Types d'échantillonnage et leurs caractéristiques (avec des exemples)

Les Types d'échantillonnage Ce sont les différentes façons d'extraire les données d'une partie du total, un puissant outil statistique dont la fonction est de déterminer quelle partie de la population ou de l'univers est nécessaire pour examiner, effectuer des inférences et obtenir des informations sur la même chose.

L'échantillonnage est très important lorsque vous ne pouvez pas ou ne voulez pas analyser la population complète. Notez que le terme «population» ne fait pas seulement référence à un grand ensemble de personnes ou d'êtres vivants, mais en général aux éléments totaux qui seront étudiés dans un problème donné.

Selon le type d'échantillonnage choisi, la partie de la population qui est considérée comme plus représentative est sélectionnée, toujours selon les objectifs.

Bien sûr, lorsque seule une partie de l'univers de données est prise, il est possible de transmettre certains détails négligés et d'omettre des informations, c'est pourquoi les résultats ne seront pas aussi précis qu'ils le devraient. Ceci est connu comme erreur d'échantillonnage.

L'idée est de simplifier le plus possible l'univers de données, en choisissant l'échantillon le plus représentatif qui est capable de fournir un maximum d'informations, pour assurer la validité des résultats.

Échantillon probabiliste	Échantillonnage non provoqueux
Quantitatif.	Qualitatif.
Plus grand investissement de temps et de ressources.	Très faible coût.
Chaque élément de la population a la même probabilité d'être sélectionné.	Les éléments sont sélectionnés en fonction des intérêts de l'enquête.
Peut être effectué avec le remplacement ou le remplacement.	Le chercheur doit connaître les caractéristiques de la population.

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Types d'échantillonnage probabiliste ou aléatoire

Un échantillonnage probabiliste est basé sur la probabilité que les sujets de l'échantillon soient sélectionnés. De cette façon, chaque élément de la population reçoit une possibilité connue d'être choisi, qui doit bien sûr être supérieur à 0.

Ceci est extrêmement important, car il peut arriver que à partir d'un univers de données, un échantillon qui n'est pas représentatif de l'ensemble a été sélectionné.

Si c'est le cas, les résultats seront biaisé, Étant donné que certaines parties de la population seront plus favorisées par rapport à d'autres. Pour éviter les biais, à partir desquels il existe différentes catégories, une option consiste à laisser le hasard être responsable de la sélection de l'échantillon et de donner ainsi à chaque élément, une probabilité non nul d'être sélectionnée.

Échantillonnage aléatoire simple

C'est un moyen simple de s'assurer que le hasard fait son travail. Par exemple, s'il s'agit de sélectionner certains enfants dans un cours pour participer à un événement artistique de l'école, tous les noms des enfants sont placés sur des bulletins de vote pliés identiques, ils sont mélangés dans un chapeau et une poignée est randomisée.

Tous les enfants du cours constituent le Ville, Et la poignée de bulletins de vote qui a été prélevé du chapeau est le goûter.

Le succès de la procédure consiste à faire une liste complète de tous les enfants, de sorte que personne ne se trouve à l'extérieur. Dans un petit cours, ce n'est pas un problème; Mais lorsque vous souhaitez sélectionner un échantillon parmi une population plus taille, vous devez affiner la méthode.

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Un échantillonnage aléatoire simple peut être effectué Avec remplacement ou remplacement. Par exemple, si nous extraitons un élément de la population et le retournons après l'avoir sélectionné et examiné, l'univers de nos éléments reste toujours le même tout au long de l'étude.

Si au contraire, l'élément choisi est étudié, mais il n'est pas renvoyé, il s'agit de Échantillonnage sans remplacement. Cela doit être pris en compte lors du calcul des probabilités qu'un élément de sélection a.

Échantillonnage aléatoire systématique

Pour effectuer cet échantillon, une liste de N éléments et déterminer également la taille de l'échantillon, que nous appellerons n. La liste s'appelle Cadre d'échantillonnage.

Maintenant le Intervalle de saut, qui est indiqué avec les paroles k Et il est calculé comme ceci:

K = n / n

Un nombre aléatoire est choisi - par 1 et k, appelé r soit démarrage aléatoire. Il s'agit du premier individu de la liste à être sélectionné et dans ceci, les éléments suivants sont choisis.

Un exemple: Supposons que vous ayez la liste des 2000 étudiants d'une université et que vous souhaitez obtenir un échantillon de 100 étudiants pour participer à un Congrès.

La première chose à faire est de trouver la valeur de K:

K = 2000/100 = 20

Une fois que nous avons divisé le nombre total d'étudiants en 100 fragments de 20 étudiants, l'un des fragments est pris et un nombre aléatoire entre 1 et 20 est choisi, par exemple 12. Par conséquent, les douze étudiants de notre liste sont le début aléatoire.

L'élève suivant à sélectionner doit être 12 + 20 = 22, puis 42, puis 62 et ainsi de suite, jusqu'au 100.

Comme vous pouvez le voir, il s'agit d'une méthode rapide d'application et qui donne généralement de très bons résultats, sans avoir besoin de placer les 2000 noms dans un chapeau et d'en retirer 100, tant qu'il n'y a pas de périodicités dans la population, qui donner naissance à des préjugés.

Échantillonnage aléatoire stratifié

En échantillonnage aléatoire stratifié, la population est divisée en segments appelés strates

Dans un échantillonnage aléatoire simple, chaque élément de la population a la même probabilité d'être sélectionné. Mais cela ne pourrait pas toujours être vrai, surtout quand il y a plus de complexités à prendre en compte.

Pour effectuer un schéma d'échantillonnage aléatoire stratifié, la population doit être divisée en groupes avec des caractéristiques similaires. Ceux-ci sont le couches. Ensuite, les strates sont prélevées et des échantillons aléatoires simples de chacun sont choisis, qui sont ensuite combinés pour former l'échantillon final.

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Les strates sont déterminées avant l'échantillonnage, étudiant les caractéristiques de l'univers de données.

Ces caractéristiques peuvent être le statut civil, l'âge, l'endroit où il y a, par exemple la population urbaine, suburbaine et rurale, la profession, le degré d'enseignement, le sexe et bien d'autres.

Dans tous les cas, les caractéristiques de chaque strate devraient être très distinctives, c'est-à-dire que chaque strate sera homogène.

Dans l'échantillonnage stratifié, nous distinguons deux catégories, selon que la taille de l'échantillon de chaque strate est ou n'est pas proportionnelle à la taille de cela.

Échantillonnage aléatoire par des conglomérats

Les méthodes précédentes décrites sélectionnent directement les éléments de l'échantillon, mais dans l'échantillonnage des conglomérats, un Groupe d'éléments de la population et ce seront l'unité d'échantillon, ce qui est appelé conglomérat.

Des exemples de conglomérats sont les départements d'une université, des entités géographiques telles que les provinces, les villes, les comtés ou les municipalités, qui ont tous une probabilité identique d'être sélectionné. En cas de choix d'une entité géographique, nous parlons de Échantillonnage par les zones.

Une fois les conglomérats choisis, les éléments à analyser sont choisis à partir de là. Par conséquent, la procédure peut avoir plusieurs étapes.

Cette méthode a quelques similitudes avec la méthode aléatoire stratifiée, mais seulement que certains conglomérats du total sont sélectionnés ici, tandis que dans la méthode précédente, toutes les strates de la population ont été étudiées.

Types d'échantillonnage non provoqueux

Pour certaines situations, l'échantillonnage probabiliste est très coûteux, car le temps et les ressources doivent être investis pour trouver des échantillons vraiment représentatifs.

Il arrive également que vous n'avez pas de cadre d'échantillon complet - la liste -, il n'est donc pas possible de déterminer la probabilité de sélectionner un élément.

Pour ces cas, des types d'échantillonnage non prorobilistique sont utilisés, avec lesquels des informations sont également obtenues, bien qu'il n'y ait pas de garantie de précision dans les résultats.

Lorsque ce type d'échantillonnage est appliqué, vous devez suivre certains critères au moment de la sélection, en cherchant que l'échantillon est le plus approprié dans la mesure du possible.

Échantillonnage de commodité

Il s'agit d'un type d'échantillonnage plutôt élémentaire, dans lequel les éléments de l'échantillon sont choisis en fonction de leur disponibilité, c'est-à-dire en sélectionnant les individus qui sont plus à portée de main. Il a l'avantage d'être une méthode à très faible coût, en raison de sa vitesse et de son confort.

Mais comme indiqué, il n'y a aucune certitude d'obtenir des informations fiables à partir de ses résultats. Parfois, il est utilisé pour faire des sondages courts et rapides avant un choix, ou enquêter également sur les préférences des clients sur certains produits.

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Par exemple, un sondage. Ou un enseignant peut étudier ses propres élèves, car il a immédiatement accès à eux.

Bien qu'il semble que les résultats d'une telle procédure n'ont aucune valeur, il arrive qu'ils pourraient être un bon reflet de la population, tant qu'il y a de bonnes raisons de supposer que le biais n'est pas très important.

Cependant, ce n'est pas si simple, car les élèves d'un certain enseignant peuvent ne pas constituer un échantillon représentatif du reste des étudiants. Et presque toujours des sondages dans les centres commerciaux interviewent généralement des personnes avec une apparence plus attrayante.

Échantillonnage par quotas

Pour faire un échantillonnage de quotas, vous devez avoir une bonne connaissance préalable des strates de la population, afin d'avoir une idée de ce que sont les éléments les plus représentatifs. Mais il n'est pas régi par les critères aléatoires de l'échantillonnage stratifié.

Dans ce type d'échantillonnage, il est nécessaire de définir des «quotas», d'où le nom de la méthode. Ces frais consistent à rassembler un certain nombre d'éléments ayant certaines conditions, par exemple 15 femmes dont l'âge est comprise entre 25 et 50 ans, qui ne fume pas et qui ont également une voiture.

Une fois les frais déterminés, les premières personnes qui remplissent les conditions établies sont choisies. Le critère de cette dernière étape peut être pratique pour le chercheur. Ici, vous pouvez voir la différence avec la méthode d'échantillonnage stratifié, qui est au hasard.

Cependant, c'est une méthode à faible coût qui est avantageuse si, comme nous l'avons dit, la population à l'étude est bien connue.

Échantillonnage "Snowball"

La procédure à suivre dans ce style d'échantillonnage consiste à sélectionner quelques personnes qui mènent aux autres, et celles-ci à leur tour, jusqu'à ce que l'échantillon ait la taille dont le chercheur a besoin.

Il s'agit d'une procédure qui peut être utile pour caractériser certaines populations avec des fonctionnalités assez spécifiques. Exemples: détenus dans une pénalité ou des personnes atteintes de certaines maladies.

Échantillonnage discrétionnaire

Enfin, c'est le chercheur qui décide des critères qu'il utilisera pour choisir son échantillon, selon ses connaissances. Il peut être utile lorsqu'il est nécessaire d'ajouter certaines personnes à l'étude, qui s'ils utilisent une méthode aléatoire, pourrait rester sans participer.

Les références

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