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Qu’est-ce que l’échantillonnage probabiliste ?
Rappel sur les notions d’échantillonnage et d’échantillon
Lorsque vous effectuez des recherches et études sur un groupe de personnes ou une population spécifique à grande échelle, vous comprenez vite qu’interroger chaque individu est très complexe voire impossible.
Pour pouvoir mener vos études à bien, vous devrez constituer un groupe d’individu représentatif de cette population cible, dite population de référence. C’est ce groupe restreint qui répondra à vos questions et enquêtes et vous apportera les informations souhaitées. On parle alors de créer un échantillon puis de mettre à l’échelle les résultats afin de réaliser une analyse éclairée de la population à étudier.
L’échantillonnage (ou sampling en anglais) est donc le fait de constituer un groupe d’individus à interroger, en fonction de critère bien définis (âge, sexe, lieu d’habitation, niveau de revenu, etc.). Mais pour vous assurer de la qualité et de la pertinence des données collectées, vous devez choisir quelle méthode d’échantillonnage utiliser. Il en existe deux types principaux : l’échantillonnage probabiliste et l’échantillonnage non probabiliste.
Ici, nous allons nous focaliser sur l’échantillonnage probabiliste mais si vous voulez en savoir plus sur la différence entre ces deux types de sampling, lisez notre article sur les méthodes d’échantillonnage.
Définition de l’échantillonnage probabiliste
L’échantillonnage probabiliste regroupe toutes les méthodes de sampling qui utilisent une forme de sélection aléatoire. Ces sélections aléatoires reposent sur des processus ou des procédures qui garantissent que les différentes unités d’une population ont une chance égale d’être choisies, et donc d’intégrer l’échantillon pour la recherche.
Pour illustrer ce propos, prenons l’exemple d’une équipe de football qui compte 20 joueurs. Avec une sélection aléatoire, chacun des 20 joueurs aurait une chance égale d’être sélectionné pour faire partie des 11 individus qui vont participer au match.
Mais quel est le but de la sélection aléatoire ? Cela permet de garantir un résultat juste et totalement impartial. Aujourd’hui, cette randomisation se fait généralement par l’intermédiaire d’un ordinateur qui génère des nombres aléatoires pour automatiser le processus.
Les différentes méthodes d’échantillonnages probabilistes
On dénombre quatre principales méthodes de sampling probabiliste. Voici une définition claire de chaque procédé d’échantillonnage probabiliste ainsi qu’un exemple d’illustration pour chacun d’entre eux afin de vous aider à bien comprendre toutes les méthodes.
1) Échantillonnage aléatoire simple
Avec la méthode d’échantillonnage aléatoire simple (généralement abrégée sous le sigle EAS), chaque individu faisant partie de la population de référence a une chance égale d’être choisi pour faire partie de l’échantillon d’enquête.
Cette technique de sampling probabiliste peut être effectuée en attribuant un numéro à tous les participants potentiels et en tirant au sort les numéros. Il faut bien entendu, avant toute chose, avoir défini la taille idéale de son échantillon d’enquête afin de piocher le bon nombre de numéros et donc de sélectionner le bon nombre de participants à l’enquête finale.
Voici un exemple simple pour illustrer l’EAS. Vous voulez interroger les habitants d’une ville spécifique sur leurs habitudes de consommation au petit déjeuner. D’après vos calculs de taille d’échantillon, vous devez interroger 1 500 personnes pour obtenir des résultats pertinents et fiables. Pour sélectionner les participants, vous prenez un annuaire téléphonique qui répertorie les noms et coordonnées des 10 000 foyers présents sur cette commune. Vous attribuez à chaque foyer un numéro de 1 à 10 000 et vous demandez à votre ordinateur de sélectionner 1 500 numéros parmi les 10 000 possibles. Vous avez ainsi votre liste de 1 500 participants sélectionnés de manière totalement aléatoire.
Cette méthode de sampling se révèle très simple à mettre en œuvre et génère peu de coût pour l’organisateur de l’étude de marché. Seulement, étant donné la randomisation de la sélection, elle peut aboutir à la constitution d’un groupe de répondants peu représentatif de la population de référence à étudier. Aussi, cette méthode implique la possession d’une base de données qui contient la liste de toutes les unités de la population de référence pour réaliser l’échantillon.
2) Échantillonnage systématique
Également connue sous le nom de regroupement systématique, cette méthode d’échantillonnage probabiliste consiste à effectuer une sélection aléatoire basés sur des intervalles réguliers. Concrètement, une règle définie par les chercheurs impliquant un intervalle s’applique pour sélectionner les individus.
Bien que cette technique comprenne de la randomisation, le chercheur possède ici la capacité de choisir l’intervalle auquel les membres du sous-ensemble sont sélectionnés afin d’avoir le bon nombre d’individus à interroger.
Voici un exemple pour illustrer l’échantillonnage systématique. Imaginons que vous soyez le dirigeant d’une société qui compte 20 services différents (marketing, RH, recherche, etc.) et que vous souhaitez étudier le bien-être de vos employés. Chaque service compte 5 individus ce qui monte le nombre de salariés à 100. Vous créez une liste des employés en les classant par section : les 5 employés au marketing, puis les 5 employés en RH, etc. Vous sélectionnez ensuite un nombre aléatoire entre 1 et 5 pour déterminer le premier participant puis vous appliquez un intervalle de 5 pour sélectionner les participants suivants. Vous avez donc une liste de 20 employés, 1 pour chaque service, sélectionnés aléatoire en utilisant un intervalle régulier.
3) Échantillonnage stratifié
Le sampling stratifié implique une sélection aléatoire, mais au sein de groupes prédéfinis. Il se révèle judicieux lorsque les chercheurs ont une certaine connaissance sur la population cible et décident de la subdiviser (ou stratifier) pour donner un sens à leur recherche. Ces groupes, appelés strates, sont mutuellement exclusifs.
Cette méthode d’échantillonnage probabiliste assure d’obtenir une taille d’échantillon suffisante pour chacune des strates afin d’obtenir des résultats suffisamment précis à la fois aux niveaux des strates et de l’ensemble global.
Voici un exemple simple pour mieux comprendre l’échantillonnage probabiliste stratifié. Vous souhaitez savoir quelle proportion d’étudiants d’une faculté comptant 10 000 élèves occupe un emploi en plus des études. Parmi ces 10 000 étudiants, 6 000 sont des femmes (60%) et 4 000 sont des hommes (40%). Votre échantillon global est donc composé de deux strates définies en fonction du sexe des élèves. Vous allez donc composer votre échantillon de 40% d’hommes et 60% de femmes et chaque individu qui va composer les strates sera choisi de manière aléatoire. Ainsi, vous allez pouvoir obtenir des données probabilistes à la fois sur la proportion d’étudiants mais aussi d’étudiantes qui occupent un emploi en plus de leur cursus scolaire.
4) Echantillonnage en grappe
Dans cette sélection, ce sont des groupes (appelés grappes) plutôt que des individus qui sont sélectionnés de manière aléatoire.
L’échantillonnage en grappe peut être réalisé sur plusieurs niveaux que l’on appelle degrés.
Échantillonnage en grappe à un degré
La forme la plus simple d’échantillonnage probabiliste en grappes car elle n’est effectuée qu’une seule fois. L’échantillonnage en grappes à un degré comprend quatre étapes clés :
- Définissez votre population
- Divisez votre échantillon en grappes
- Sélectionnez au hasard des grappes à utiliser comme échantillon
- Recueillez des données à partir de l’échantillon
Par exemple, si vous souhaitez en savoir plus sur les habitudes de repas du midi des étudiants universitaires français, vous n’allez certainement pas interroger les étudiants de toutes les universités françaises pour obtenir des résultats. Vous pouvez dresser la liste de toutes les universités du pays et en sélectionner 20 de manière aléatoire. Ces universités sont vos grappes. Tous les étudiants de ces universités sélectionnés sont vos potentiels répondants.
Échantillonnage en grappes à plusieurs degrés
Ici, on va sélectionner la grappe de manière aléatoire, puis sélectionner à nouveau de manière aléatoire au sein de cette grappe d’individus. Vous pouvez ensuite collecter des données auprès de chacune de ces unités individuelles. C’est ce qu’on appelle l’échantillonnage probabiliste en grappe à deux degrés.
Si vous continuez cette procédure et faites progressivement des échantillons de plus en plus petits, vous ferez ce qu’on appelle un échantillonnage en grappes à plusieurs degrés.
L’échantillonnage probabiliste avec Qualtrics
De l’échantillonnage aléatoire simple à l’échantillonnage en grappes à plusieurs degrés, l’échantillonnage probabiliste peut être une pratique complexe. Mais cette complexité qui peut facilement être atténuée grâce à un certain savoir-faire et en disposant des ressources appropriées.
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