L’échantillonnage stratifié est une procédure d’échantillonnage dans laquelle la population cible est divisée en segments uniques et homogènes (strates), puis un échantillon aléatoire simple est sélectionné dans chaque segment (strate). Les échantillons sélectionnés dans les différentes strates sont combinés en un seul échantillon. Cette procédure d’échantillonnage est parfois appelée « échantillonnage d’honoraires occasionnels ». Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des éléments à prendre en compte pour obtenir une capture optimale.
L’échantillonnage stratifié est l’un des types d’échantillonnage probabiliste que nous pouvons utiliser. Je vous invite à poursuivre votre lecture pour en savoir plus sur ses faiblesses et ses forces.
Qu’est-ce que l’échantillonnage stratifié ?
L’échantillonnage stratifié est un moyen d’obtenir un échantillon représentatif d’une communauté que les chercheurs ont divisée en groupes (appelés « strates ») semblables les uns aux autres. Les chercheurs utilisent la technique de l’échantillonnage stratifié pour s’assurer que leur échantillon comprend des membres de certaines classes. Cela leur permet également d’estimer avec précision le profil de chaque groupe.
Cette méthode est utilisée dans de nombreux projets de recherche pour mieux connaître les différences entre les sous-populations. Cette méthode est un type d’échantillonnage probabiliste appelé « échantillonnage aléatoire stratifié ».
Dans la première étape de la méthode d’échantillonnage stratifié, les chercheurs divisent une communauté diversifiée en groupes essentiellement identiques. Ces groupes sont appelés strates, qui est le pluriel de stratum.
Ensuite, ils prélèvent des échantillons aléatoires dans chaque groupe (appelé « strate ») et les rassemblent pour constituer un échantillon complet représentatif de l’ensemble. En savoir plus sur les groupes représentatifs. L’échantillonnage par quotas consiste pour les chercheurs à choisir les sujets dans les groupes de manière non aléatoire.
Les strates sont de petits groupes de personnes qui sont pour la plupart identiques les unes aux autres par rapport à l’ensemble de la communauté. Les chercheurs peuvent diviser les groupes en classes en fonction du revenu, du sexe, de la race et de nombreux autres facteurs.
Par exemple, si votre question de recherche vous demande de comparer la façon dont les choses se passent pour des personnes ayant des revenus différents, vous pouvez diviser les groupes en fonction des revenus. Il ne devrait y avoir qu’une seule strate pour l’ensemble de la communauté.
Étapes de sélection pour une enquête par échantillonnage stratifié
La sélection d’un échantillon aléatoire stratifié comporte huit étapes principales :
Étape 1 : Définir la population cible
Définissez clairement la population que vous souhaitez étudier, en précisant ses caractéristiques et ses limites.
Étape 2 : Identifier les variables de stratification
Déterminer les caractéristiques ou variables clés qui sont importantes pour diviser la population en sous-groupes ou strates significatifs. Ces variables doivent être pertinentes par rapport aux objectifs de la recherche et contribuer à créer des groupes distincts au sein de la population.
Étape 3 : Déterminer le nombre de strates
Décider du nombre de strates à créer en fonction des variables de stratification identifiées. Le nombre de strates doit être déterminé en fonction de la variabilité au sein de la population et du niveau de précision requis pour l’étude.
Étape 4 : Élaborer ou identifier un cadre d’échantillonnage
Obtenir ou créer une base de sondage comprenant des informations sur les variables de stratification pour chaque élément de la population cible. Une base de sondage est une liste ou une base de données qui représente la population à partir de laquelle l’échantillon sera sélectionné.
Étape 5 : Évaluer la base de sondage
Évaluer la base d’échantillonnage pour déceler d’éventuels problèmes tels que la sous-couverture (éléments manquants dans la population), la sur-couverture (éléments dupliqués ou non pertinents), les listes multiples ou les regroupements. Apporter les ajustements nécessaires à la base d’échantillonnage pour garantir son exactitude et son adéquation à l’échantillonnage.
Étape 6 : Diviser la base de sondage en strates
Diviser la base de sondage en strates distinctes sur la base des variables de stratification identifiées. Chaque élément de la population doit être affecté à une et une seule strate, en veillant à ce que les strates soient mutuellement exclusives et collectivement exhaustives.
Étape 7 : Déterminer la taille de l’échantillon pour chaque strate
Décidez de la taille de l’échantillon souhaité pour l’ensemble de l’enquête et de la taille de l’échantillon pour chaque strate. La taille de l’échantillon pour chaque strate doit être déterminée en fonction de la proportion de la population qui appartient à cette strate. Cela permet de s’assurer que chaque strate est représentée de manière appropriée dans l’échantillon final.
Étape 8 : Sélection aléatoire d’échantillons dans chaque strate
Sélectionner au hasard le nombre spécifié d’éléments de chaque strate à l’aide de techniques d’échantillonnage aléatoire. Cela garantit que chaque élément de la population a une chance égale d’être sélectionné et permet un échantillonnage représentatif au sein de chaque strate.
Sous-types d’échantillonnage stratifié
Il existe deux sous-types principaux d’échantillonnage stratifié : L’échantillonnage proportionnel et l’échantillonnage disproportionné.
Échantillonnage stratifié proportionnel
Dans la stratification proportionnelle, le nombre d’éléments attribués aux différentes strates est proportionnel à la représentation des strates dans la population cible. En d’autres termes, la taille de l’échantillon final tiré de chaque strate est proportionnelle à la taille relative de cette strate dans la population cible.
La fraction d’échantillonnage est appliquée à chaque strate, ce qui donne à chaque élément de la population une chance égale d’être sélectionné. L’échantillon obtenu est auto-pondéré. Cette technique d’échantillonnage est utilisée lorsque la recherche vise à estimer les paramètres de la population.
Le chercheur souhaite souvent non seulement estimer les paramètres de la population, mais aussi effectuer une analyse détaillée au sein d’une strate relativement petite et/ou comparer les strates entre elles. L’échantillonnage aléatoire stratifié proportionnel peut ne pas aboutir à certaines des strates de ce type d’analyse.
Si l’on prend l’exemple décrit dans notre tableau, il ne serait pas possible d’effectuer une analyse détaillée des éléments de la zone 2 puisque seuls 12 de ces éléments se retrouvent dans l’échantillon.
En outre, la comparaison des éléments de la zone 2 avec les autres zones serait douteuse.
Il existe de meilleurs choix d’échantillonnage que l’échantillonnage stratifié proportionnel pour réaliser ce type d’analyse. Le terme disproportionné peut être un meilleur choix.
Échantillonnage stratifié disproportionné
L’échantillonnage disproportionné est une procédure dans laquelle le nombre d’éléments inclus dans l’échantillon de chaque strate n’est pas proportionnel à leur représentation dans la population totale. Les éléments de la population n’ont pas la même chance d’être inclus dans l’échantillon. La même fraction d’échantillonnage ne s’applique pas à chaque strate.
D’autre part, les strates ont des fractions d’échantillonnage différentes, de sorte que cette procédure d’échantillonnage n’est pas une sélection équiprobable. La composition de la population doit compenser la disproportion de l’échantillon pour estimer les paramètres de la population. Toutefois, pour certains projets de recherche, un échantillonnage stratifié disproportionné peut être plus approprié qu’un échantillonnage proportionnel.
L’échantillonnage disproportionné peut être divisé en trois sous-types en fonction des objectifs de notre mission.
Par exemple, il pourrait faciliter l’analyse des strates, en se concentrant sur l’optimisation des coûts, de la précision, ou de la précision et des coûts.
L’objectif d’une étude peut exiger du chercheur qu’il procède à une analyse détaillée des strates de l’échantillon. Si la stratification proportionnelle est utilisée, la taille de l’échantillon d’une strate est très petite ; il peut donc être difficile d’atteindre les objectifs de l’étude.
L’allocation proportionnelle peut nécessiter la production d’un plus grand nombre de cas pour ce type d’analyse détaillée. Une option consiste à suréchantillonner les strates de petite taille ou peu fréquentes. Un tel suréchantillonnage créerait une distribution disproportionnée des strates de l’échantillon par rapport à la population. Cependant, il peut y avoir suffisamment de cas pour effectuer l’analyse des strates nécessaire à l’étude.
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’ÉCHANTILLONNAGE D’ENQUÊTE : L’échantillonnage des enquêtes
Forces et faiblesses de l’échantillonnage stratifié
L’échantillonnage stratifié présente un grand nombre des forces et des faiblesses associées à la plupart des procédures d’échantillonnage probabiliste par rapport aux procédures d’échantillonnage non probabiliste.
Par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple, les points forts de l’échantillonnage stratifié sont les suivants :
- Capacité à estimer les paramètres de la population et à faire des inférences au sein de chaque strate et des comparaisons entre les strates. Une méthode d’échantillonnage aléatoire simple peut nécessiter de recueillir davantage de données sur les sous-groupes d’intérêt. Les échantillons stratifiés produisent des erreurs d’échantillonnage aléatoire plus faibles que celles obtenues avec des échantillons aléatoires simples de même taille. Un échantillon stratifié permet d’obtenir un échantillon au moins aussi précis qu’un échantillon aléatoire simple de même taille.
- Les échantillons stratifiés tendent à être plus représentatifs d’une population car ils garantissent que les éléments de chaque strate de la population sont représentés dans l’échantillon. L’échantillonnage peut être stratifié pour s’assurer que l’échantillon est réparti sur des sous-zones géographiques et des sous-groupes de population.
- L’échantillonnage stratifié permet de tirer parti des connaissances du chercheur sur la population.
- L’échantillonnage stratifié permet au chercheur d’utiliser des procédures d’échantillonnage différentes selon les strates.
Quelle est la différence entre l’échantillonnage stratifié, l’échantillonnage et l’échantillonnage par quota ?
L’échantillonnage stratifié et l’échantillonnage par quota sont similaires. Dans les deux cas, il s’agit de diviser la population cible en catégories et de sélectionner un certain nombre d’éléments dans chaque catégorie. Les deux procédures ont pour principal objectif de sélectionner un échantillon représentatif et/ou de faciliter l’analyse des sous-groupes. Il existe toutefois des différences importantes.
La méthode d’échantillonnage aléatoire stratifié utilise un échantillonnage aléatoire simple. Une base de sondage est nécessaire pour l’échantillonnage stratifié, mais pas pour l’échantillonnage par quotas.
Avantages de l’échantillonnage par quotas :
- C’est la méthode d’échantillonnage la moins coûteuse.
- Il est largement utilisé dans les sondages et les enquêtes des médias.
- La méthode suppose que l’information que l’on veut obtenir est corrélée à la population, mais il s’agit d’une hypothèse de représentativité difficile à prouver.
En résumé, il convient d’opter pour un échantillonnage stratifié si :
- Il est possible de diviser une population entière en deux ou plusieurs strates et de construire une base de sondage homogène pour chaque strate.
- Certains sous-groupes de la population sont très différents d’autres sous-groupes.
- Il est essentiel de minimiser l’erreur d’échantillonnage.
- La population est hétérogène.
- Une analyse comparative des strates est souhaitée.
Enfin, nous partageons un article sur les caractéristiques d’un autre type d’échantillonnage, l’échantillonnage systématique, l’échantillonnage en grappes.
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