›
Avantages et inconvénients de l'échantillonnage non probabiliste. En règle générale, les échantillons non probabilistes peuvent être constitués rapidement, ce qui permet de lancer, exécuter et terminer l'enquête dans des délais plus courts.
Quels sont les avantages de l'échantillonnage ? ›L'échantillonnage à plusieurs degrés permet d'obtenir un échantillon moins dispersé sur le territoire qu'avec l' EAS , par exemple, ce qui peut réduire les coûts de la collecte.
Quelles sont les différentes types d'échantillonnage ? ›Il s'agit de sélectionner un échantillon de population représentatif, pour tirer des conséquences utiles d'une enquête optimisée sur le plan des ressources de l'entreprise. Deux types de méthodes se distinguent : l'échantillonnage aléatoire, ou probabiliste, et l'échantillonnage non aléatoire.
Quand utiliser la méthode probabiliste ? ›Une autre façon d'utiliser la méthode probabiliste est de calculer l'espérance d'une certaine variable aléatoire. Si l'on arrive à démontrer que la variable aléatoire peut prendre une valeur strictement inférieure à l'espérance, cela prouve qu'elle peut également prendre une valeur strictement supérieure à l'espérance.
Quel est le meilleur échantillonnage ? ›Il faut que la fréquence d'échantillonnage soit d'au moins 40000 Hz pour avoir un résultat correct à nos oreilles. C'est pourquoi la résolution de 44 100 Hz est la plus utilisé car elle permet de couvrir le spectre jusqu'à 22 050 Hz.
Quel est l'objectif de l'échantillonnage ? ›Il peut être utilisé pour répondre à deux objectifs distincts : soit estimer les caractéristiques d'une population (moyenne et écart-type d'un caractère, taux d'unités présentant une non-conformité, etc.), soit vérifier que cette population est conforme à certaines exigences.
Quelles sont les deux grandes méthodes d'échantillonnage ? ›Échantillonnage représentatif et échantillonnage aléatoire
On peut classer la plupart des méthodes d'échantillonnage en deux grandes catégories : l'échantillonnage aléatoire et l'échantillonnage représentatif.
En statistique, un échantillon est un ensemble d'individus représentatifs d'une population. L'échantillonnage vise à obtenir une meilleure connaissance d'une ou plusieurs population(s) ou sous-populations(s) par l'étude d'un nombre d'échantillons jugé statistiquement représentatif.
Comment justifier un échantillonnage ? ›L'échantillonnage non statistique ou raisonné donne à l'auditeur la flexibilité d'utiliser son opinion professionnelle pour sélectionner les éléments qui ont le plus besoin d'être testés. Le recours à ce type d'échantillon se justifie lorsque les énoncés généraux sont d'ordre qualitatif plutôt que quantitatif.
Quelles sont les méthodes d'échantillonnage probabilistes ? ›L'échantillonnage probabiliste est une technique dans laquelle le chercheur choisit des échantillons d'une population plus large en utilisant une méthode basée sur la théorie des probabilités. Pour qu'un participant soit considéré comme un échantillon probabiliste, il doit être sélectionné au hasard.
Quel est le but d'un sondage ? ›
Un sondage est une méthode statistique visant à évaluer les proportions de différentes caractéristiques d'une population à partir de l'étude d'une partie seulement de cette population, appelée échantillon.
Quel taux d'échantillonnage ? ›Le Taux d'échantillonnage ou Fréquence d'échantillonnage, correspond donc aux nombres d'échantillons par seconde d'un son. Il s'exprime en Hertz ou Hz. La norme pour le CD et le streaming est de 44 100 Hz (ou 44,1 kHz). C'est une valeur que vous avez sans doute vue à de nombreuses reprises.
Quand un échantillon est représentatif ? ›Un échantillon sélectionné pour une étude quantitative est jugé comme représentatif quand il développe les mêmes caractéristiques et particularités que la population que l'on veut examiner et étudier. On peut notamment appeler cette population cible la “population mère”.
Qu'est-ce qu'un échantillon aléatoire stratifié ? ›En statistique, un échantillonnage stratifié est une méthode d'échantillonnage à partir d'une population. Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire.
C'est quoi un échantillon en marketing ? ›L'échantillonnage consiste à interroger un public de référence représentatif de la population réelle de ces individus. Comme il est impossible de soumettre un questionnaire à l'ensemble de la population, un échantillon est alors mis en place afin de pouvoir réaliser une généralisation des résultats.
Quelle est la différence entre échantillon et échantillonnage ? ›En statistique, un échantillon est un ensemble d'individus représentatifs d'une population. L'échantillonnage vise à obtenir une meilleure connaissance d'une ou plusieurs population(s) ou sous-populations(s) par l'étude d'un nombre d'échantillons jugé statistiquement représentatif.
Quel est le rôle de la distribution d'échantillonnage de la moyenne de l'échantillon ? ›Si nous prélevons un échantillon de taille n dans une population donnée, la moyenne de l'échantillon nous donnera une idée approximative de la moyenne de la population. Seulement si nous prélevons un autre échantillon de même taille, nous obtiendrons une autre moyenne d'échantillon.