Les différents types de plans d'échantillonnage en sociologie

Puisqu'il est rarement possible d'étudier toute une population ciblée, les chercheurs utilisent des échantillons lorsqu'ils cherchent à collecter des données et à répondre aux questions de recherche. Un échantillon est simplement un sous-ensemble de la population étudiée; il représente la plus grande population et sert à tirer des conclusions sur cette population. 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 de non-probabilité est une technique dans laquelle les échantillons sont recueillis d'une manière qui ne donne pas à tous les individus d'une population des chances égales d'être sélectionnés. Bien que le choix d'une méthode non probabiliste puisse entraîner des données biaisées ou une capacité limitée à faire des inférences 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 particulière ou l'étape De la recherche. Quatre types d'échantillons peuvent être créés avec le modèle non probabiliste.

Dépendance à l'égard des sujets disponibles

S'appuyer sur les sujets disponibles est un modèle risqué qui nécessite une grande prudence de la part du chercheur. Puisqu'il implique l'échantillonnage de passants ou d'individus avec lesquels les chercheurs entrent en contact au hasard, il est parfois appelé un échantillon de commodité car il ne permet pas au chercheur d'avoir un contrôle sur la représentativité de l'échantillon.

Bien que cette méthode d'échantillonnage présente des inconvénients, elle est utile si le chercheur veut étudier les caractéristiques des personnes qui passent au coin d'une rue à un certain moment, surtout si la conduite de telles recherches ne serait pas possible autrement. Pour cette raison, des échantillons de commodité sont couramment utilisés dans les premières étapes ou les phases pilotes de la recherche, avant le lancement d'un projet de recherche plus vaste. 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 téléologique ou de jugement

Un échantillon téléologique ou subjectif est un échantillon qui est sélectionné en fonction des connaissances 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 qui comprenait exclusivement des femmes qui avaient subi un avortement. Dans ce cas, les chercheurs ont utilisé un échantillon téléologique parce que les personnes interrogées correspondaient à un objectif ou à une description spécifique qui était nécessaire pour mener la recherche..

Échantillon de boule de neige

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

Par exemple, si une chercheuse voulait interviewer des immigrants sans papiers du Mexique, elle pourrait interroger quelques individus sans papiers qu'elle connaît ou peut localiser. Par la suite, elle s'appuierait sur ces sujets pour aider à localiser davantage d'individus sans papiers. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que la chercheuse ait toutes les interviews dont elle a besoin, ou jusqu'à ce que tous les contacts soient épuisés.

Cette technique est utile pour étudier un sujet sensible dont les gens pourraient ne pas parler ouvertement, ou si parler des problèmes à l'étude pourrait compromettre leur sécurité. La recommandation d'un ami ou d'une connaissance selon laquelle le chercheur peut faire confiance travaille à augmenter la taille de l'échantillon. 

Échantillon de quota

Un échantillon contingenté est un échantillon dans lequel les unités sont sélectionnées dans un échantillon sur la base de caractéristiques prédéfinies afin que l'échantillon total ait la même distribution des caractéristiques supposées exister dans la population étudiée.

Par exemple, les chercheurs réalisant un échantillon de quota national pourraient avoir besoin de savoir quelle proportion de la population est masculine et quelle proportion est féminine. Ils pourraient également avoir besoin de connaître le pourcentage d'hommes et de femmes qui appartiennent à des tranches d'âge, de race ou de classe différentes, entre autres. Le chercheur recueillerait ensuite un échantillon reflétant ces proportions.

Techniques d'échantillonnage de probabilité

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

Échantillon aléatoire simple

L'échantillon aléatoire simple est la méthode d'échantillonnage de base supposée dans les méthodes statistiques et les calculs. Pour collecter un échantillon aléatoire simple, chaque unité de la population cible se voit attribuer un numéro. 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 personnes affectées à ces nombres sont celles incluses dans l'exemple.

Lorsque l'on étudie les gens, cette technique est mieux utilisée avec une population homogène, ou qui ne diffère pas beaucoup selon l'âge, la race, le niveau d'éducation ou la classe. En effet, lorsqu'il s'agit d'une population plus hétérogène, un chercheur court le 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 mis dans une liste puis tous les ne élément de la liste est choisi systématiquement pour inclusion dans l'échantillon.

Par exemple, si la population étudiée comprenait 2000 élèves d'un lycée et que le chercheur voulait un échantillon de 100 élèves, les élèves seraient mis sous forme de liste, puis un élève sur 20 serait sélectionné pour inclusion dans l'échantillon. Pour éviter tout biais humain possible dans cette méthode, le chercheur doit sélectionner le premier individu au hasard. Ceci est techniquement appelé un échantillon systématique avec un départ aléatoire.

Échantillon stratifié

Un échantillon stratifié est une technique d'échantillonnage dans laquelle le chercheur divise l'ensemble de la population cible en différents sous-groupes ou strates, puis sélectionne au hasard les sujets finaux proportionnellement dans les 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 collégiale, puis sélectionnerait le nombre approprié d'étudiants de première année, étudiants de deuxième année, juniors et seniors. Cela garantirait que le chercheur a suffisamment de sujets de chaque classe dans l'échantillon final.

Exemple de cluster

L'échantillonnage en grappes peut être utilisé lorsqu'il est impossible ou impossible de compiler une liste exhaustive des éléments qui composent la population cible. Habituellement, cependant, 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 les 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 cependant 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.