L’échantillonnage de commodité est un moyen simple et facile d’obtenir des informations par rapport à d’autres méthodes d’échantillonnage. La plupart du temps, simplicité et facilité vont de pair. Mais il faut savoir de quoi il s’agit pour savoir quand l’utiliser et quand ne pas le faire.
Il s’agit d’un type d’échantillonnage qui ne dépend pas du hasard et qui est souvent utilisé dans les études de recherche. Cette technique d’échantillonnage consiste à choisir des personnes faciles à atteindre et à contacter pour le chercheur.
Au lieu de choisir des personnes au hasard dans une population donnée, l’échantillonnage de commodité consiste à choisir les personnes auprès desquelles il est le plus facile pour le chercheur d’obtenir des informations.
L’échantillonnage de commodité est souvent utilisé lorsque d’autres types de méthodes d’échantillonnage sont difficiles ou impossibles à utiliser pour des raisons de temps, de coût ou autres. Même s’il s’agit d’un moyen rapide et facile d’obtenir des données, il peut également présenter des biais et des limites qui peuvent affecter l’utilisation des résultats dans le monde réel et leur fiabilité.
Qu’est-ce que l’échantillonnage de commodité ?
L’échantillonnage de commodité est défini comme une méthode adoptée par les chercheurs pour collecter des données d’étude de marché à partir d’un groupe de répondants disponibles.
Il s’agit de l’échantillonnage le plus couramment utilisé, car il est incroyablement rapide, simple et économique. Les membres sont souvent facilement accessibles pour faire partie de l’échantillon.
Les chercheurs utilisent différents d’échantillonnage dans les situations où les populations sont nombreuses. Dans la plupart des cas, il est pratiquement impossible de tester l’ensemble de la communauté, car elle n’est pas facile à atteindre. Les chercheurs utilisent l’échantillonnage de commodité dans les situations où des données supplémentaires ne sont pas nécessaires à la recherche principale. Aucun critère n’est requis pour faire partie de cet échantillon.
Il est donc incroyablement simplifié d’inclure des éléments dans cet échantillon. Toutes les composantes de la population sont éligibles et dépendent de la proximité du chercheur pour faire partie de l’échantillon.
Le chercheur choisit les membres uniquement en fonction de leur proximité et ne se demande pas s’ils représentent ou non l’ensemble de la population.
Grâce à cette technique, ils peuvent observer les habitudes, les opinions et les points de vue de la manière la plus simple possible.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Un bon exemple d’échantillonnage de commodité est Une nouvelle ONG qui veut s’implanter dans 20 villes. Elle sélectionne les 20 premières villes à desservir en fonction de la proximité de l’endroit où elle est basée.
Importance de l’échantillonnage de commodité
L’échantillonnage de commodité est bénéfique pour les entreprises de diverses manières.
- Tout d’abord, il peut s’agir d’une méthode de collecte de données rentable et rapide. Les entreprises peuvent gagner du temps et de l’argent en choisissant des participants facilement disponibles au lieu d’utiliser des procédures d’échantillonnage plus élaborées.
- Deuxièmement, il peut être bénéfique pour les entreprises qui souhaitent obtenir des informations de leurs clients ou parties prenantes. Les entreprises peuvent obtenir des informations et un retour d’information utiles en sélectionnant des personnes qui ont eu des contacts avec elles ou qui ont utilisé leurs produits/services.
Il est important de souligner que l’échantillonnage de commodité présente des limites et des biais qui peuvent affecter la fiabilité et la généralisation des résultats.
Par conséquent, avant de recourir à cette technique d’échantillonnage pour prendre des décisions cruciales, les organisations doivent analyser soigneusement les biais et les limites potentiels.
Applications de l’échantillonnage de commodité :
L’échantillonnage de commodité est utilisé par les marques et les organisations pour mesurer la perception de leur image sur le marché. Des données sont collectées auprès de clients potentiels afin de comprendre des problèmes spécifiques ou de gérer les opinions sur un produit nouvellement lancé. Dans certains cas, c’est la seule option disponible.
Par exemple, un étudiant universitaire travaillant sur un projet et souhaitant connaître la consommation moyenne de soda sur le campus un vendredi soir appellera probablement ses camarades de classe et ses amis et leur demandera combien de canettes de soda ils consomment. Il est également possible de se rendre à une fête à proximité et de réaliser une enquête en ligne facile à réaliser.
Il y a toujours un risque que la population sélectionnée au hasard ne représente pas exactement la population étudiée, ce qui augmente les risques de biais dans la recherche.
Exemple d’échantillonnage de commodité
Un exemple de base d’une méthode d’échantillonnage de commodité est lorsque les entreprises distribuent leurs brochures promotionnelles et posent des questions dans un centre commercial ou dans une rue bondée avec des participants sélectionnés de manière aléatoire.
Les entreprises utilisent cette technique d’échantillonnage pour collecter des informations afin de répondre aux questions critiques soulevées par le marché. Ils l’utilisent également pour recueillir les réactions de l’échantillon créé à propos d’une fonction particulière ou d’un produit nouvellement lancé.
Au cours des premières étapes de la recherche par sondage, les chercheurs préfèrent généralement utiliser cette méthode car elle est rapide et facile à mettre en œuvre. Même si de nombreux statisticiens évitent de mettre en œuvre cette technique, elle est vitale dans les situations où vous souhaitez obtenir des informations dans un délai plus court ou sans investir trop d’argent.
Par exemple, un étudiant en marketing a besoin d’un retour d’information sur la « portée du marketing de contenu en 2020 ». L’étudiant peut rapidement créer une enquête en ligne, envoyer un lien à tous les contacts de son téléphone, partager un lien sur les médias sociaux et s’adresser à des personnes qu’il rencontre quotidiennement en personne.
Qu’est-ce que l’échantillonnage de commodité dans la recherche qualitative ?
L’échantillonnage de commodité est une stratégie d’échantillonnage de la recherche qualitative qui consiste à sélectionner les participants en fonction de leur accessibilité et de leur disponibilité pour le chercheur. Plutôt que d’être tirés au sort au sein d’une population plus large, les participants à cette stratégie sont choisis parce qu’ils sont facilement accessibles au chercheur.
APPRENEZ-EN PLUS SUR LE SUJET : L’entretien qualitatif
Elle est fréquemment utilisée dans la recherche qualitative car elle peut être un moyen rentable et efficace de collecter des données auprès de personnes difficiles à atteindre ou qui ne souhaitent pas participer à l’étude. Vous pouvez également découvrir une mine d’informations dans notre dernier article, qui met en avant divers aspects de l’économie européenne. exemples de données qualitatives dans l’éducation.
En savoir plus : Questions et questionnaires de recherche qualitative
Par exemple, un chercheur menant une étude sur les expériences des survivants du cancer peut choisir de recruter des volontaires en utilisant des groupes de médias sociaux ou des réseaux de soutien aux personnes atteintes d’un cancer parce qu’ils sont facilement accessibles et susceptibles d’être intéressés par l’étude.
L’échantillonnage de commodité dans la recherche qualitative peut également contribuer à fausser les données, car l’échantillon peut ne pas être représentatif de l’ensemble de la communauté ou avoir des préjugés à l’égard des participants ayant certaines qualités ou expériences.
Lors de l’évaluation des résultats de leur étude, les chercheurs doivent soigneusement évaluer les différentes limites et les biais de cette stratégie d’échantillonnage.
EN SAVOIR PLUS : Population et échantillon
Avantages de l’échantillonnage de commodité
Voici les avantages d’un échantillonnage de commodité :
- Collecter rapidement des données
Lorsque le temps est compté, de nombreux chercheurs choisissent cette méthode pour collecter rapidement des données. Les règles de collecte des éléments de l’échantillon sont les moins compliquées par rapport aux techniques telles que l’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage systématique. Grâce à cette simplicité, la collecte des données prend un minimum de temps. - La création d’échantillons est peu coûteuse
L’argent et le temps investis dans d’autres méthodes d’échantillonnage probabiliste sont très importants par rapport à l’échantillonnage de commodité. Il permet aux chercheurs de générer davantage d’échantillons avec un investissement moindre, voire nul, et sur une courte période. - Facilité de recherche
Le nom de cette technique d’arpentage indique clairement comment les échantillons sont constitués. Les chercheurs ont facilement accès aux éléments, ce qui facilite la collecte des membres de l’échantillon. - Faible coût
Le faible coût est l’une des principales raisons pour lesquelles les chercheurs adoptent cette technique. Lorsqu’ils disposent d’un petit budget, les chercheurs – en particulier les étudiants – peuvent l’utiliser dans d’autres domaines du projet. - Échantillon facilement disponible
La collecte des données est facile et accessible. La plupart des échantillonnages de commodité prennent en compte la population concernée. Les échantillons sont facilement accessibles au chercheur. Ils ne doivent pas trop se déplacer pour la collecte des données. Les quotas sont atteints rapidement et la collecte des données peut commencer en l’espace de quelques heures. - Moins de règles à suivre
Il n’est pas nécessaire de passer par une liste de contrôle pour filtrer les membres d’un public. Ici, la collecte d’informations et de données critiques devient simple. Par exemple, si une ONG souhaite mener une enquête sur l’émancipation des femmes, elle peut se rendre dans les écoles, les collèges, les bureaux, etc. situés à proximité et recueillir des réponses rapides.
Inconvénients de l’échantillonnage de commodité
L’échantillonnage de commodité présente un certain nombre d’inconvénients qui peuvent réduire la fiabilité et la validité des résultats de la recherche. Voici quelques-uns des principaux inconvénients :
- Biais dans l’échantillonnage
Lorsque les participants ne sont pas choisis au hasard dans une population plus large, il peut en résulter un biais d’échantillonnage. Cela indique que l’échantillon n’est peut-être pas représentatif de l’ensemble de la population et que les résultats peuvent ne pas s’appliquer à d’autres groupes. - Manque de variété
Le chercheur peut choisir des participants facilement accessibles et présentant des caractéristiques comparables, ce qui peut entraîner un manque de variété dans l’échantillon. Cela peut potentiellement réduire le spectre des opinions et des expériences représentées dans l’échantillon. - La validité externe est limitée
Sa validité externe peut être médiocre en raison de la possibilité d’un biais d’échantillonnage et d’un manque de diversité. Par conséquent, les résultats peuvent ne pas s’appliquer à d’autres lieux ou d’autres populations. - Erreurs inconnues
L’échantillonnage de commodité peut conduire à des erreurs inconnues, car le chercheur peut ignorer à quel point l’échantillon est biaisé ou non représentatif de la population. - Possibilité de partialité du chercheur
Les chercheurs peuvent être plus enclins à sélectionner des participants dont ils pensent qu’ils fourniront des données qui soutiennent leur théorie, ce qui peut contribuer à la partialité des chercheurs.
Bien qu’il puisse s’agir d’une méthode de collecte de données précieuse et rentable dans certains contextes, il est essentiel d’en comprendre les limites et les biais inhérents. Lorsqu’ils choisissent de l’utiliser dans leurs recherches, les chercheurs doivent en évaluer soigneusement les avantages et les inconvénients.
Comment réduire les biais dans l’échantillonnage de commodité ?
La meilleure façon de réduire les biais dans l’échantillonnage de commodité est de l’utiliser en même temps que l’échantillonnage probabiliste. l’échantillonnage probabiliste . Étant donné qu’il est généralement biaisé, l’échantillonnage probabiliste intègre le paramètre de mesure afin de conserver ce biais. biais d’échantillonnage sous contrôle.
Après s’être fait une idée juste de ce biais grâce à l’échantillonnage probabiliste, le chercheur peut utiliser à la fois les techniques d’échantillonnage de commodité et d’échantillonnage probabiliste pour obtenir une estimation plus précise. L’aspect probabiliste utilisé, ainsi que l’échantillon de commodité, devront être suffisamment puissants pour le surmonter.
Les biais peuvent rendre l’ensemble de l’échantillon inutile, ce qui est la dernière chose dont un chercheur a besoin. Ce biais peut être réduit ou éliminé en incluant un échantillonnage probabiliste.
Comment analyser efficacement les données d’un échantillonnage de commodité ?
Voici trois astuces rapides pour analyser efficacement les données d’échantillonnage de commodité. Il est préférable d’utiliser l’échantillonnage probabiliste, mais lorsque cela n’est pas possible, voici trois astuces que vous devez garder à l’esprit.
- Prélever plusieurs échantillons. Il vous aide à produire des résultats fiables.
- Répétez l’enquête pour savoir si vos résultats sont réellement représentatifs de la population.
- Pour un échantillon de grande taille, essayez la validation croisée pour la moitié des données. Comparez ensuite les résultats avec l’autre moitié des données.
Conclusion
L’échantillonnage de commodité est une méthode d’échantillonnage non probabiliste dans laquelle l’échantillon est choisi en fonction de sa facilité pour le chercheur ou du nombre de personnes disponibles pour participer. Même si elle présente certains avantages, comme le fait d’être peu coûteuse et rapide, elle pose également de nombreux problèmes de recherche, comme le biais de l’échantillon et l’incapacité à généraliser.
Un échantillon de commodité peut être utile dans certaines situations, mais il est important d’en connaître les inconvénients et de l’utiliser à bon escient. Lorsqu’ils choisissent une méthode d’échantillonnage, les chercheurs doivent toujours tenir compte de la question de recherche, de la population et de la façon dont l’étude est organisée. Vous pouvez utiliser des questions à réponse unique. Une question simple est une question directe qui suscite une réponse concise et simple.
Cela peut être utile pour la recherche, mais ce ne devrait pas être le seul moyen d’obtenir des échantillons. La combinaison de plusieurs techniques d’échantillonnage, telles que l’échantillonnage aléatoire, l’échantillonnage stratifié ou l’échantillonnage systématique, peut contribuer à améliorer la qualité et la représentativité de l’échantillon de commodité, ce qui peut conduire à des résultats de recherche plus précis et plus fiables.
QuestionPro propose des outils d’analyse et de reporting qui fonctionnent en temps réel, ce qui permet aux chercheurs d’examiner facilement leurs données et de trouver rapidement des modèles et des tendances.
Les chercheurs peuvent accélérer le processus de collecte des données et s’assurer que leur échantillon de commodité est aussi représentatif et équitable que possible en utilisant QuestionPro. Cela peut conduire à des résultats de recherche plus précis et plus fiables, qui peuvent aider à guider et à améliorer la prise de décision dans de nombreuses industries et de nombreux secteurs. Essayez donc QuestionPro dès maintenant !
