Les différents types de plans d'échantillonnage en sociologie

Les différents types de plans d'échantillonnage en sociologie

Etant donné qu'il est rarement possible d'étudier une population entière cible, les chercheurs utilisent des échantillons pour collecter des données et répondre à des questions de recherche. Un échantillon est simplement un sous-ensemble de la population étudiée; il représente la population la plus large et sert à tirer des conclusions à son sujet. Les sociologues utilisent généralement deux techniques d'échantillonnage: celles basées sur la probabilité et celles qui ne le sont pas. Ils peuvent générer différents types d'échantillons en utilisant les deux techniques.

Techniques d'échantillonnage non probabiliste

Le modèle non probabiliste est une technique dans laquelle les échantillons sont recueillis de manière à ne pas donner à tous les individus d'une population les mêmes chances d'être sélectionnés. Bien que le choix d'une méthode non probabiliste puisse entraîner des données biaisées ou une capacité limitée à tirer des conclusions générales sur la base des résultats, il existe également de nombreuses situations dans lesquelles le choix de ce type de technique d'échantillonnage est le meilleur choix pour la question de recherche ou le stade. De la recherche. Quatre types d'échantillons peuvent être créés avec le modèle non probabiliste.

Recours aux sujets disponibles

S'appuyer sur les sujets disponibles est un modèle risqué qui exige beaucoup de prudence de la part du chercheur. Puisqu'il s'agit d'un échantillonnage de passants ou d'individus avec lesquels les chercheurs entrent en contact de manière aléatoire, cet échantillon est parfois qualifié d'échantillon de commodité, car il ne permet pas au chercheur de contrôler la représentativité de l'échantillon.

Bien que cette méthode d'échantillonnage présente des inconvénients, elle est utile si le chercheur souhaite étudier les caractéristiques des personnes qui passent au coin d'une rue à un moment donné, surtout si la réalisation de telles recherches ne serait pas possible autrement. Pour cette raison, des échantillons de commodité sont couramment utilisés aux stades préliminaires ou pilotes de la recherche, avant le lancement d'un projet de recherche plus important. Bien que cette méthode puisse être utile, le chercheur ne pourra pas utiliser les résultats d'un échantillon de commodité pour généraliser sur une population plus large.

Échantillon raisonné ou jugé

Un échantillon à but déterminé ou à jugement est un échantillon sélectionné en fonction de la connaissance d'une population et du but de l'étude. Par exemple, lorsque des sociologues de l'Université de San Francisco ont voulu étudier les effets émotionnels et psychologiques à long terme du choix d'interrompre une grossesse, ils ont créé un échantillon comprenant exclusivement les femmes qui avaient subi un avortement. Dans ce cas, les chercheurs ont utilisé un échantillon à dessein, car les personnes interrogées répondaient à un objectif ou à une description spécifique nécessaire à la conduite de la recherche.

Échantillon de boule de neige

Un échantillon boule de neige est approprié pour la recherche lorsque les membres d'une population sont difficiles à localiser, tels que les personnes sans abri, les travailleurs migrants ou les immigrants sans papiers. Un échantillon boule de neige est un échantillon dans lequel le chercheur collecte des données sur les quelques membres de la population cible qu’il ou elle peut localiser, puis demande à ces personnes de fournir les informations nécessaires pour localiser les autres membres de cette population.

Par exemple, si une chercheuse souhaite interroger des immigrants sans papiers du Mexique, elle peut interroger quelques personnes sans papiers qu'elle connaît ou peut localiser. Ensuite, elle s’appuierait sur ces sujets pour aider à localiser davantage de personnes sans papiers. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que la chercheuse obtienne toutes les interviews dont elle a besoin ou jusqu'à ce que tous les contacts soient épuisés.

Cette technique est utile lorsque vous étudiez un sujet sensible que les gens ne pourraient peut-être pas aborder ouvertement, ou si le fait de parler des problèmes sous enquête pourrait compromettre leur sécurité. Une recommandation d'un ami ou d'une connaissance selon laquelle on peut faire confiance au chercheur contribue à augmenter la taille de l'échantillon.

Échantillon de quota

Un échantillon de quota est un échantillon dans lequel les unités sont sélectionnées dans un échantillon sur la base de caractéristiques prédéfinies, de sorte que l'échantillon total présente la même distribution de caractéristiques supposées exister dans la population à l'étude.

Par exemple, les chercheurs réalisant un échantillon de quota national peuvent avoir besoin de savoir quelle proportion de la population est composée d'hommes et quelle proportion est composée de femmes. Ils peuvent également avoir besoin de connaître le pourcentage d'hommes et de femmes appartenant à des groupes d'âge, de race ou de classe différents, entre autres. Le chercheur collecterait ensuite un échantillon reflétant ces proportions.

Techniques d'échantillonnage probabiliste

Le modèle de probabilité est une technique dans laquelle les échantillons sont rassemblés de manière à donner à tous les individus de la population une chance égale d'être sélectionnés. Beaucoup considèrent qu'il s'agit de la méthode d'échantillonnage la plus rigoureuse sur le plan méthodologique, car elle élimine les biais sociaux susceptibles de façonner l'échantillon de recherche. En fin de compte, cependant, la technique d’échantillonnage que vous choisissez doit être celle qui vous permet le mieux de répondre à votre question de recherche. Il existe quatre types de techniques d'échantillonnage probabiliste.

Échantillon aléatoire simple

L'échantillon aléatoire simple est la méthode d'échantillonnage de base utilisée dans les méthodes statistiques et les calculs. Pour collecter un échantillon aléatoire simple, un numéro est attribué à chaque unité de la population cible. Un ensemble de nombres aléatoires est ensuite généré et les unités de ces nombres sont incluses dans l'échantillon.

Un chercheur étudiant une population de 1 000 personnes pourrait souhaiter choisir un échantillon aléatoire de 50 personnes. Tout d'abord, chaque personne est numérotée de 1 à 1 000. Ensuite, vous générez une liste de 50 nombres aléatoires, généralement avec un programme informatique, et les individus auxquels ces numéros ont été attribués sont ceux inclus dans l’échantillon.

Lorsqu'on étudie des personnes, cette technique est mieux utilisée avec une population homogène ou ne différant pas beaucoup selon l'âge, la race, le niveau d'instruction ou la classe. En effet, face à une population plus hétérogène, un chercheur risque de créer un échantillon biaisé si les différences démographiques ne sont pas prises en compte.

Échantillon systématique

Dans un échantillon systématique, les éléments de la population sont placés dans une liste, puis tous les nL’élément de la liste est choisi systématiquement pour inclusion dans l’échantillon.

Par exemple, si la population d’études comptait 2 000 étudiants dans une école secondaire et que le chercheur souhaitait un échantillon de 100 étudiants, les étudiants seraient placés sous forme de liste, puis tous les 20 étudiants seraient sélectionnés pour être inclus dans l’échantillon. Pour éviter tout préjugé humain dans cette méthode, le chercheur doit sélectionner le premier individu au hasard. C'est ce qu'on appelle techniquement un échantillon systématique avec un début aléatoire.

Échantillon stratifié

Un échantillon stratifié est une technique d'échantillonnage dans laquelle le chercheur divise la totalité de la population cible en différents sous-groupes ou strates, puis sélectionne de manière aléatoire les sujets finaux proportionnellement à partir des différentes strates. Ce type d'échantillonnage est utilisé lorsque le chercheur souhaite mettre en évidence des sous-groupes spécifiques au sein de la population.

Par exemple, pour obtenir un échantillon stratifié d'étudiants universitaires, le chercheur organiserait d'abord la population par classe d'université, puis choisirait le nombre approprié d'étudiants de première année, de deuxième année, de deuxième année et d'aînés. Cela garantirait que le chercheur dispose d'un nombre suffisant de sujets de chaque classe de l'échantillon final.

Échantillon de cluster

L'échantillonnage en grappes peut être utilisé lorsqu'il est impossible ou peu pratique de dresser une liste exhaustive des éléments constituant la population cible. Cependant, en règle générale, les éléments de population sont déjà regroupés en sous-populations et des listes de ces sous-populations existent déjà ou peuvent être créées.

La population cible d'une étude est peut-être composée de membres d'église aux États-Unis. Il n'y a pas de liste de tous les membres d'église dans le pays. Le chercheur pourrait toutefois créer une liste d’églises aux États-Unis, choisir un échantillon d’églises, puis obtenir des listes de membres de ces églises.

Mis à jour par Nicki Lisa Cole, Ph.D.