Les résultats d’une enquête par sondage ne sont extrapolables à la population tout entière que si l’échantillon est représentatif. Or cette représentativité est liée à la méthode d’échantillonnage appliquée, probabiliste ou empirique. Quelles sont ces méthodes ?
Cet article aborde un sujet théorique essentiel dans le monde des enquêtes et sondages. Je le traite ici de la façon la plus complète possible mais aussi la plus simple, pour être à la portée de tous :
- Les principaux concepts de l’échantillonnage : population, base de sondage, couverture, échantillon, etc.
- Représentativité de l’échantillon : peut-on extrapoler les résultats de l’enquête à la population entière ?
- Méthodes d’échantillonnage aléatoires : 4 méthodes issues des la théorie des probabilités
- Méthodes d’échantillonnage non aléatoires : 4 méthodes empiriques directement applicables
questionnaire-pro, logiciel d'enquêtes édité par Questio
Réalisation de sondages par la méthode des quotas, simples ou croisés, pour échantillon représentatif
I. Les principaux concepts de l’échantillonnage
Voici un schéma qui présente les principaux concepts à connaître (cette figure est reproduite à partir de l’ouvrage Etudes et analyses marketing dont la 8ème édition est parue chez Pearson en août 2018) :
Population
La population est l’ensemble des individus auxquels on s’intéresse, autrement dit c’est le groupe entier tel que défini dans les objectifs de l’enquête.
Base de sondage
La base de sondage disponible pour réaliser l’enquête ne correspond pas toujours exactement à la population. Par exemple, une liste extraite d’un annuaire d’entreprises peut ne pas être exhaustive, ne pas être à jour, contenir des entreprises qui ont fait faillite, etc. Dans certains cas, à défaut de liste, la base de sondage se résume à la série d’hypothèses formulées sur la population, par exemple les consommateurs de café buvant au moins deux tasses par jour.
Erreur de couverture
L’écart d’adéquation entre la base de sondage et la population entière correspond à l’erreur de couverture.
Échantillon
L’échantillon est le sous-ensemble de la population sélectionné pour représenter le groupe entier.
Erreur d’échantillonnage
On appelle erreur d’échantillonnage tout type d’erreur lié à la méthode d’échantillonnage. Dans le schéma ci-dessus, on voit qu’un partie de l’échantillon se trouve à l’extérieur de la population.
Unité d’échantillonnage
On appelle unité d’échantillonnage l’unité de base de l’enquête. Le plus souvent il s’agit de l’individu qui répond à l’enquête mais il peut aussi s’agir d’un foyer familial ou d’une entreprise.
II. Représentativité de l’échantillon
L’essentiel à retenir, c’est que les résultats obtenus sur l’échantillon ne sont extrapolables à la population entière que si l’échantillon est représentatif.
Or la représentativité de l’échantillon dépend essentiellement de la méthode d’échantillonnage adoptée :
En théorie, seul un échantillonnage aléatoire, aussi appelé probabiliste, car il repose sur la théorie des probabilités, permet d’obtenir des résultats représentatifs. Ceci sous réserve de l’absence d’autres biais comme par exemple l’erreur de couverture vue précédemment.
En pratique, comme le recours aux méthodes de sondage aléatoire est difficile à mettre en œuvre et requiert en général l’intervention d’un spécialiste, on se tourne le plus souvent vers une méthode de sondage empirique comme par exemple la méthode des quotas.
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Techniques simples d’échantillonnage
Quels que soient vos objectifs et le type d’enquête à mener, vous allez devoir définir la population cible à interroger et vous chercherez à constituer un échantillon tiré de la base de sondage. En pratique, on choisira souvent une méthode […] Lire la suite
III. Méthodes d’échantillonnage aléatoires
Ces méthodes supposent qu’on dispose d’une base de sondage correspondant à la population étudiée (et aussi, ne l’oubliez pas, que toutes les unités de l’échantillon constitué répondent effectivement à l’enquête).
Si vous n’êtes pas dans ce cas de figure, vous pouvez passer directement aux méthodes non aléatoires.
Examinons ici 4 méthodes d’échantillonnage probabilistes parmi les plus utilisées :
Échantillonnage aléatoire simple
Le sondeur utilise des nombres sélectionnés de façon aléatoire par un ordinateur, compose des numéros au hasard ou utilise une autre procédure de sélection aléatoire qui garantit que tous les membres de la population de la base de sondage ont la même probabilité de faire partie de l’échantillon. Exemple : le tirage des boules du loto !
Échantillonnage systématique
Le sondeur s’appuie sur une base de sondage répertoriant les membres de la population pour sélectionner un point de départ aléatoire pour le premier membre de l’échantillon. Pour sélectionner tous les autres membres de l’échantillon, on utilise alors un pas, calculé en divisant le nombre d’unités de la base de sondage par la taille de l’échantillon.
Vous trouverez la formule de calcul de la taille de l’échantillon en fonction du niveau de confiance souhaité et de la marge d’erreur tolérée dans cet autre article intitulé : Déterminer la taille de l’échantillon.
Échantillonnage par grappes
La base de sondage est divisée en sous-groupes appelés grappes, qui doivent partager de fortes similarités :
le sondeur peut alors sélectionner au hasard quelques grappes pour lesquelles il interroge la totalité des individus (échantillonnage en un degré) ;
il peut également choisir davantage de grappes au hasard et constituer des échantillons dans chaque grappe (échantillonnage en deux degrés).
Cette méthode est à privilégier dans le cas de grappes très similaires pouvant être identifiées facilement, par exemple des espaces géographiques.
Échantillonnage stratifié
Lorsque la population est censée avoir une distribution asymétrique pour un ou plusieurs de ses facteurs discriminants (les revenus ou l’utilisation d’un produit, par exemple) le sondeur identifie des sous-groupes dans la population de la base de sondage, que l’on appelle des strates. Il extrait ensuite un échantillon aléatoire simple pour chaque strate.
IV. Méthodes d’échantillonnage non aléatoires
Voyons maintenant, parmi les méthodes d’échantillonnage non aléatoires, 4 méthodes empiriques auxquelles vous pouvez recourir en pratique. Elles sont ici décrites succinctement. Si vous souhaitez vous approprier ces techniques pour les mettre en œuvre dans vos enquêtes et sondages, je vous invite à lire cet article intitulé Techniques simples d’échantillonnage.
Échantillonnage de convenance
On parle d’un échantillon de convenance quand par exemple on choisit un endroit fréquenté, comme un carrefour piéton très emprunté ou un centre commercial, pour constituer la base de sondage à interroger. Autre exemple : pour son mémoire de fin d’études, un étudiant utilise une plate-forme pour poster son questionnaire en ligne et fait appel à la communauté pour obtenir des réponses.
Ce type d’échantillon présente souvent des biais dont il faut tenir compte pour l’exploitation des résultats de l’enquête. L’erreur de couverture concerne les membres de la population qui ne fréquentent pas régulièrement ou pas du tout l’endroit choisi (carrefour, centre commercial ou plate-forme internet). On peut souligner une autre erreur liée à la méthode arbitraire utilisée par l’enquêteur pour sélectionner les personnes à interroger.
Échantillonnage au jugé
Le sondeur fait appel à son jugement ou à celui d’une autre personne compétente pour identifier les personnes à inclure dans l’échantillon. Les critères de sélection sont subjectifs et pratiques ; cela implique nécessairement que certains membres de la population auront moins de chances d’être sélectionnés que d’autres.
Comme l’échantillon de convenance, l’échantillon constitué au jugé présente des risques de biais importants.
Échantillonnage boule de neige
Les personnes interrogées sont invitées à fournir le nom ou les coordonnées d’autres personnes qu’elles jugent aptes à répondre au questionnaire. De façon évidente, tous les membres de la population n’ont pas la même probabilité d’être sélectionnés.
Par exemple, pour le lancement d’un nouveau produit pour les sportifs, on veut savoir quelles sont les attentes des consommateurs ; on commence à envoyer le questionnaire à quelques sportifs que l’on connait et on leur demande de le diffuser dans leur propre entourage.
C’est l’effet boule de neige. Cette méthode fait l’objet d’un article à part entière de ce blog : Une alternative : la méthode de la boule de neige.
Échantillonnage par quotas
Le sondeur identifie des caractéristiques (critères démographiques ou utilisation de produits, par exemple) qui lui permettent de définir des quotas pour chaque catégorie. La taille des quotas est proportionnelle à la taille relative de chaque catégorie au sein de la population. La méthode des quotas sert souvent à s’assurer que les échantillons de convenance respectent la structure de la population et ses quotas.
Comme la méthode de la boule de neige présentée juste avant, l’échantillonnage par quotas est détaillé dans cet article qui lui est dédié : Méthode (empirique) des quotas.
A ceux d’entre vous qui, arrivés à la fin de cet article, souhaitent approfondir, ayant besoin d’acquérir de solides connaissances en études marketing, je recommande particulièrement l’ouvrage Etudes et analyses marketing déjà cité plus haut.
Si cet article vous a plu, dites-le dans les commentaires et partagez-le sans modération !
Très bon article , il sert de rappel mémoire aux fondamentaux dans les études de marché.
Merci Oum Inak, cela fait toujours plaisir d’avoir un retour positif comme le vôtre.
Bonjour à vous, mon sujet est: étalement urbain et mobilité spatiale à Soubré. Je souhaite enquêter la population pour savoir ce qui les motive à habiter en périphérie, arrive t’elle à se déplacer facilement, les prix des logements sont-ils accessibles, quelles sont les problèmes auxquels elle est confrontée. Comment je dois procéder svp ? Besoin d’explications merci
Votre sujet a l’air très intéressant.
On aborde traditionnellement un sujet tel que le vôtre en respectant les étapes suivantes :
– problématique : à quelle question l’étude doit répondre ?
– étude documentaire : elle consiste à tirer parti des informations déjà existantes, notamment par des recherches sur internet.
– étude qualitative : son objectif est de comprendre les comportements ou les motivations des individus et elle repose en général sur des entretiens individuels en profondeur ou sur des entretiens collectifs auprès d’un petit nombre de personnes ciblées (des experts par exemple).
– étude quantitative : elle a pour objectif de mesurer (ou quantifier, d’où son nom) les attitudes ou les opinions d’un échantillon de la population étudiée, ceci à partir des réponses obtenues à un questionnaire
– synthèse et décisions : le rapport de synthèse doit conduire à mettre en relief les réponses apportées par l’étude qui sont vraiment en rapport avec la problématique initiale.
Bon courage pour vos travaux.
Magnifique article !
Est-ce qu’il y a des situations particulières dans lesquelles les résultats issus d’une recherche basée sur la technique d’échantillonnage par convenance peuvent être généralisés ?
Quand on utilise une méthode d’échantillonnage non aléatoire, comme la méthode des quotas ou dans votre cas un échantillon de convenance, en principe on ne peut pas extrapoler à la population toute entière les résultats obtenus sur l’échantillon. Cela dit, en pratique, si vous disposez de données de calage sur la population (par exemple la structure par sexe et par âge), vous pouvez contrôler votre échantillon a posteriori et éventuellement lui appliquer un redressement pour que sa structure corresponde à la structure de la population, comme les instituts de sondage le font couramment avec la méthode des quotas.
Merci Mme Françoise Lafont, pour les différents articles que vous publiés, qui sont très pratiques. j’aimerais savoir qu’est ce qui détermine ou obligerait à utiliser échantillonnage non aléatoire (empirique), sachant qu’il ne sera jamais représentatif comme échantillonnage aléatoire. est ce que l’interprétation de ces 2 types d’échantillonnage se fait de la même façon ?
Bonjour et merci pour votre retour positif sur les articles de ce blog !
Ce qui contraint le plus souvent à utiliser un échantillonnage non aléatoire (empirique), c’est quand les conditions ne sont pas réunies pour constituer et interroger un échantillon aléatoire.
Par exemple :
– il n’existe pas de base de sondage correspondant à la population étudiée,
– on ne peut pas garantir que toutes les unités de l’échantillon constitué vont effectivement répondre à l’enquête (personnes injoignables, ayant déménagé, refus de répondre, etc.),
– ou tout simplement le recueil de l’information serait trop coûteux.
Dans la pratique, dès lors que les unités interrogées sont des êtres humains (études de marché, sondages d’opinion, enquêtes de satisfaction…), il est extrêmement rare que les conditions soient réunies pour mettre en œuvre un échantillonnage aléatoire. On utilise donc des méthodes empiriques.
Au niveau de l’analyse des réponses, il faut garder à l’esprit la façon dont l’échantillon a été constitué si on souhaite extrapoler à la population tout entière les résultats obtenus sur l’échantillon. Des tests statistiques comme par exemple le test du Khi-deux peuvent s’avérer précieux.
En espérant avoir répondu à vos questions.
Bonsoir Madame. Je suis en train de lire vos commentaires aux différentes préoccupations sur l’échantillonnage et je vois qu’il y a lieu de faire ce que vous appelez “redressement” après avoir fait recours à un échantillonnage non aléatoire. Ce faisant, j’aimerais en savoir plus parce que ça me parait intéressant.
Bonjour et merci de l’intérêt que vous portez au blog de Questio et à cet article sur les méthodes d’échantillonnage.
Effectivement si vous avez recueilli des données sur un échantillon et si vous disposez par ailleurs de données de calage sur la population dont est extraite l’échantillon, vous pouvez redresser les données obtenues sur l’échantillon.
Le redressement est une pratique courante dans le domaine des sondages. Son objectif est d’améliorer la représentativité de l’échantillon interrogé, sur un certain nombre de critères de qualification. Dans le principe, seul un échantillon ayant la même structure que la population mère sur les critères que l’on connaît de cette population permet de généraliser les réponses obtenues sur les autres critères, à l’ensemble de cette population. Le redressement consiste donc à appliquer des pondérations aux réponses pour augmenter ou réduire le poids des répondants selon qu’ils sont sous représentés ou sur représentés dans l’échantillon interrogé par rapport à la population mère.
Il existe différentes méthodes statistiques (en général itératives) pour calculer les poids de redressement, vous trouverez des informations sur ces méthodes en poursuivant vos recherches sur internet.
Bonjour madame, je suis entrain de preparer mon pfe et jai besoin de quelque chose sur
Les Apports de l’échantillonnage pour le développement des produits de l’entreprise. Merci
Bonjour Ayoub, sincèrement désolée mais je ne sais pas ce que vous appelez “pfe” et à quel type de produits vous faites référence, aussi je ne peux pas répondre à votre demande. Pouvez-vous la préciser ?
Bonjour Madame ,je veux savoir votre avis sur mon choix d’echantillion exhaustif pour mon projet de fin d’etude (pfe) dans lequel j’ai procede par une recherche action ,j’ai choisi une classe d’etudiants (dont l’effectif est de 27) d’une seule option a savoir l’anesthesie reanimation auxquels j’ai administre un portfolio a remplir au cours de leur stage et ce pendant une duree de deux mois ,sachant qu’ils n’ont jamais travaille avec ce type de document au cours de leur stage .dans mon etude je cherche a connaitre leur perceptions dudit outil et j’envisage leur administrer un questionnaire pour recueillir leur perceptions . Je veux savoir votre avis sur le choix de l’echantillion exhaustif ainsi que sur son effectif et sur la methode de recueil de donnees a savoir le questionnaire et mercii .
Si je vous comprends bien, Naima, la population totale de votre étude est de 27 individus. Avec une population mère si petite, vous n’êtes pas vraiment dans une problématique d’échantillonnage. Si vous appliquez la formule de calcul de la taille de l’échantillon, avec le coefficient correcteur lié aux petites populations, vous allez trouver qu’il faut interroger quasiment la totalité de la population, sinon la précision de l’estimation sera très dégradée. Donc il faut en effet vous orienter vers un échantillon exhaustif.
Bonjour Françoise, je vous remercie pour ce travail d’accompagnement que vous faites. Vous avez une approche simplifiée de l’explication et ca nous permet de voir plus clair certains aspects de nos travaux de recherche.
je fais en ce moment un travail de recherche sur la promotion pharmaceutique dans mon pays et son impact sur la pratique medico-pharmaceutique. j’opterai pour une méthode qualitative et quantitative. A ce titre je souhaiterais faire une enquête auprès de médecins et pharmaciens dans les 4 principales villes de mon pays le Cameroun. Comment pourrais je faire pour déterminer la taille de l’échantillon? Merci d’avance
Tout d’abord merci, Tiam Wilfried, pour votre appréciation sur le blog de Questio.
Concernant votre problématique, j’aurais tendance à l’aborder avec un échantillonnage par grappes. Ceci à supposer que vous disposiez d’une base de sondage correspondant à la population étudiée, dans votre cas une liste exhaustive des médecins et pharmaciens exerçant dans les 4 villes du Cameroun que vous étudiez.
La méthode des grappes est intéressante si chaque ville présente des caractéristiques distinctes et bien identifiables et si ces caractéristiques peuvent influer sur ce que vous cherchez à mesurer par votre étude. Pour faire un parallèle avec des grappes de raisin, si une grappe est très exposée au soleil et une autre est à l’ombre sous le feuillage, il faut goûter un grain de chaque grappe pour savoir si le raisin est à maturité ! Dans ce blog qui est généraliste, je ne détaille pas cette méthode d’échantillonnage particulière mais vous trouverez sûrement des explications complémentaires en poursuivant vos recherches sur internet.
Ce qui est important avant tout, c’est la connaissance que vous pouvez avoir en amont de la population que vous voulez étudier (données et statistiques disponibles, études menées antérieurement, etc.). C’est cette connaissance qui vous permettra de choisir la meilleure méthode d’échantillonnage. La formule de calcul de la taille de l’échantillon est ici.
Quant à l’approche qualitative, elle vous permettra, entre autres, de bâtir le questionnaire pour la phase quantitative.
Vous souhaitant le meilleur succès dans vos travaux.
Bonsoir, ma question consiste seulement à savoir l’auteur de la formule : n=N/1+(N×e²)
Désolée Maombi Othniel, pour tenter de vous répondre il faudrait d’abord spécifier les variables contenues dans cette formule et le contexte dans lequel elle s’applique. Je peux imaginer que n et N seraient respectivement la taille de l’échantillon et celle de la population mais pour le reste, vous me faites jouer aux devinettes !!!
Bonjour, je dois faire une enquete et la polation enqueter est de 150 personnes répartis dans trois zones est ce que je peux utiliser l’échantillonage probalistique stratifié et comment svp?
Bonjour Antoinette, merci pour votre question.
Oui, sur le principe, pour une population répartie dans trois zones, il est possible de partir sur un échantillonnage par strates. Cette méthode est particulièrement intéressante si les zones présentent des caractéristiques différentes les unes des autres.
Toutefois, j’attire votre attention sur la petite taille de votre population : 150 personnes réparties sur trois zones, cela fait en moyenne une cinquantaine d’individus par zone. Vous allez devoir appliquer un coefficient correcteur à vos calculs de taille d’échantillon, qui risque de vous conduire à interroger une proportion très importante de la population.
Dans ce contexte, la notion même d’échantillon pose question. Je vous invite à revoir en amont les objectifs de l’enquête pour trouver la méthodologie adéquate.
Bonjour Françoise,
Ma préoccupation est celle-ci, j’ai réalisé mes enquêtes dans six (6) quartiers dans une même commune ( commune de Ndjili/Congo Kinshasa), par quartier j’ai enquêté 10 ménages aléatoirement,
Alors j’aimerais savoir, quels sont les arguments motivant un chercheur de faire un échantillonnage aléatoire ?
Bonjour et merci Bilo pour votre question. La réponse est plutôt simple. Le principal intérêt d’un échantillonnage purement aléatoire (probabiliste), c’est qu’il permet d’obtenir un échantillon représentatif, et donc qu’il est possible d’extrapoler les résultats obtenus sur l’échantillon à la population tout entière. Ce qui est particulièrement puissant, reconnaissons-le !
Toutefois, dans les sciences humaines, il est assez difficile de mettre en œuvre une méthode vraiment aléatoire pour constituer l’échantillon. Vous dites que vous avez “enquêté 10 ménages aléatoirement” mais comment avez-vous procédé ? Pouvez-vous garantir que tous les ménages avaient la même chance d’être sélectionnés dans votre échantillon ?
Supposons par exemple que vous avez frappé aux portes. Si des ménages étaient absents au moment où vous vous êtes présenté, ils n’ont pas pu être enquêtés, ils n’avaient donc pas la même chance d’être dans l’échantillon que leurs voisins qui étaient présents.
Et même si tous les ménages étaient présents, certains ont peut-être refusé de répondre pour une raison X ou Y que vous ne connaissez pas ; le motif du refus est possiblement la source d’un biais statistique.
Cela ne veut pas dire que votre étude n’est pas fiable mais, en tant que chercheur, vous devez être parfaitement conscient des réserves que le mode d’échantillonnage choisi induit sur vos résultats, et en faire une analyse rigoureuse.
Bonsoir Mme,
Merci pour toutes les informations que vous nous données et vos réponses sont très instructifs.
Je doit soutenir sur le thème ” le suivi et le traitement du courrier via une application de gestion électronique de documents”. Ma population total est de 2257 (pour trois (3) directions), mon échantillon est de 423 et mes retours de questionnaire est de 153.
Dans ce cas comment pourrai-je me défendre si l’on me demande si mon échantillonnage est représentatif. Merci.
Si je comprends bien, Esther, vous avez sélectionné un échantillon de 423 personnes mais seules 153 personnes ont répondu au questionnaire. Votre échantillon réel est donc de 153. Toutefois une taille d’échantillon ne suffit pas à savoir si un échantillon est représentatif ou non. C’est la méthode d’échantillonnage qui compte 😉
Plusieurs remarques :
1) Dans l’absolu et en supposant que l’échantillon soit représentatif, 153 répondants ce n’est pas vraiment suffisant pour vous apporter une bonne précision dans les résultats obtenus. Je vous invite à calculer votre marge d’erreur pour une proportion donnée, en partant de votre taille d’échantillon et en renversant la formule de calcul donnée ici. Si vos résultats ne sont pas des proportions mais des moyennes (données numériques) la formule existe aussi, vous la trouverez en poursuivant vos recherches sur internet.
2) Près des 2/3 des personnes sollicitées n’ont pas répondu au questionnaire, ce taux de non-réponse est une source de biais importante. Il vous faudrait connaître les motifs de cette non-réponse et les analyser pour être en mesure d’argumenter si besoin. Ou a minima étudier le profil des non-répondants (si vous le connaissez) pour le comparer à celui des répondants. Il y a sûrement beaucoup à apprendre sur ce point.
3) Normalement, on définit la méthode d’échantillonnage avant de réaliser l’enquête. Mais il est possible de contrôler a posteriori la représentativité d’un échantillon, à condition de disposer de données de calage à la fois sur l’échantillon et sur la population tout entière. Si l’échantillon respecte la même structure que la population toute entière sur deux ou trois variables clés, alors on peut extrapoler les résultats, en tenant compte de l’intervalle de confiance et de la marge d’erreur. C’est le principe de base de la méthode des quotas.
En espérant que ces éléments vous aideront à justifier votre démarche. Bon courage !
Bonjour madame,
Je me demandais si selon la méthode d’échantillonnage, est-on toujours représentatif de la population d’étude.?
Je m’explique pour une étude, j’ai le choix d’effectuer une échantillonnage soit en réalisant une sélection aléatoire dans ma population ou soit en réalisant une sélection selon des proportions déterminées dans cette population.
En vous remerciant.
Et non justement Céline, en ne prenant qu’un échantillon, on n’est pas toujours représentatif de la population étudiée, toute la difficulté est là. Si vous avez la possibilité de réaliser un tirage réellement aléatoire dans votre population, c’est une très grande chance et je pense que vous devriez la saisir !
Bonjour Françoise, tout d’abord merci pour vos explications. Pour une personne comme moi, pas très à l’aise avec tout ça c’est vraiment très bien.
Ma question est la suivante j’ai élaboré une enquête sur la performance des salariés en entreprise, il me faut un minimum de 50 répondants . Quelle sera la taille de l’échantillon ? Je vous remercie pour votre retour
Bonjour Fatouma et merci de votre question. Mais je ne suis pas sûre de bien comprendre votre interrogation : si vous prévoyez d’interroger 50 individus parmi l’ensemble des salariés de l’entreprise étudiée, alors la taille de votre échantillon, c’est 50 ! S’ils ne sont que 47 à répondre réellement, alors la taille de l’échantillon égale 47.
Juste une remarque, dans l’absolu, un échantillon de l’ordre de 50 répondants ce n’est pas beaucoup pour une étude quantitative… Cela permet normalement de stabiliser une proportion mais ce n’est pas suffisant pour stabiliser une moyenne.
Bonjour Madame.
J’aimerais savoir comment désigne-t-on une situation où toute la population cible fait l’objet de l’enquête. Par exemple, le projet a formé 100 producteurs sur des techniques de production en Afrique. 2 ans plus tard le projet veut connaitre les effets de son intervention sur les bénéficiaires. Vu que la population est limitée, l’on décide d’administrer le questionnaire sur les 100 producteurs et non de faire un échantillon. Comment peut-on appeler cela ?
Merci beaucoup
Bonjour Amine, quand on recueille des données sur 100% de la population, c’est ce qu’on appelle techniquement un recensement. Toutefois on a coutume d’utiliser ce mot pour le recensement de la population d’un pays, et plus rarement pour des contextes d’études spécifiques.
Dans votre cas, je serais tentée de dire qu’il s’agit d’une enquête exhaustive.
bonjour madame Françoise Lafont
dans quel cas on peut dire qu’un tirage aléatoire stratifié est meilleur par rapport à un tirage aléatoire simple.
dans quel cas on peut dire qu’un tirage systématique est meilleur par rapport à un tirage aléatoire simple.
comment je peux transformer les certitudes en incertitudes.
Merci Amine pour votre question qui est tout à fait pertinente. En réalité, on ne peut pas dire dans l’absolu qu’un type d’échantillonnage est meilleur ou moins bon qu’un autre.
C’est VOTRE connaissance (la plus fine possible) de la population a étudier qui va vous conduire à choisir plutôt telle ou telle méthode.
Par exemple, l’échantillonnage par strates est une méthode particulièrement intéressante si votre population se répartit en plusieurs groupes présentant des caractéristiques différentes les unes des autres. Imaginons une étude sur les transports publics urbains, les habitants du centre ville n’ont généralement pas le même profil que les habitants de la périphérie, du coup ils n’ont sans doute pas les mêmes habitudes de déplacement et les mêmes attentes, tirer des sous-échantillons semble pertinent a priori. Autre cas de figure, on utilise souvent un échantillon stratifié quand on connait à l’avance les tranches de revenus des foyers de la cible à interroger.
Vous voyez, c’est vraiment en fonction des données dont vous disposez sur la population étudiée, et de votre analyse en amont de la problématique, que vous pourrez choisir la meilleure méthode d’échantillonnage. Je vous souhaite le meilleur succès dans votre projet d’étude.
Merci madame Françoise Lafont pour vos différentes interactions
Je suis entrain de mener une étude comparative des niveaux des efficacités économiques des 6 villages différents.
J’ai choisi d’utiliser l’échantillonnage stratifié pour mon travail.
Je ne sais pas si celà cadre avec mon travail
Merci Viviane pour votre commentaire. Vous ne précisez pas si les strates que vous envisagez sont les 6 villages que vous étudiez mais je suppose que c’est le cas.
Un échantillonnage stratifié est particulièrement intéressant lorsque la population étudiée est censée avoir une distribution asymétrique pour une ou plusieurs caractéristiques (niveau de revenu par exemple).
A l’inverse, on pratique l’échantillonnage par grappes quand la base de sondage peut être divisée en sous-groupes (grappes) qui partagent de fortes similarités. La méthode des grappes est utile quand on s’intéresse à des espaces géographiques distincts, comme c’est votre cas.
Reste à savoir si les villages sont plutôt similaires ou au contraire très différents, là je ne peux pas vous aider ! Seule votre connaissance a priori du sujet d’étude peut vous guider dans votre choix méthodologique.
J’ajoute que les deux méthodes peuvent sembler proches au niveau du tirage de l’échantillon mais les concepts statistiques sur lesquels elles reposent ne sont pas les mêmes, le calcul des estimateurs de résultats est donc différent.