Lorsque nous devons mener une enquête et recueillir des données, nous devons connaître le type de techniques que nous allons utiliser afin d’être prêts. C’est pourquoi il existe deux types d’échantillonnage: l’échantillon aléatoire ou probabiliste et l’échantillon non probabiliste. Dans ce cas, nous parlerons en profondeur de l’échantillonnage non probabiliste. Poursuivez votre lecture !
EN SAVOIR PLUS :
Cadre d’échantillonnage
Qu’est-ce que l’échantillonnage non probabiliste ?
Définition : L’échantillonnage non probabiliste est défini comme 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. Il s’agit d’une méthode moins stricte. Cette méthode d’échantillonnage dépend fortement de l’expertise des chercheurs. Elle est réalisée par observation et les chercheurs l’utilisent largement pour la recherche qualitative.
EN SAVOIR PLUS : Répondants au panel
L’échantillonnage non probabiliste est une méthode dans laquelle tous les membres de la population n’ont pas la même chance de participer à l’étude, contrairement à l’échantillonnage probabiliste. Chaque membre de la population a une chance connue d’être sélectionné. L’échantillonnage non probabiliste est plus utile pour les études exploratoires telles qu’une enquête pilote (déploiement d’une enquête auprès d’un échantillon plus petit par rapport à une taille d’échantillon prédéterminée). Les chercheurs utilisent cette méthode dans les études où il est impossible de procéder à un échantillonnage aléatoire pour des raisons de temps ou de coût.
Types d’échantillonnage non probabiliste
Voici les types de méthodes d’échantillonnage non probabiliste :
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Échantillonnage de commodité :
L’échantillonnage de commodité est une technique d’échantillonnage non probabiliste dans laquelle les échantillons sont sélectionnés dans la population uniquement parce qu’ils sont commodément disponibles pour le chercheur. Les chercheurs choisissent ces échantillons uniquement parce qu’ils sont faciles à recruter, et le chercheur n’a pas envisagé de sélectionner un échantillon représentatif de l’ensemble de la population.
Idéalement, dans la recherche, il est bon de tester un échantillon représentatif de la population. Cependant, dans certaines recherches, la population est trop importante pour être examinée et prise en compte dans son ensemble. C’est l’une des raisons pour lesquelles les chercheurs ont recours à l’échantillonnage de commodité, qui est la méthode d’échantillonnage non probabiliste la plus courante, en raison de sa rapidité, de sa rentabilité et de la facilité de disponibilité de l’échantillon.
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Échantillonnage consécutif :
Cette méthode d’échantillonnage non probabiliste est très similaire à l’échantillonnage de commodité, avec une légère variation. Dans ce cas, le chercheur choisit une seule personne ou un groupe d’un échantillon, mène des recherches sur une période donnée, analyse les résultats, puis passe à un autre sujet ou groupe si nécessaire. La technique de l’échantillonnage consécutif permet au chercheur de travailler sur de nombreux sujets et d’affiner sa recherche en collectant des résultats qui apportent des informations essentielles.
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Échantillonnage par quotas :
Par hypothèse, un chercheur souhaite étudier les objectifs de carrière des employés masculins et féminins d’une organisation. L’organisation, également appelée population, compte 500 employés. Pour mieux comprendre une population, le chercheur n’aura besoin que d’un échantillon, et non de la totalité de la population. En outre, le chercheur s’intéresse à des strates particulières de la population. C’est ici que l’échantillonnage par quota permet de diviser la population en strates ou en groupes.
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Échantillonnage au jugé ou échantillonnage raisonné :
Dans la méthode d’échantillonnage au jugé, les chercheurs sélectionnent les échantillons en se basant uniquement sur leurs connaissances et leur crédibilité. En d’autres termes, les chercheurs ne choisissent que les personnes qu’ils jugent aptes à participer à l’étude. L’échantillonnage au jugé ou raisonné n’est pas une méthode d’échantillonnage scientifique, et l’inconvénient de cette technique d’échantillonnage est que les idées préconçues d’un chercheur peuvent influencer les résultats. Cette technique de recherche comporte donc une grande part d’ambiguïté.
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Échantillonnage en boule de neige :
L’échantillonnage en boule de neige aide les chercheurs à trouver un échantillon lorsqu’il est difficile à localiser. Les chercheurs utilisent cette technique lorsque la taille de l’échantillon est faible et difficilement disponible. Ce système d’échantillonnage fonctionne comme le programme de référence. Une fois que les chercheurs ont trouvé des sujets adéquats, il leur demande de les aider à trouver des sujets similaires afin de constituer un échantillon de taille considérable.
Exemples d’échantillonnage non probabiliste
Voici trois exemples simples d’échantillonnage non probabiliste pour mieux comprendre le sujet.
- Un exemple d’échantillonnage de commodité serait l’utilisation d’étudiants volontaires connus du chercheur. Les chercheurs peuvent envoyer l’enquête aux étudiants d’une école, d’un collège ou d’une université en particulier, qui constituent un échantillon.
- Dans une organisation, pour étudier les objectifs de carrière de 500 employés, l’échantillon sélectionné doit techniquement comporter un nombre proportionnel d’hommes et de femmes. Cela signifie qu’il devrait y avoir 250 hommes et 250 femmes. Comme cela est peu probable, le chercheur sélectionne les groupes ou les strates à l’aide d’un échantillonnage par quotas.
- Les chercheurs utilisent également ce type d’échantillonnage pour mener des recherches sur une maladie particulière chez les patients ou sur une maladie rare. Les chercheurs peuvent demander aux sujets de se référer à d’autres sujets souffrant de la même affection afin de constituer un échantillon subjectif pour mener à bien l’étude.
Quand utiliser l’échantillonnage non probabiliste ?
- Ce type d’échantillonnage permet d’indiquer si un trait ou une caractéristique particulière existe dans une population.
- Les chercheurs utilisent largement la méthode d’échantillonnage non probabiliste lorsqu’ils souhaitent mener des recherches qualitatives, des études pilotes ou des recherches exploratoires.
- Les chercheurs l’utilisent lorsqu’ils disposent de peu de temps pour mener leurs recherches ou qu’ils sont soumis à des contraintes budgétaires.
- Lorsque le chercheur a besoin d’observer si une question particulière doit faire l’objet d’une analyse approfondie, il applique cette méthode.
- Utilisez-le lorsque vous n’avez pas l’intention de générer des résultats qui généraliseront l’ensemble de la population.
EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon
Avantages de l’échantillonnage non probabiliste
Voici les avantages de la technique non probabiliste
- Les techniques d’échantillonnage non probabiliste constituent une méthode plus propice et plus pratique pour les chercheurs qui déploient des enquêtes dans le monde réel. Bien que les statisticiens préfèrent l’échantillonnage probabiliste parce qu’il permet d’obtenir des données sous forme de nombres, s’il est effectué correctement, il peut produire des résultats de qualité similaire, voire égale, et éviter les erreurs d’échantillonnage.
- L’obtention de réponses par échantillonnage non probabiliste est plus rapide et plus rentable que l’échantillonnage probabiliste, car l’échantillon est connu du chercheur. Les personnes interrogées répondent rapidement par rapport aux personnes sélectionnées au hasard, car elles sont très motivées pour participer.
Différence entre l’échantillonnage non probabiliste et l’échantillonnage probabiliste :
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Échantillonnage non probabiliste |
Échantillonnage de probabilités |
|---|---|
| La sélection de l’échantillon est basée sur le jugement subjectif du chercheur. | L’échantillon est sélectionné au hasard. |
| Tout le monde n’a pas les mêmes chances de participer. | Tous les membres de la population ont les mêmes chances d’être sélectionnés. |
| Le chercheur ne tient pas compte du biais d’échantillonnage. | Utilisé lorsque le biais d’échantillonnage doit être réduit. |
| Utile lorsque la population présente des caractéristiques similaires. | Utile lorsque la population est diversifiée. |
| L’échantillon ne représente pas fidèlement la population. | Utilisé pour créer un échantillon précis. |
| Il est facile de trouver des répondants. | Il n’est pas facile de trouver les bons répondants. |
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