Types d'échantillons et erreurs de recherche

En statistique, un échantillon est un sous-ensemble d'une population utilisé pour représenter l'ensemble du groupe. Lors de recherches, il est souvent peu pratique de sonder chaque membre d’une population donnée car le nombre de personnes est tout simplement trop important. Pour faire des déductions sur les caractéristiques d’une population, les chercheurs peuvent utiliser un échantillon aléatoire..

Pourquoi les chercheurs utilisent-ils des échantillons??

Lorsqu'ils étudient un aspect de l'esprit ou du comportement humain, les chercheurs ne peuvent tout simplement pas collecter de 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 le plus large. Si l'échantillon est vraiment représentatif de la population en question, les chercheurs peuvent ensuite prendre leurs résultats et les généraliser au groupe plus large..

Types d'échantillonnage

Dans la recherche psychologique et dans d’autres types de recherche sociale, les expérimentateurs ont généralement recours à différentes méthodes d’échantillonnage..

1. Échantillonnage de probabilité

L'échantillonnage probabiliste signifie que chaque individu d'une population a une chance égale d'être sélectionné. Parce que l'échantillonnage probabiliste implique une sélection aléatoire, il garantit qu'un sous-ensemble différent de la population a une chance égale d'être représenté dans l'échantillon. Cela rend les échantillons de probabilité plus représentatifs et permet aux chercheurs de mieux 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 le plus simple d'échantillonnage probabiliste. Les chercheurs prennent chaque individu dans une population et sélectionnent au hasard leur échantillon, en utilisant souvent un 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, une recherche peut 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 s'assurer que certains groupes sont représentés avec précision dans l'échantillon..
• Échantillonnage en grappes consiste à diviser une population en grappes plus petites, souvent en fonction de l’emplacement géographique ou des limites. Un échantillon aléatoire de ces groupes est ensuite sélectionné et tous les sujets de ce groupe sont mesurés. Par exemple, imaginez que vous essayez de mener une étude sur les directeurs d’école de votre état. La collecte de données auprès de chaque directeur d’école coûterait très cher et prendrait beaucoup de temps. À l'aide d'une méthode d'échantillonnage en grappes, vous sélectionnez de manière aléatoire cinq comtés de votre état, puis collectez des données sur chaque sujet de chacun de ces cinq comtés..

2. Échantillonnage non probable

L'échantillonnage non probabiliste, en revanche, implique la sélection des participants à l'aide de méthodes qui ne donnent pas à chaque individu d'une population une chance égale d'être choisi. Un problème avec ce type d’échantillon est que les volontaires peuvent différer de certaines variables par rapport aux non-volontaires, ce qui peut rendre difficile la généralisation des résultats à l’ensemble de la population..

Il existe également deux types d'échantillonnage non probabiliste:

• Échantillonnage de commodité implique l’utilisation de participants à une étude car ils sont pratiques et disponibles. Si vous avez déjà été volontaire pour une étude de psychologie menée par le département de psychologie de votre université, vous avez participé à une étude reposant sur un échantillon de commodité. Les études basées sur la sollicitation de volontaires ou sur l'utilisation d'échantillons cliniques à la disposition du chercheur sont également des exemples d'échantillons de commodité..
• Échantillonnage raisonné implique de rechercher des personnes qui répondent à certains critères. Par exemple, les spécialistes du marketing pourraient être intéressés par la perception de leurs produits par les femmes âgées de 18 à 35 ans. Ils pourraient également engager une firme d’études de marché pour mener des entretiens téléphoniques qui recherchent et interrogent intentionnellement des femmes qui répondent à leurs critères d’âge..
• Échantillonnage par quotas implique d'échantillonner intentionnellement une proportion spécifique d'un sous-groupe au sein d'une population. Par exemple, les enquêteurs politiques pourraient être intéressés par des recherches sur les opinions d’une population sur une question politique donnée. S'ils utilisent un échantillonnage aléatoire simple, ils risquent de rater certains sous-ensembles de la population par hasard. Au lieu de cela, ils établissent les critères selon lesquels un certain pourcentage de l'échantillon doit inclure ces sous-groupes. Bien que l'échantillon résultant puisse ne pas être réellement représentatif des proportions réelles existant dans la population, le fait de disposer d'un quota garantit la représentation de ces sous-groupes plus petits..

En savoir plus sur les différences entre les échantillons probabilistes et probabilistes.

Erreurs d'échantillonnage

Parce 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.

S'il est impossible de savoir exactement quelle est la différence entre la population et l'échantillon, les chercheurs sont en mesure d'estimer de manière statistique la taille des erreurs d'échantillonnage. Dans les sondages politiques, par exemple, vous pouvez 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 faible. En effet, plus l'échantillon est proche de la taille de la population totale, plus il est probable qu'il saisira avec précision toutes les caractéristiques de la population. Le seul moyen d'éliminer complètement les erreurs d'échantillonnage consiste à collecter des données sur l'ensemble de la population, souvent trop coûteuses et prenant beaucoup de temps. Toutefois, les erreurs d’échantillonnage peuvent être minimisées en utilisant des tests de probabilité aléatoires et un grand échantillon..