Cluster Sampling - Qu'est-ce que c'est, définition et concept

L'échantillonnage en grappes consiste à diviser la population en ensembles sans chevauchement et exhaustifs. Pour que chacun d'eux représente toute la variabilité possible.

Dans l'échantillonnage en grappes, par conséquent, nous créons des groupes plus petits d'une population, qui ont toutes les caractéristiques de cette population.

Ainsi, une fois que nous les avons, nous pouvons en choisir quelques-uns comme échantillon et les analyser plus facilement.

Pourquoi effectuer un échantillonnage en grappes

Ce type d'échantillonnage est approprié dans certaines circonstances où il est nécessaire d'analyser. En fait, d'autres comme le systématique, servent pour d'autres occasions.

Pour mieux connaître le concept, voyons ses avantages et inconvénients :

  • Il est le plus adapté aux grandes zones géographiques en raison de sa simplicité et de l'hétérogénéité des clusters.
  • De grands échantillons peuvent être utilisés. C'est un avantage, car les clusters sont prêts et vous n'avez qu'à en choisir quelques-uns.
  • C'est très utile lorsque l'on veut étudier certaines caractéristiques dans une très grande population. Nous choisissons des clusters et, sur eux, nous effectuons l'analyse. Par exemple, un sondage.
  • Parmi ses inconvénients, nous pouvons souligner qu'il est nécessaire de connaître des informations détaillées sur la population. En fait, ces groupes ne la représentent parfois pas efficacement. De plus, son erreur d'échantillonnage est généralement plus élevée que, par exemple, celle d'un échantillonnage aléatoire simple.

Étapes pour effectuer un échantillonnage en grappes

Le processus d'exécution de l'échantillonnage en grappes est relativement simple, bien qu'il nécessite certaines conditions préalables.

Cela dit, voyons les étapes pour le réaliser :

  • Connaître la population. Dans ce cas, nous avons besoin de beaucoup d'informations sur la population. C'est parce que nous allons construire les clusters sur la base de ces informations. Les variables sociodémographiques revêtent une importance particulière.
  • Sélection de cluster : D'autre part, une fois que nous savons d'où nous partons, nous devons décider comment former les clusters. Dans ce cas, la situation géographique est l'une des ressources les plus courantes.
  • Sélection d'échantillons : Une fois que nous avons ces grappes, nous devons choisir celles qui serviront d'échantillon. Pour ce faire, nous pouvons utiliser un échantillonnage aléatoire simple ou systématique.
  • Échantillonnage en deux étapes : Il existe une option appelée échantillonnage à deux degrés. Cela consiste à choisir un échantillon plus petit de la grappe elle-même.
  • Analyse: Enfin, cet échantillon est analysé et, une fois que nous avons les résultats, nous vérifions si nous pouvons faire des inférences dans la population.

Exemple d'échantillonnage en grappes

Imaginons que l'on veuille connaître l'incidence du tabac dans la population d'un pays. Comme il est logique, il serait très difficile de le faire chez tous ses habitants. Par exemple, au Mexique, avec un peu plus de 126 millions. Par conséquent, sur la base d'études antérieures qui montrent une certaine homogénéité territoriale, nous ne choisissons que certaines zones.

Voyons ensuite le processus :

  1. Comme on peut le voir, nous étudions d'abord certaines des variables pertinentes de la population.
  2. Avec ces informations, nous constituons les différents conglomérats.
  3. Ensuite, nous choisissons celles qui nous intéressent et, sur elles, nous effectuons une analyse.
  4. La dernière étape de l'échantillonnage en grappes est l'inférence sur la population.