L'échantillonnage aléatoire est un procédé qui permet d'obtenir un échantillon à partir d'une population, en fonction d'une certaine probabilité de choix des individus qui la composent.
Avec l'échantillonnage aléatoire, nous proposons donc une méthode de choix. Une méthode qui prend en compte différentes probabilités. Cela la différencie des méthodes non aléatoires en ce que c'est la subjectivité du chercheur qui décide de la sélection de l'échantillon.
À son tour, dans ce cas, le hasard joue un rôle important; comme nous supprimons la discrétion.
Pourquoi utiliser l'échantillonnage aléatoire?
Ce type d'échantillonnage est l'un des plus utilisés dans la méthode scientifique. Les raisons sont diverses, mais les plus pertinentes seraient les suivantes :
- Premièrement, c'est le seul qui permet l'analyse confirmatoire et l'inférence statistique. En fait, la seconde est également réalisée sur des échantillons non aléatoires, mais nous ne pourrons pas confirmer les résultats. Dans ce cas, l'enquête est exploratoire.
- En revanche, en lien avec la section précédente, cette méthode permet de réduire les biais. Autrement dit, en ayant une certaine probabilité (connue) de choisir un certain individu dans la population, nous évitons la subjectivité inhérente à la sélection non aléatoire.
- Enfin, il permet l'utilisation de petits échantillons dans de grandes populations. Bien sûr, il existe des formules pour calculer ces échantillons minimaux avec des populations connues ou inconnues.
Comment faire?
Comme toute technique utilisée en science, celle-ci s'effectue également selon un processus. Cela permet de reproduire l'expérience et de réduire les biais et la subjectivité.
- La première étape, et très décisive, est la sélection de la population. En fait, nous devons obtenir autant d'informations que possible. Surtout, on s'intéresse à sa composition par certaines variables sociodémographiques comme le sexe, l'âge ou la profession.
- Ensuite, vous devez choisir un échantillon aléatoire spécifique. Dans la section suivante, nous verrons les plus pertinents. La décision dépendra des caractéristiques de la population.
- Une fois la méthode choisie, l'échantillon minimum doit être calculé. Pour ce faire, nous devons prendre en compte si nous connaissons ou non la taille de la population. Comme nous l'avons commenté, il existe des formules pour calculer cette taille d'échantillon.
- Enfin, nous procédons à l'obtention de l'échantillon et effectuons les analyses statistiques pertinentes sur celui-ci. Une fois cela fait, nous pouvons effectuer un test d'hypothèse ou d'autres méthodes d'inférence. L'objectif est d'extrapoler les résultats à la population.
Types d'échantillonnage aléatoire
Il existe plusieurs types d'échantillonnage aléatoire selon les caractéristiques de la population.
Voyons les plus pertinents :
- Échantillonnage aléatoire simple: C'est l'un des plus utilisés. Elle consiste à attribuer un nombre aléatoire à la population puis, sur cette base, à choisir l'échantillon. Il est très utile dans les populations présentant une certaine homogénéité. Par exemple, il est largement utilisé en géologie.
- Échantillonnage stratifié: Dans ce cas, nous avons affaire à une population qui, bien qu'hétérogène, peut être séparée en groupes homogènes (sexe, âge, etc.). Un échantillon aléatoire simple est réalisé dans chaque groupe. Il est largement utilisé dans les sciences sociales, comme la psychologie.
- Échantillonnage en grappes: Dans ce cas, le but est de créer une série de blocs ou de clusters. Ceux-ci sont choisis au hasard dans l'ensemble de la population. Dans ce cas, il y a une hétérogénéité à l'intérieur d'eux, ainsi qu'une homogénéité à l'extérieur. Les études de marché utilisent souvent cet échantillonnage aléatoire.
- Échantillonnage systématique: Dans ce cas, le nombre d'individus dans la population est divisé par ceux de l'échantillon que l'on veut obtenir. Ensuite, nous en choisissons un au hasard et nous comptons, en utilisant cette valeur. Les sujets choisis seront ceux qui correspondent à ce décompte. Ce type réduit le problème d'autocorrélation.
Exemple d'échantillonnage aléatoire
Imaginons que nous voulions étudier la taille moyenne de certains étudiants dans une certaine université. Ce sont des données fictives et nous allons utiliser un exemple simple. L'étape précédente consiste à créer un tableau dans la feuille de calcul avec la population totale et ses hauteurs.
Nous allons donc utiliser la méthode d'échantillonnage aléatoire simple :
- Sur la droite, nous pouvons insérer le nombre aléatoire, comme on le voit dans l'image (nous incluons la formule).
- Ensuite, nous utilisons l'option de tri du plus haut au plus bas, qui ne les classe pas, mais les modifie de manière aléatoire.
- Cela dit, nous choisissons ensuite l'échantillon (ici dix) en fonction de la taille calculée pour ce type d'échantillonnage aléatoire.