Tout savoir sur les différentes méthodes d’échantillonnage

Qu’est-ce que l’échantillonnage ?

Définition

L’échantillonnage (ou sampling en anglais) est le processus de sélection d’un groupe d’individus qui va être interroger dans le cadre d’une étude et qui symbolise une population de référence. Il permet de mener des enquêtes à grand échelle en utilisant un échantillon de la population pour remplacer l’ensemble et ainsi mener le sondage de manière réaliste.

En effet, si vous voulez mener une étude de marché portant sur le comportement d’achat des individus européens, interroger tous les habitants des différents pays se révèle impossible. En utilisant une des différentes méthodes d’échantillonnage, vous allez pouvoir collecter des données et obtenir des résultats représentatifs de tous ces habitants.

Pour bien comprendre cet article et les méthodes de sampling, voici quelques définitions des termes que vous allez fréquemment rencontrer :

• Population: cible de l’étude ou nombre total d’individus sur qui porte la recherche
• Échantillon: sous-ensemble de la population qui représente la totalité des gens que vous allez étudier
• Échantillonnage: méthode et processus de sélection de l’échantillon

Enjeux et applications

Il est très facile de comprendre l’intérêt du sampling pour réaliser des recherches à très grande échelle. Mais il faut savoir que ce processus se révèle très pertinent à utiliser pour tout type d’étude, ciblant des populations de toute taille. L’échantillonnage permet en effet de rationaliser les efforts et ressources liés à une étude.  En délimitant la recherche vous êtes, de fait, moins contraint par les coûts, le timing ou la complexité des analyses.

C’est d’ailleurs grâce aux échantillonnages que nous sommes capables de mener des sondages politiques à l’approche des élections et des enquêtes sur la propagation épidémique ou d’effectuer des recherches à l’échelle nationale.

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Les deux types d’échantillonnage : probabiliste et non probabiliste

Les stratégies de sampling sont différentes en fonction des disciplines étudiées, des domaines de recherche et du type d’étude mener. Quoi qu’il en soit, on distingue deux principaux types d’échantillonnage : la méthode probabiliste et la méthode non probabiliste.

Voici quelques explications simples sur ces deux catégories :

• L’échantillonnage probabiliste ou aléatoire: sélection d’un échantillon dans laquelle la randomisation est utilisée par choix
• L’échantillonnage non probabiliste: choix délibéré des individus pour constituer l’échantillon en fonction de leurs objectifs, caractéristiques et connaissances

Pour chacun de ces deux types, il existe plusieurs méthodes d’échantillonnage. Nous détaillons ici chaque méthode afin de vous permettre de choisir la meilleure solution pour votre enquête.

Les méthodes d’échantillonnage probabilistes

1-   Échantillonnage aléatoire simple

Chaque élément de la population de référence a une chance égale d’être sélectionné pour constituer le panel d’enquête dans ce processus d’échantillonnage. La sélection est donc parfaitement aléatoire.

Cette méthode probabiliste peut être effectuée en anonymisant les membres de la population, puis en attribuant un numéro à chacun et enfin en choisissant les numéros au hasard.

Cette technique d’échantillonnage est très simple à réaliser et peu coûteuse. Elle élimine également tout biais potentiel du processus de sampling. Cependant, étant donné son caractère aléatoire, elle peut aboutir à la constitution d’un groupe de répondants non représentatifs de la population de référence.

2-   Échantillonnage systématique

Également connue sous le nom de regroupement systématique, cette méthode d’échantillonnage consiste à effectuer une sélection qui n’a d’aléatoire que le premier élément choisi. Une règle définie par les chercheurs s’applique alors pour sélectionner les individus suivants.

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. Cela lui permet d’effectuer une sélection plus éclairée et précise.

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.

Par exemple, si vous effectuez une recherche sur les habitudes de transport d’un certain ensemble de personnes, il peut être judicieux de séparer les répondants qui possèdent une voiture de ceux qui n’en ont pas.

Cette technique d’échantillonnage probabiliste présente plusieurs avantages mais implique un risque de biais d’enquête, notamment au moment de la stratification.

4-   Echantillonnage en grappe

Dans cette sélection, ce sont des groupes plutôt que des individus qui sont sélectionnés de manière aléatoire. Il peut s’agir de groupes prédéfinis comme des personnes partageant le même code postal ou appartenant à la même promotion universitaire.

L’échantillonnage en grappe peut être réalisé sur deux niveaux (deux degrés), c’est-à-dire en sélectionnant la grappe de manière aléatoire, puis en sélectionnant à nouveau de manière aléatoire au sein de cette grappe d’individus.

Les méthodes d’échantillonnage non probabilistes

1-   Echantillonnage de commodité

Ici, les personne ou éléments des échantillons sont sélectionnés en fonction de leur disponibilité. Par exemple, si vous effectuez une enquête auprès d’étudiants sur un campus universitaire, opter pour l’échantillonnage de commodité revient à interroger les apprenants qui se trouvent sur le campus, qui ont du temps libre et qui sont disposés à répondre à votre questionnaire.

Ce type de sampling non probabiliste peut avoir de la valeur mais comporte un biais important. Il est particulièrement utile en tant qu’étape précoce ou préliminaire à une future enquête plus précise.

2-   Echantillonnage par quotas

Cette approche vise à obtenir une subdivision de la population (tout comme la méthode probabiliste stratifié) en précisant qui doit être recruté pour l’enquête sur la base de divers critères.

Par exemple, votre quota peut inclure un certain nombre d’hommes et un certain nombre de femmes, ou d’individus d’une certaine tranche d’âge ou d’une habitude de consommation spécifique.

Un biais peut être introduit lors de la sélection des individus avec cette méthode d’échantillonnage. Ce biais peut par exemple arriver si vous êtes face à un grand nombre de bénévoles répondants ou se créer lors de la création des quotas par les chercheurs.

3-   Echantillonnage raisonné

Dans cette méthode d’échantillonnage non probabiliste, les participants sont choisis par les chercheurs en fonction de :

• Leurs connaissances
• Leur compréhension de la question de recherche
• Ou leurs objectifs

Cette technique est également connue sous le nom de sampling par jugement et a peu de chance de mener à la création d’un échantillon représentatif. Cependant, c’est une méthode facile et rapide à mettre en œuvre.

4-   Echantillonnage référence ou boule de neige

Dans ce processus, les personnes recrutées sont invitées à contacter des personnes qu’elles connaissent pour leur proposer de faire partie de l’échantillon également. Ces personnes sont ensuite invitées à faire de même autour d’elles, etc.

Cette méthode d’échantillonnage se révèle très utile lorsque l’équipe de chercheurs n’a pas de connaissances approfondies de la population cible, et donc peu de moyen de recruter de nombreux participants.

Par contre, cette technique introduit un biais car cela favorise une homogénéité de l’échantillon. Certains groupes seront plus représentés que d’autres et des personnes plutôt isolées ne seront pas du tout interrogées.

Minimiser les erreurs d’échantillonnage et les biais d’enquête

Connaître les principales erreurs d’échantillonnage possibles

Constituer un échantillon de répondants revient en quelque sorte à créer un raccourci pour mener son enquête. Mais le fait d’interroger un groupe restreint au lieu d’une population globale a tendance à réduire la précision des résultats.

Pour minimiser les écarts entre le résultat obtenu en interrogeant votre panel de répondants et celui qui serait obtenu en interrogeant la totalité de la population, vous devez être au fait des différentes erreurs possibles et tout faire pour les limiter.

Pour savoir comment faire, lisez notre article dédié aux erreurs d’échantillonnage et biais d’enquêtes. Vous obtiendrez des astuces et techniques pour mener vos études à bien et ainsi baser vos conclusions sur des résultats fiables et utilisables dans votre stratégie.

Choisir la bonne taille pour son échantillon

Pour obtenir des résultats fiables, la première chose à faire est de bien déterminer la taille de votre échantillon. Et ce travail est à renouveler pour chaque nouvelle recherche car en fonction de la typologie de votre population cible ou la nature des résultats attendus vous n’allez pas interroger le même nombre de personnes.

Pour vous simplifier la tâche, nous mettons à votre disposition un outil en ligne et gratuit qui vous permet de calculer facilement la taille idéale pour votre échantillon de répondants. Cependant, pour l’utiliser, vous devez avoir certaines données en votre possession.

A savoir :

• Taille de la population de référence (ou du moins, une bonne approximation)
• Le niveau de confiance attendu
• La marge d’erreur acceptable (également appelée intervalle de confiance)

Si l’une de ces informations ne vous est pas familière, n’hésitez pas à consulter notre article portant sur le calcul de la taille d’échantillons pour les études marketing. Vous trouverez sur cette page notre outil de calcul gratuit et tous les renseignements dont vous avez besoin pour obtenir des données fiables dans vos différentes enquêtes marketing.