Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif ?
Définition d’un échantillon représentatif : Un échantillon représentatif est défini comme une petite quantité ou un sous-ensemble de quelque chose de plus grand. Elle présente les mêmes propriétés et proportions que celles d’une population plus importante.
Prenons l’exemple d’une marque qui s’apprête à lancer un nouveau produit dans une ville des États-Unis. Il sera pratiquement impossible d’envoyer une enquête pour recueillir des informations sur les caractéristiques du produit auprès de chaque habitant de la ville. Par conséquent, les chercheurs collectent un petit échantillon de personnes représentatives de la population de la ville, et une enquête peut être déployée auprès d’elles afin de gérer leur retour d’information sur le produit. Cet échantillon est appelé échantillon représentatif.
Un échantillon représentatif peut être constitué de personnes ou même de substances chimiques dans le cadre d’études scientifiques qui peuvent être testées en laboratoire afin d’analyser le résultat d’une réaction chimique particulière. Toutefois, dans ce blog, nous nous concentrerons sur les personnes et nous comprendrons l’importance d’un échantillon de population représentatif dans les études de marché et d’autres aspects utiles.
Pourquoi faut-il utiliser un échantillon représentatif dans la recherche ?
Un échantillon représentatif permet aux chercheurs d’extraire les informations collectées pour les appliquer à une population plus large. La plupart des études de marché et des études psychologiques ne sont pas adaptées en termes de temps, d’argent et de ressources pour collecter des données sur tout le monde. Il est pratiquement impossible de collecter des données auprès de chaque personne, en particulier pour une population importante telle qu’un pays entier.
La bonne nouvelle, c’est que “vous n’avez pas besoin de le faire”. Le plus important est d’obtenir un bon échantillon représentatif, de sorte que la majeure partie de votre temps et de votre énergie soit consacrée à l’obtention de réponses d’un petit groupe de personnes qui représenteront une population plus large.
À maintes reprises, les études de recherche ont fait appel à un groupe restreint de personnes pour mener les études, collecter les données et analyser les résultats. Comprenons l’importance d’un échantillon représentatif pour des études significatives.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Importance d’un échantillon représentatif pour les études de recherche pratique
- Un échantillon représentatif vous permettra de mener à bien votre étude de marché. Pouvez-vous imaginer devoir interroger tous les habitants d’un pays ou même d’une ville ? Il s’agirait du plan le plus impraticable, trop compliqué et qui prendrait beaucoup de temps.
- Un échantillon représentatif est un petit nombre de personnes qui reflètent le plus fidèlement possible un groupe plus large. Nous pouvons alors appliquer, par exemple, un enquête en ligne à un échantillon de la population qui se veut le plus représentatif possible de notre population cible.
- Nous n’obtiendrons pas de meilleurs résultats si, par exemple, nous envoyons une enquête sans tenir compte de la représentativité, et que nous ne savons pas qui y répond et si les résultats représentent l’opinion de notre public cible.
- En effet, si nous n’avons pas de représentativité, nous aurons des données qui ne nous serviront à rien. Nous devons garantir que l’échantillon présente les caractéristiques qui nous importent pour l’enquête.
- Il faut tenir compte du fait que nous aurons toujours un parti pris dans l’échantillon car il y aura toujours des personnes qui ne répondront pas à l’enquête pour diverses raisons ou qui y répondront de manière incomplète. Dans ce cas, nous ne pouvons pas obtenir toutes les données dont nous avons besoin. En ce qui concerne la
taille de l’échantillon
Plus la taille de l’échantillon est importante, plus il est susceptible de représenter fidèlement l’ensemble de la population. - Un large échantillon représentatif nous donne une plus grande certitude que les personnes incluses sont celles dont nous avons besoin, et nous réduisons également tout biais possible. Par conséquent, si nous voulons éviter les imprécisions dans nos enquêtes, nous devons disposer d’échantillons représentatifs et équilibrés.
Si vous le souhaitez, vous pouvez également vous informer sur les biais de sélection en consultant notre blog.
Comment constituer un échantillon représentatif ?
Les chercheurs utilisent deux méthodes pour constituer des échantillons représentatifs : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste.
1. L’échantillonnage probabiliste : L’échantillonnage probabiliste est une technique par laquelle un chercheur choisit un échantillon 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.
Si nous utilisons l’échantillonnage probabiliste pour obtenir un échantillon représentatif, l’échantillonnage aléatoire simple est le meilleur choix. Le choix de l’échantillon est fait au hasard, ce qui garantit que chaque membre de la population aura la même probabilité d’être sélectionné et inclus dans le groupe de l’échantillon.
2. L’échantillonnage non probabiliste : L’échantillonnage non probabiliste est une technique d’échantillonnage dans laquelle le chercheur sélectionne des échantillons sur la base de son jugement subjectif plutôt que sur la base d’une sélection aléatoire. Dans l’échantillonnage non probabiliste, tous les membres de la population n’ont pas une chance de participer à l’étude, contrairement à l’échantillonnage probabiliste, où chaque membre de la population a une chance connue d’être sélectionné.
EN SAVOIR PLUS :
Cadre d’échantillonnage
La connaissance des caractéristiques démographiques de l’échantillon sélectionné permettra sans aucun doute de limiter le profil de l’échantillon souhaité et de définir les variables qui nous intéressent, telles que le sexe, l’âge, le lieu de résidence, etc. En connaissant ces critères, avant d’obtenir l’information, nous pouvons contrôler la création d’un échantillon représentatif et efficace. Il faut éviter d’avoir un échantillon qui ne reflète pas la population cible. L’idée est de disposer des données les plus précises possibles pour la réussite de notre projet.
EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon
Éviter les erreurs d’échantillonnage pour une meilleure représentation
Lorsqu’un échantillon n’est pas représentatif, il y a une erreur d’échantillonnage appelée marge d’erreur. d’erreur. Si nous voulons avoir un échantillon représentatif de 100 employés, nous devons choisir un nombre similaire d’hommes et de femmes. Par exemple, si nous avons un échantillon qui correspond à un genre spécifique, nous aurons une erreur dans l’échantillon.
La détermination de la taille de l’échantillon est essentielle, mais elle ne garantit pas qu’il représente exactement la population dont nous avons besoin. Plus que la taille, la représentativité est liée à la base de sondage, c’est-à-dire à la liste à partir de laquelle les personnes sont sélectionnées, par exemple dans le cadre d’une enquête. Par conséquent, nous devons veiller à ce que des personnes appartenant à notre public cible soient incluses dans cette liste pour pouvoir affirmer qu’il s’agit d’un échantillon représentatif.
Exemple d’échantillon représentatif
Un groupe de citoyens représentant l’ensemble du pays est désigné comme échantillon national représentatif. Les chercheurs l’utilisent pour refléter et projeter la réalité nationale. Il peut s’agir de préférences de toute nature, de comportements ou de profils sociodémographiques.
Dans le meilleur des cas, l’échantillon représentatif donnera l’impression d’être la population totale, quelle que soit son apparence. Le nombre d’hommes et de femmes doit correspondre aux proportions nationales, le pourcentage dans chaque groupe d’âge ou chaque région doit correspondre exactement à la population, etc. Pour les mesures non démographiques (telles que la propriété d’un produit ou la segmentation psychographique), l’échantillon doit correspondre à la population.
Prenons l’exemple de l’âge : si le chercheur fixe des quotas de 16 à 34 ans, de 35 à 54 ans ou de plus de 55 ans, l’échantillon sera représenté dans ces proportions. Mais s’il analyse les tranches d’âge de 16 à 20 ans, de 21 à 30 ans, de 31 à 40 ans, etc., rien ne garantit que l’échantillon restera correct.
La possibilité de contrôler les quotas dans un échantillon dépend de la taille de l’échantillon et des données de référence disponibles dans l’enquête. Six périodes d’âge, deux genres et 15 régions forment une grille de 180 cellules. Si la taille de l’échantillon n’est que de 100, il n’est pas possible de remplir toutes les cellules. Même avec un échantillon plus important, une section peut ne nécessiter qu’une demi-personne, et donc ne pas contenir les données.
La pondération peut être utilisée pour rendre un échantillon plus représentatif. Au lieu de cellules entrelacées, les cellules de quotas peuvent être structurées de manière indépendante. L’inconvénient est qu’il peut y avoir des “trous” considérables dans l’échantillon. Si tous les jeunes sont des hommes, par exemple, il ne sera pas possible d’utiliser la pondération pour corriger les écarts.
