Index du contenu<\/p>\n
- \n
- Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 ?<\/a><\/li>\n
- Importance de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a><\/li>\n
- Applications de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a><\/li>\n
- Exemple d’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a><\/li>\n
- Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 dans la recherche qualitative ?<\/a><\/li>\n
- Avantages de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a><\/li>\n
- Inconv\u00e9nients de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a><\/li>\n
- Comment r\u00e9duire les biais dans l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 ?<\/a><\/li>\n
- Comment analyser efficacement les donn\u00e9es d’un \u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 ?<\/a><\/li>\n
- Conclusion<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n
Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 ?<\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est d\u00e9fini comme une m\u00e9thode adopt\u00e9e par les chercheurs pour collecter des donn\u00e9es d’\u00e9tude de march\u00e9 \u00e0 partir d’un groupe de r\u00e9pondants disponibles.<\/span><\/p>\n\n
Il s’agit de l’\u00e9chantillonnage le plus couramment utilis\u00e9, car il est incroyablement rapide, simple et \u00e9conomique. Les membres sont souvent facilement accessibles pour faire partie de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n
Les chercheurs utilisent diff\u00e9rents <\/span>\n d’\u00e9chantillonnage<\/span>\n<\/a> dans les situations o\u00f9 les populations sont nombreuses. Dans la plupart des cas, il est pratiquement impossible de tester l’ensemble de la communaut\u00e9, car elle n’est pas facile \u00e0 atteindre. Les chercheurs utilisent l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 dans les situations o\u00f9 des donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires ne sont pas n\u00e9cessaires \u00e0 la recherche principale. Aucun crit\u00e8re n’est requis pour faire partie de cet \u00e9chantillon. <\/span><\/p>\n\n
Il est donc incroyablement simplifi\u00e9 d’inclure des \u00e9l\u00e9ments dans cet \u00e9chantillon. Toutes les composantes de la population sont \u00e9ligibles et d\u00e9pendent de la proximit\u00e9 du chercheur pour faire partie de l’\u00e9chantillon.<\/span><\/p>\n\n
Le chercheur choisit les membres uniquement en fonction de leur proximit\u00e9 et ne se demande pas s’ils repr\u00e9sentent ou non l’ensemble de la population.<\/span><\/p>\n\n
Gr\u00e2ce \u00e0 cette technique, ils peuvent observer les habitudes, les opinions et les points de vue de la mani\u00e8re la plus simple possible.<\/span><\/p>\n\n
APPRENEZ-EN DAVANTAGE SUR L’\u00c9CHANTILLONNAGE D’ENQU\u00caTE :<\/strong> L’\u00e9chantillonnage des enqu\u00eates<\/a> <\/span><\/p>\n\n
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Un bon exemple d’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est<\/b> Une nouvelle ONG qui veut s’implanter dans 20 villes. Elle s\u00e9lectionne les 20 premi\u00e8res villes \u00e0 desservir en fonction de la proximit\u00e9 de l’endroit o\u00f9 elle est bas\u00e9e.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n\n
S\u00e9lectionnez vos r\u00e9pondants<\/strong><\/a><\/p>\n\n
Importance de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/span><\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est b\u00e9n\u00e9fique pour les entreprises de diverses mani\u00e8res.<\/span><\/p>\n\n
![\"\"\/](\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/importance-of-convenience-sampling.jpg\")
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- Tout d’abord, il peut s’agir d’une m\u00e9thode de collecte de donn\u00e9es rentable et rapide. Les entreprises peuvent gagner du temps et de l’argent en choisissant des participants facilement disponibles au lieu d’utiliser des proc\u00e9dures d’\u00e9chantillonnage plus \u00e9labor\u00e9es.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Deuxi\u00e8mement, il peut \u00eatre b\u00e9n\u00e9fique 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 s\u00e9lectionnant des personnes qui ont eu des contacts avec elles ou qui ont utilis\u00e9 leurs produits\/services.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n
Il est important de souligner que l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 pr\u00e9sente des limites et des biais qui peuvent affecter la fiabilit\u00e9 et la g\u00e9n\u00e9ralisation des r\u00e9sultats. <\/span><\/p>\n\n
Par cons\u00e9quent, avant de recourir \u00e0 cette technique d’\u00e9chantillonnage pour prendre des d\u00e9cisions cruciales, les organisations doivent analyser soigneusement les biais et les limites potentiels.<\/span><\/p>\n\n
Applications de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 :<\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est utilis\u00e9 par les marques et les organisations pour mesurer la perception de leur image sur le march\u00e9. Des donn\u00e9es sont collect\u00e9es aupr\u00e8s de clients potentiels afin de comprendre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques ou de g\u00e9rer les opinions sur un produit nouvellement lanc\u00e9. Dans certains cas, c’est la seule option disponible. <\/span><\/p>\n\n
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Par exemple, un \u00e9tudiant universitaire travaillant sur un projet et souhaitant conna\u00eetre 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 \u00e9galement possible de se rendre \u00e0 une f\u00eate \u00e0 proximit\u00e9 et de r\u00e9aliser une enqu\u00eate en ligne facile \u00e0 r\u00e9aliser. <\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n\n
Il y a toujours un risque que la population s\u00e9lectionn\u00e9e au hasard ne repr\u00e9sente pas exactement la population \u00e9tudi\u00e9e, ce qui augmente les risques de biais dans la recherche<\/a>.<\/span><\/p>\n\n
Exemple d’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/span><\/h2>\n\n
Un exemple de base d’une m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est lorsque les entreprises distribuent leurs brochures promotionnelles et posent des questions dans un centre commercial ou dans une rue bond\u00e9e avec des participants s\u00e9lectionn\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire.<\/span><\/p>\n\n
Les entreprises utilisent cette technique d’\u00e9chantillonnage pour collecter des informations afin de r\u00e9pondre aux questions critiques soulev\u00e9es par le march\u00e9. Ils l’utilisent \u00e9galement pour recueillir les r\u00e9actions de l’\u00e9chantillon cr\u00e9\u00e9 \u00e0 propos d’une fonction particuli\u00e8re ou d’un produit nouvellement lanc\u00e9.<\/span><\/p>\n\n
Au cours des premi\u00e8res \u00e9tapes de la recherche par sondage, les chercheurs pr\u00e9f\u00e8rent g\u00e9n\u00e9ralement utiliser cette m\u00e9thode car elle est rapide et facile \u00e0 mettre en \u0153uvre. M\u00eame si de nombreux statisticiens \u00e9vitent de mettre en \u0153uvre cette technique, elle est vitale dans les situations o\u00f9 vous souhaitez obtenir des informations dans un d\u00e9lai plus court ou sans investir trop d’argent.<\/span><\/p>\n\n
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Par exemple, un \u00e9tudiant en marketing a besoin d’un retour d’information sur la \u00ab\u00a0port\u00e9e du marketing de contenu en 2020\u00a0\u00bb. L’\u00e9tudiant peut rapidement cr\u00e9er une enqu\u00eate en ligne, envoyer un lien \u00e0 tous les contacts de son t\u00e9l\u00e9phone, partager un lien sur les m\u00e9dias sociaux et s’adresser \u00e0 des personnes qu’il rencontre quotidiennement en personne.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n\n
Qu’est-ce que l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 dans la recherche qualitative ?<\/span><\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est une strat\u00e9gie d’\u00e9chantillonnage de la recherche qualitative qui consiste \u00e0 s\u00e9lectionner les participants en fonction de leur accessibilit\u00e9 et de leur disponibilit\u00e9 pour le chercheur. Plut\u00f4t que d’\u00eatre tir\u00e9s au sort au sein d’une population plus large, les participants \u00e0 cette strat\u00e9gie sont choisis parce qu’ils sont facilement accessibles au chercheur.<\/span><\/p>\n\n
APPRENEZ-EN PLUS SUR LE SUJET :<\/strong> L’entretien qualitatif<\/a><\/p>\n\n
Elle est fr\u00e9quemment utilis\u00e9e dans la recherche qualitative car elle peut \u00eatre un moyen rentable et efficace de collecter des donn\u00e9es aupr\u00e8s de personnes difficiles \u00e0 atteindre ou qui ne souhaitent pas participer \u00e0 l’\u00e9tude.<\/span> Vous pouvez \u00e9galement d\u00e9couvrir une mine d’informations dans notre dernier article, qui met en avant divers aspects de l’\u00e9conomie europ\u00e9enne. exemples de donn\u00e9es qualitatives dans l’\u00e9ducation<\/a>.<\/p>\n\n
En savoir plus : Questions et questionnaires de recherche qualitative<\/a><\/p>\n\n
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Par exemple, un chercheur menant une \u00e9tude sur les exp\u00e9riences des survivants du cancer peut choisir de recruter des volontaires en utilisant des groupes de m\u00e9dias sociaux ou des r\u00e9seaux de soutien aux personnes atteintes d’un cancer parce qu’ils sont facilement accessibles et susceptibles d’\u00eatre int\u00e9ress\u00e9s par l’\u00e9tude.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 dans la recherche qualitative peut \u00e9galement contribuer \u00e0 fausser les donn\u00e9es, car l’\u00e9chantillon peut ne pas \u00eatre repr\u00e9sentatif de l’ensemble de la communaut\u00e9 ou avoir des pr\u00e9jug\u00e9s \u00e0 l’\u00e9gard des participants ayant certaines qualit\u00e9s ou exp\u00e9riences.<\/span> <\/p>\n\n
Lors de l’\u00e9valuation des r\u00e9sultats de leur \u00e9tude, les chercheurs doivent soigneusement \u00e9valuer les diff\u00e9rentes limites et les biais de cette strat\u00e9gie d’\u00e9chantillonnage.<\/span><\/p>\n\n
EN SAVOIR PLUS : <\/strong>Population et \u00e9chantillon<\/a><\/p>\n\n
Avantages de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/h2>\n\n
Voici les avantages d’un \u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 :<\/span><\/p>\n
\n![\"\"\/](\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/convenience-sampling.jpg\")
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- Collecter rapidement des donn\u00e9es<\/span>
- La cr\u00e9ation d’\u00e9chantillons est peu co\u00fbteuse<\/span>
- Facilit\u00e9 de recherche<\/span>
- Faible co\u00fbt<\/span>
- \u00c9chantillon facilement disponible<\/span>
- Moins de r\u00e8gles \u00e0 suivre<\/span>
S\u00e9lectionnez vos r\u00e9pondants<\/strong><\/a><\/p>\n\n
Inconv\u00e9nients de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/span><\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 pr\u00e9sente un certain nombre d’inconv\u00e9nients qui peuvent r\u00e9duire la fiabilit\u00e9 et la validit\u00e9 des r\u00e9sultats de la recherche. Voici quelques-uns des principaux inconv\u00e9nients :<\/span><\/p>\n\n
- \n
- Biais dans l’\u00e9chantillonnage<\/span>
- Manque de vari\u00e9t\u00e9<\/span>
- La validit\u00e9 externe est limit\u00e9e<\/span>
- Erreurs inconnues<\/span>
- Possibilit\u00e9 de partialit\u00e9 du chercheur<\/span>
Bien qu’il puisse s’agir d’une m\u00e9thode de collecte de donn\u00e9es pr\u00e9cieuse et rentable dans certains contextes, il est essentiel d’en comprendre les limites et les biais inh\u00e9rents. Lorsqu’ils choisissent de l’utiliser dans leurs recherches, les chercheurs doivent en \u00e9valuer soigneusement les avantages et les inconv\u00e9nients.<\/span><\/p>\n\n
Comment r\u00e9duire les biais dans l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 ?<\/h2>\n\n
La meilleure fa\u00e7on de r\u00e9duire les biais dans l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est de l’utiliser en m\u00eame temps que l’\u00e9chantillonnage probabiliste. <\/span>\n l’\u00e9chantillonnage probabiliste<\/span>\n<\/a>. \u00c9tant donn\u00e9 qu’il est g\u00e9n\u00e9ralement biais\u00e9, l’\u00e9chantillonnage probabiliste int\u00e8gre le param\u00e8tre de mesure afin de conserver ce biais. <\/span>\n biais d’\u00e9chantillonnage<\/span>\n<\/a> sous contr\u00f4le.<\/span><\/p>\n\n
Apr\u00e8s s’\u00eatre fait une id\u00e9e juste de ce biais gr\u00e2ce \u00e0 l’\u00e9chantillonnage probabiliste, le chercheur peut utiliser \u00e0 la fois les techniques d’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 et d’\u00e9chantillonnage probabiliste pour obtenir une estimation plus pr\u00e9cise. L’aspect probabiliste utilis\u00e9, ainsi que l’\u00e9chantillon de commodit\u00e9, devront \u00eatre suffisamment puissants pour le surmonter.<\/span><\/p>\n\n
Les biais peuvent rendre l’ensemble de l’\u00e9chantillon inutile, ce qui est la derni\u00e8re chose dont un chercheur a besoin. Ce biais peut \u00eatre r\u00e9duit ou \u00e9limin\u00e9 en incluant un \u00e9chantillonnage probabiliste.<\/span><\/p>\n\n
Comment analyser efficacement les donn\u00e9es d’un \u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 ?<\/h2>\n\n
Voici trois astuces rapides pour analyser efficacement les donn\u00e9es d’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9. Il est pr\u00e9f\u00e9rable d’utiliser l’\u00e9chantillonnage probabiliste, mais lorsque cela n’est pas possible, voici trois astuces que vous devez garder \u00e0 l’esprit.<\/span><\/p>\n
\n![\"Comment](\"https:\/\/usqa.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/how-to-analize-convinience-sampling-data-min-1.jpg\")
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- Pr\u00e9lever plusieurs \u00e9chantillons. Il vous aide \u00e0 produire des r\u00e9sultats fiables.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- R\u00e9p\u00e9tez l’enqu\u00eate pour savoir si vos r\u00e9sultats sont r\u00e9ellement repr\u00e9sentatifs de la population.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Pour un \u00e9chantillon de grande taille, essayez la validation crois\u00e9e pour la moiti\u00e9 des donn\u00e9es. Comparez ensuite les r\u00e9sultats avec l’autre moiti\u00e9 des donn\u00e9es.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n
Conclusion<\/span><\/h2>\n\n
L’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9 est une m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage non probabiliste dans laquelle l’\u00e9chantillon est choisi en fonction de sa facilit\u00e9 pour le chercheur ou du nombre de personnes disponibles pour participer. M\u00eame si elle pr\u00e9sente certains avantages, comme le fait d’\u00eatre peu co\u00fbteuse et rapide, elle pose<\/a> \u00e9galement de nombreux probl\u00e8mes de recherche<\/a>, comme le biais de l’\u00e9chantillon et l’incapacit\u00e9 \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser.<\/span><\/p>\n\n
Un \u00e9chantillon de commodit\u00e9 peut \u00eatre utile dans certaines situations, mais il est important d’en conna\u00eetre les inconv\u00e9nients et de l’utiliser \u00e0 bon escient. Lorsqu’ils choisissent une m\u00e9thode d’\u00e9chantillonnage, les chercheurs doivent toujours tenir compte de la question de recherche, de la population et de la fa\u00e7on dont l’\u00e9tude est organis\u00e9e.<\/span> Vous pouvez utiliser des questions \u00e0 r\u00e9ponse unique. Une question simple est une question directe qui suscite une r\u00e9ponse concise et simple.<\/p>\n\n
Cela peut \u00eatre utile pour la recherche, mais ce ne devrait pas \u00eatre le seul moyen d’obtenir des \u00e9chantillons. La combinaison de plusieurs techniques d’\u00e9chantillonnage, telles que l’\u00e9chantillonnage al\u00e9atoire, l’\u00e9chantillonnage stratifi\u00e9 ou l’\u00e9chantillonnage syst\u00e9matique, peut contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 et la repr\u00e9sentativit\u00e9 de l’\u00e9chantillon de commodit\u00e9, ce qui peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats de recherche plus pr\u00e9cis et plus fiables.<\/span><\/p>\n\n
QuestionPro propose des outils d’analyse et de reporting qui fonctionnent en temps r\u00e9el, ce qui permet aux chercheurs d’examiner facilement leurs donn\u00e9es et de trouver rapidement des mod\u00e8les et des tendances.<\/span><\/p>\n\n
Les chercheurs peuvent acc\u00e9l\u00e9rer le processus de collecte des donn\u00e9es et s’assurer que leur \u00e9chantillon de commodit\u00e9 est aussi repr\u00e9sentatif et \u00e9quitable que possible en utilisant QuestionPro. Cela peut conduire \u00e0 des r\u00e9sultats de recherche plus pr\u00e9cis et plus fiables, qui peuvent aider \u00e0 guider et \u00e0 am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision dans de nombreuses industries et de nombreux secteurs. Essayez donc QuestionPro d\u00e8s maintenant !<\/span><\/p>\n\n
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- R\u00e9p\u00e9tez l’enqu\u00eate pour savoir si vos r\u00e9sultats sont r\u00e9ellement repr\u00e9sentatifs de la population.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Manque de vari\u00e9t\u00e9<\/span>
- La cr\u00e9ation d’\u00e9chantillons est peu co\u00fbteuse<\/span>
- Deuxi\u00e8mement, il peut \u00eatre b\u00e9n\u00e9fique 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 s\u00e9lectionnant des personnes qui ont eu des contacts avec elles ou qui ont utilis\u00e9 leurs produits\/services.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n
- Importance de l’\u00e9chantillonnage de commodit\u00e9<\/a><\/li>\n