L’échantillonnage aléatoire stratifié est une technique statistique largement utilisée dans laquelle une population est divisée en différents sous-groupes, ou strates, sur la base de certaines caractéristiques communes. L’objectif de la stratification est de s’assurer que chaque strate de l’échantillon et de faire des déductions sur des sous-groupes spécifiques de la population. L’analyse des sous-groupes est essentielle pour adapter les traitements à des groupes de patients spécifiques et optimiser les résultats des soins de santé.
Cette technique est utile lorsque la population est hétérogène et qu’un simple échantillon aléatoire ne permet pas d’obtenir des résultats précis. En divisant la population en strates, les chercheurs peuvent s’assurer que leur échantillon est représentatif de la population et éviter les biais d’échantillonnage.
Qu’est-ce que l’échantillonnage aléatoire stratifié ?
L’échantillonnage aléatoire stratifié est un type de méthode de probabilité qui permet à un organisme de recherche de diviser l’ensemble de la population en plusieurs groupes homogènes qui ne se chevauchent pas (strates) et de choisir au hasard les membres finaux des différentes strates pour la recherche, ce qui permet de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité. Les membres de chacun de ces groupes doivent être distincts afin que chaque membre de tous les groupes ait une chance égale d’être sélectionné en utilisant une probabilité simple. Cette méthode d’échantillonnage est également appelée « échantillonnage aléatoire par quota ».
Prenons le cas d’une équipe de recherche qui cherche à connaître l’opinion de différents groupes d’âge sur la religion. Au lieu de recueillir les réactions de 326 044 985 citoyens américains, des échantillons aléatoires d’environ 10 000 personnes peuvent être sélectionnés pour la recherche. Ces 10000 citoyens peuvent être divisés en groupes en fonction de l’âge, c’est-à-dire 18-29, 30-39, 40-49, 50-59, et 60 et plus. Chaque strate aura des membres distincts et le nombre de membres – l’âge, les divisions socio-économiques, la nationalité, la religion, le niveau d’éducation et d’autres classifications.
8 étapes pour réaliser un échantillonnage aléatoire stratifié
Voici les étapes de la sélection d’un échantillon aléatoire stratifié :
- Définir le public public .
- Reconnaître la ou les variables de stratification et déterminer le nombre de strates à utiliser. Ces variables de stratification doivent être conformes à l’objectif de la recherche. Chaque information supplémentaire détermine les variables de stratification. Par exemple, si l’objectif de la recherche est de comprendre tous les sous-groupes, les variables seront liées aux sous-groupes.
- Utiliser une base de sondage déjà existante ou créer une base de sondage comprenant toutes les informations de la variable de stratification pour tous les éléments du public cible.
- Apporter des modifications après avoir évalué la base de sondage sur la base d’un manque de couverture, d’une surcouverture ou d’un regroupement.
- Si l’on considère l’ensemble de la population, chaque strate doit être unique et couvrir tous les membres de la population. À l’intérieur de la strate, les différences doivent être minimes, tandis que chaque strate doit être extrêmement différente de l’autre. Chaque élément de la population doit appartenir à une seule strate.
- Attribuer un numéro unique et aléatoire à chaque élément.
- Déterminez la taille de chaque strate en fonction de vos besoins. La répartition numérique de tous les éléments dans toutes les strates déterminera le type d’échantillonnage à mettre en œuvre. Il peut s’agir d’un échantillonnage stratifié proportionnel ou disproportionné.
- Le chercheur peut sélectionner des éléments aléatoires dans chaque strate pour former l’échantillon. Un minimum d’un élément doit être choisi dans chaque strate afin qu’il y ait une représentation de chaque strate, mais si deux éléments de chaque strate sont sélectionnés, calculez rapidement les marges d’erreur du calcul des données collectées.
L’utilisation de cette méthode permet de s’assurer que l’échantillon est représentatif de la population et de réduire l’erreur d’échantillonnage, ce qui permet d’obtenir des résultats plus précis.
En savoir plus : Échantillonnage aléatoire simple & Échantillonnage raisonné
Types d’échantillonnage aléatoire stratifié
- L’échantillonnage proportionnel :
Dans cette approche, la taille de l’échantillon de chaque strate est directement proportionnelle à la taille de l’ensemble de la population des strates. Cela signifie que chaque strate échantillon a la même fraction d’échantillonnage.
| Formule d’échantillonnage aléatoire stratifié proportionnel : n h = ( N h / N ) * n |
nh= Taille de l’échantillon pour h e strate
Nh= Taille de la population pour h e strate
N = Taille de la population entière
n = Taille de l’échantillon entier
Si vous avez quatre strates avec des tailles respectives de 500, 1000, 1500 et 2000, l’organisme de recherche choisit ½ comme fraction d’échantillonnage. Un chercheur doit choisir 250, 500, 750 et 1000 membres dans la strate séparée.
| Strate | A | B | C | D |
| Taille de la population | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Fraction d’échantillonnage | 1/2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| Résultats finaux de la taille d’échantillonnage | 250 | 500 | 750 | 1000 |
Quelle que soit la taille de l’échantillon de la population, la fraction d’échantillonnage restera uniforme dans toutes les strates.
En savoir plus : L’échantillonnage systématique
- Échantillonnage disproportionné :
L’échantillonnage est le principal facteur de différenciation entre l’échantillonnage aléatoire stratifié proportionnel et l’échantillonnage aléatoire stratifié disproportionné. Dans le cas d’un échantillonnage excessif, chaque strate aura une fraction d’échantillonnage différente.
Le succès de cette méthode d’échantillonnage dépend de la précision du chercheur dans l’attribution des fractions. Si les fractions attribuées ne sont pas exactes, les résultats peuvent être faussés en raison des strates surreprésentées ou sous-représentées.
| Strate | A | B | C | D |
| Taille de la population | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Fraction d’échantillonnage | 1/2 | 1/3 | 1/4 | 1/5 |
| Résultats finaux de la taille d’échantillonnage | 250 | 333 | 375 | 400 |
En savoir plus : L’échantillonnage en grappe
Exemples d’échantillonnage aléatoire stratifié
Les chercheurs et les statisticiens utilisent l’échantillonnage aléatoire stratifié pour analyser les relations entre deux ou plusieurs strates. Comme l’échantillonnage aléatoire stratifié implique plusieurs couches ou strates, il est essentiel de calculer les strates avant de calculer la valeur de l’échantillon.
En savoir plus : Études de marché quantitatives
Voici un exemple classique d’échantillonnage aléatoire stratifié :
Supposons que 100 (Nh) élèves d’une école comptant 1000 (N) élèves soient interrogés sur leur matière préférée. C’est un fait que les élèves de 8e année auront des préférences différentes en matière de matières que les élèves de 9e année. Pour que l’enquête fournisse des résultats précis, l’idéal est de diviser chaque étape en plusieurs strates.
Voici un tableau du nombre d’élèves dans chaque classe :
| Grade | Nombre d’étudiants (n) |
| 5 | 150 |
| 6 | 250 |
| 7 | 300 |
| 8 | 200 |
| 9 | 100 |
Calculer l’échantillon de chaque grade à l’aide de la formule :
| Échantillon stratifié (n 5 ) = 100 / 1000 * 150 = 15 |
| Échantillon stratifié (n 6 ) = 100 / 1000 * 250 = 25 |
| Échantillon stratifié (n 7 ) = 100 / 1000 * 300 = 30 |
| Échantillon stratifié (n 8 ) = 100 / 1000 * 200 = 20 |
| Échantillon stratifié (n 9 ) = 100 / 1000 * 100 = 10 |
En savoir plus : L’échantillonnage de commodité
Avantages de l’échantillonnage aléatoire stratifié
L’échantillonnage aléatoire stratifié est une technique statistique qui présente plusieurs avantages par rapport à d’autres méthodes. Voici quelques-uns des avantages les plus importants :
- Meilleure précision des résultats par rapport à d’autres méthodes d’échantillonnage probabiliste telles que l’échantillonnage en grappes, l’échantillonnage aléatoire simple et l’échantillonnage systématique ou à des méthodes non probabilistes telles que l’échantillonnage de commodité. Cette précision dépendra de la distinction des différentes strates.
- Il est pratique de former une équipe à la stratification d’un échantillon en raison de l’exactitude de la nature de cette technique d’échantillonnage.
- En raison de la précision statistique de cette méthode, des échantillons de plus petite taille peuvent également permettre d’obtenir des résultats très utiles pour un chercheur.
- Cette technique d’échantillonnage couvre un maximum de population car les chercheurs ont un contrôle total sur la division des strates.
- Les enquêtes de santé peuvent bénéficier de cette méthode pour représenter la population en ce qui concerne l’état de santé, la prévalence des maladies ou les facteurs de risque.
L’échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode précieuse et efficace pour une population composée de sous-groupes distincts. Sa capacité à accroître la précision, à représenter chaque sous-groupe de manière proportionnelle, à contrôler les biais, à réduire les coûts et à améliorer la qualité des données en fait un outil précieux pour les chercheurs dans de nombreux domaines.
En savoir plus : Échantillonnage en grappes et échantillonnage stratifié
Quand utiliser l’échantillonnage aléatoire stratifié ?
L’échantillonnage aléatoire stratifié doit être utilisé lorsque la population étudiée comporte des sous-groupes distincts et que l’objectif est de faire des déductions sur chaque sous-groupe ou sur la population dans son ensemble. Cette technique est bénéfique dans les cas suivants
- L’échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode d’échantillonnage très productive dans les situations où le chercheur a l’intention de se concentrer uniquement sur des strates spécifiques de la population disponible . données disponibles sur la population . De cette manière, les caractéristiques souhaitées des strates peuvent être trouvées dans la base de données de l’UE. échantillon d’enquête .
- Les chercheurs ont recours à cette méthode d’échantillonnage lorsqu’ils souhaitent établir une relation entre deux ou plusieurs strates différentes. Si cette comparaison est effectuée en utilisant échantillonnage aléatoire simple il y a une plus grande probabilité que les groupes cibles ne soient pas représentés de manière égale.
- Les échantillons dont la population est difficile à atteindre ou à contacter peuvent être rapidement impliqués dans le processus de recherche grâce à la technique de l’échantillonnage aléatoire stratifié.
- La précision des résultats statistiques est supérieure à celle de l’échantillonnage aléatoire simple, car les éléments de l’échantillon sont choisis dans les strates pertinentes. La diversification au sein des strates sera bien moindre que la diversification au sein de la population cible. En raison de la précision requise, la taille de l’échantillon nécessaire sera la suivante sera beaucoup plus faible, ce qui permettra aux chercheurs de gagner du temps et d’économiser des efforts.
- Les sondages d’opinion utilisent souvent un échantillonnage aléatoire stratifié pour représenter la population en fonction de caractéristiques démographiques telles que la région, l’affiliation politique ou l’âge.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
L’échantillonnage aléatoire stratifié est pratique lorsque la population comporte des sous-groupes distincts et que l’objectif est de faire des déductions sur chaque sous-groupe ou sur la population dans son ensemble.
En savoir plus sur l’échantillonnage :
- Méthodes d’échantillonnage
- Échantillonnage consécutif
- Échantillonnage par quotas
- L’échantillonnage en boule de neige
Conclusion
L’échantillonnage aléatoire stratifié est essentiel pour les chercheurs car il permet d’accroître la validité et la fiabilité des résultats. QuestionPro vous permet d’utiliser ses outils d’échantillonnage intégrés pour vous assurer que votre échantillon est représentatif de la population. Vous pouvez également utiliser les outils d’analyse de QuestionPro pour analyser vos données, y compris les statistiques descriptives, les tableaux croisés et les analyses de régression.
Dans l’ensemble, QuestionPro constitue une plateforme efficace pour mener des études d’échantillonnage aléatoire stratifié, vous permettant de vous assurer que votre échantillon est représentatif de votre population et d’analyser vos données dans un environnement convivial.
