Échantillonnage aléatoire stratifié: avantages et inconvénients
Table des matières
Développer
- Aperçu
- Échantillonnage aléatoire stratifié
- Avantages
- Désavantages
Lorsque les expérimentateurs ou les chercheurs recherchent des données, il est souvent impossible de mesurer chaque point de données individuel dans une population. Cependant, les méthodes statistiques permettent des inférences sur une population en analysant les résultats d’un échantillon plus petit extrait de cette population. Il existe plusieurs méthodes d’échantillonnage.
L’échantillonnage aléatoire stratifié est une méthode courante utilisée par les chercheurs car elle leur permet d’obtenir un échantillon de population qui représente le mieux l’ensemble de la population étudiée, en s’assurant que chaque sous-groupe d’intérêt est représenté. Néanmoins, cette méthode de recherche n’est pas sans inconvénients.
Points clés à retenir
- L’échantillonnage aléatoire stratifié permet aux chercheurs d’obtenir un échantillon de population qui représente le mieux l’ensemble de la population étudiée en le divisant en sous-groupes appelés strates.
- Cette méthode d’échantillonnage statistique, cependant, ne peut pas être utilisée dans chaque plan d’étude ou avec chaque ensemble de données.
- L’échantillonnage aléatoire stratifié diffère de l’échantillonnage aléatoire simple, qui implique la sélection aléatoire de données à partir d’une population entière, de sorte que chaque échantillon possible est également susceptible de se produire.
Échantillonnage aléatoire stratifié: un aperçu
L’échantillonnage aléatoire stratifié consiste d’abord à diviser une population en sous-populations, puis à appliquer des méthodes d’échantillonnage aléatoire à chaque sous-population pour former un groupe test. Un inconvénient est que les chercheurs ne peuvent pas classer chaque membre de la population dans un sous-groupe.
L’échantillonnage aléatoire stratifié est différent de l’échantillonnage aléatoire simple, qui implique la sélection aléatoire des données de l’ensemble de la population afin que chaque échantillon possible soit également susceptible de se produire. En revanche, l’échantillonnage aléatoire stratifié divise la population en groupes plus petits, ou strates, en fonction de caractéristiques communes. Un échantillon aléatoire est prélevé dans chaque strate en proportion directe de la taille de la strate par rapport à la population.
Exemple d’échantillonnage aléatoire stratifié
Voici un exemple d’échantillonnage aléatoire stratifié:
Les chercheurs mènent une étude destinée à évaluer les tendances politiques des étudiants en économie d’une grande université. Les chercheurs veulent s’assurer que l’échantillon aléatoire se rapproche le mieux de la population étudiante, y compris le sexe, les étudiants de premier cycle et les étudiants des cycles supérieurs. La population totale de l’étude est de 1000 étudiants et à partir de là, des sous-groupes sont créés comme indiqué ci-dessous.
Population totale = 1 000
Les chercheurs attribueraient chaque étudiant en économie de l’université à l’une des quatre sous-populations: hommes de premier cycle, femmes de premier cycle, hommes diplômés et femmes diplômées. Les chercheurs compteraient ensuite le nombre d’étudiants de chaque sous-groupe qui composent la population totale de 1 000 étudiants. À partir de là, les chercheurs calculent la représentation en pourcentage de chaque sous-groupe de la population totale.
Sous-groupes:
- Étudiants de premier cycle = 450 étudiants (sur 100) soit 45% de la population
- Étudiantes de premier cycle = 200 étudiants ou 20%
- Étudiants diplômés de sexe masculin = 200 étudiants ou 20%
- Étudiantes diplômées = 150 étudiants ou 15%
Un échantillonnage aléatoire de chaque sous-population est effectué, en fonction de sa représentation au sein de la population dans son ensemble. Étant donné que les étudiants de premier cycle de sexe masculin représentent 45% de la population, 45 étudiants de premier cycle de sexe masculin sont choisis au hasard dans ce sous-groupe. Étant donné que les hommes diplômés ne représentent que 20% de la population, 20 sont sélectionnés pour l’échantillon, et ainsi de suite.
Alors que l’échantillonnage aléatoire stratifié reflète fidèlement la population étudiée, les conditions qui doivent être remplies font que cette méthode ne peut pas être utilisée dans toutes les études.
Avantages de l’échantillonnage aléatoire stratifié
L’échantillonnage aléatoire stratifié présente des avantages par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple.
Reflète fidèlement la population étudiée
L’échantillonnage aléatoire stratifié reflète fidèlement la population étudiée parce que les chercheurs stratifient la population entière avant d’appliquer des méthodes d’échantillonnage aléatoire. En bref, cela garantit que chaque sous-groupe de la population reçoit une représentation appropriée au sein de l’échantillon. Par conséquent, l’échantillonnage aléatoire stratifié offre une meilleure couverture de la population puisque les chercheurs contrôlent les sous-groupes pour s’assurer qu’ils sont tous représentés dans l’échantillonnage.
Avec un échantillonnage aléatoire simple, il n’y a aucune garantie qu’un sous-groupe ou un type de personne particulier soit choisi. Dans notre exemple précédent d’étudiants universitaires, l’utilisation d’un échantillonnage aléatoire simple pour obtenir un échantillon de 100 parmi la population pourrait entraîner la sélection de seulement 25 étudiants de premier cycle de sexe masculin ou de seulement 25% de la population totale. En outre, 35 étudiantes diplômées pourraient être sélectionnées (35% de la population), ce qui entraînerait une sous-représentation des étudiants de premier cycle de sexe masculin et une surreprésentation des étudiantes des cycles supérieurs. Toute erreur dans la représentation de la population a le potentiel de diminuer l’exactitude de l’étude.
Inconvénients de l’échantillonnage aléatoire stratifié
L’échantillonnage aléatoire stratifié présente également un désavantage pour les chercheurs.
Ne peut pas être utilisé dans toutes les études
Malheureusement, cette méthode de recherche ne peut pas être utilisée dans toutes les études. L’inconvénient de la méthode est que plusieurs conditions doivent être remplies pour qu’elle soit utilisée correctement. Les chercheurs doivent identifier chaque membre d’une population étudiée et classer chacun d’eux en une et une seule sous-population. En conséquence, l’échantillonnage aléatoire stratifié est désavantageux lorsque les chercheurs ne peuvent pas classer en toute confiance chaque membre de la population dans un sous-groupe. En outre, trouver une liste exhaustive et définitive de toute une population peut être difficile.
Le chevauchement peut être un problème s’il y a des sujets qui appartiennent à plusieurs sous-groupes. Lorsqu’un échantillonnage aléatoire simple est effectué, ceux qui font partie de plusieurs sous-groupes sont plus susceptibles d’être choisis. Le résultat pourrait être une fausse déclaration ou un reflet inexact de la population.
L’exemple ci-dessus facilite les choses: les groupes de premier cycle, diplômés, hommes et femmes sont clairement définis. Dans d’autres situations, cependant, cela pourrait être beaucoup plus difficile. Imaginez incorporer des caractéristiques telles que la race, l’origine ethnique ou la religion. Le processus de tri devient plus difficile, ce qui rend l’échantillonnage aléatoire stratifié une méthode inefficace et loin d’être idéale.