L' EAS est la méthode d'échantillonnage la plus couramment utilisée. L'avantage de cette technique tient au fait qu'elle n'exige pas d'autres données dans la base de sondage que la liste complète des membres de la population observée et l'information pour les contacter.
Deux types d'échantillons peuvent être distingués : les échantillons non-probabilistes et les échantillons probabilistes. Les sujets ou les objets sont choisis selon une procédure pour laquelle la sélection n'est pas aléatoire.
On détermine l'intervalle d'échantillonnage k en divisant la population N par la taille de l'échantillon que l'on souhaite obtenir. On sélectionne un nombre qui correspond à l'origine choisie au hasard. Enfin, à partir de ce premier nombre, on sélectionne chaque kème individu.
L'obtention de réponses par échantillonnage non probabiliste est plus rapide et plus rentable que l'échantillonnage probabiliste, car l'échantillon est connu du chercheur. Les personnes interrogées répondent rapidement par rapport aux personnes sélectionnées au hasard, car elles sont très motivées pour participer.
On peut classer la plupart des méthodes d'échantillonnage en deux grandes catégories : l'échantillonnage aléatoire et l'échantillonnage représentatif. Un échantillon aléatoire est, comme son nom l'indique, un échantillon d'individus sélectionnés au hasard, conçu pour représenter l'ensemble de la population.
Utilisations de l'échantillonnage non probabiliste
L'échantillonnage non probabiliste est utilisé dans les cas suivants : Créer une hypothèse : Les chercheurs utilisent la méthode d'échantillonnage non probabiliste de créer une hypothèse lorsque l'on ne dispose que d'informations préalables limitées ou inexistantes.
Pour créer un échantillon précis : L'échantillonnage probabiliste aide les chercheurs à créer des échantillons précis de leur population. Les chercheurs utilisent des méthodes statistiques éprouvées pour constituer un échantillon de taille précise afin d'obtenir des données bien définies.
Les enquêtes qualitatives emploient des échantillons restreints où un nombre de personnes relativement petit sont étudiés en profondeur dans leur contexte de vie.
Afin de déterminer si un échantillon est représentatif d'une population, on calcule l'intervalle I de fluctuation au seuil de 95% ainsi que la fréquence f dans l'échantillon. Si f \in I, alors l'échantillon est représentatif de la population.
L'échantillonnage est un moyen de sélectionner un sous-ensemble d'unités d'une population cible dans le but de recueillir des renseignements. Ces renseignements sont utilisés pour tirer des conclusions au sujet de la population en général.
la capacité à capter la diversité du phénomène étudié ; l'absence de biais ou erreur systématique ; le lien entre la taille de l'échantillon et la confiance que l'on peut accorder à la généralisation des résultats.
Un échantillon sélectionné pour une étude quantitative est jugé comme représentatif quand il développe les mêmes caractéristiques et particularités que la population que l'on veut examiner et étudier. On peut notamment appeler cette population cible la “population mère”.
L'échantillonnage aléatoire simple, EAS : l'enquêteur extrait la liste des contacts de la population cible, puis fait générer un échantillon de manière automatique sur la base du hasard. C'est en quelque sorte un tirage au sort, où chaque individu a les mêmes chances d'être sélectionné pour l'enquête.
La méthodologie s'appuie sur un échantillon de taille importante (> 100) . L'échantillon doit être représentatif de la population de référence étudiée afin de pouvoir projeter les conclusions de l'enquête à l'ensemble de la population.
Les échantillons aléatoires, les échantillons aléatoires stratifiés et les échantillons par conglomérats sont des exemples de méthodes probabilistes.
L'idée principale de l'échantillonnage boule de neige est d'augmenter la taille d'un échantillon en utilisant les réseaux sociaux des personnes recrutées. La technique RDS reprend cette idée et l'adapte de manière à être applicable.
Mais on emploie le mot échantillon pour parler d'une fraction représentative d'un ensemble et le mot échantillonnage pour parler d'un ensemble d'échantillons.
Pour sélectionner cet échantillon, nous utilisons une table de numéros générés au hasard. Tout ce que nous avons à faire consiste à prendre un point de départ à l'intérieur de la table (un numéro de rangée et un numéro de colonne) et à examiner les numéros aléatoires qui y figurent.
Il existe deux techniques que les chercheurs peuvent utiliser pour créer des échantillons représentatifs. Il s'agit de l'échantillonnage probabiliste et de l'échantillonnage non probabiliste.
La méthode des quotas a ses propres avantages. C'est un processus facile à réaliser et à déchiffrer une fois l'échantillonnage effectué. Il améliore également la représentation d'un groupe particulier au sein de la population, garantissant ainsi que ces groupes ne sont pas surreprésentés.
Lorsque l'on ne maîtrise pas la liste des éléments de la base de sondage, on utilise une méthode d'échantillonnage empirique (nonprobability sampling) pour laquelle le choix des individus n'est pas aléatoire mais raisonné.
Échantillonnage non probabiliste
Dans le cas de l'échantillonnage probabiliste, chaque unité a une chance d'être sélectionnée. Dans celui de l'échantillonnage non probabiliste, on suppose que la distribution des caractéristiques à l'intérieur de la population est égale.