Échantillon aléatoire simple: avantages et inconvénients
Un échantillon aléatoire simple est utilisé par les chercheurs pour mesurer statistiquement un sous-ensemble d’individus sélectionnés dans un groupe ou une population plus large afin de se rapprocher d’une réponse de l’ensemble du groupe. Cette méthode de recherche présente à la fois des avantages et des inconvénients.
Échantillon aléatoire simple: un aperçu
Contrairement à d’autres formes de techniques d’enquête, l’échantillonnage aléatoire simple est une approche non biaisée pour recueillir les réponses d’un grand groupe. Bien qu’il y ait des avantages distincts à utiliser un échantillon aléatoire simple dans la recherche, il présente des inconvénients inhérents. Ces inconvénients comprennent le temps nécessaire pour rassembler la liste complète d’une population spécifique, le capital nécessaire pour récupérer et contacter cette liste, et le biais qui pourrait se produire lorsque l’échantillon n’est pas assez grand pour représenter adéquatement la population entière.
Avantages d’un échantillon aléatoire simple
L’échantillonnage aléatoire offre deux avantages principaux.
Absence de biais
Étant donné que les individus qui composent le sous-ensemble du plus grand groupe sont choisis au hasard, chaque individu du grand ensemble de population a la même probabilité d’être sélectionné. Cela crée, dans la plupart des cas, un sous-ensemble équilibré qui présente le plus grand potentiel pour représenter le groupe plus large dans son ensemble.
Simplicité
Comme son nom l’indique, la production d’un échantillon aléatoire simple est beaucoup moins compliquée que d’ autres méthodes, telles que l’échantillonnage aléatoire stratifié. Comme mentionné, les individus du sous-ensemble sont sélectionnés au hasard et il n’y a pas d’étapes supplémentaires.
Pour éviter tout biais, les chercheurs doivent obtenir les réponses d’un nombre adéquat de répondants, ce qui peut ne pas être possible en raison de contraintes de temps ou de budget.
Inconvénients d’un échantillon aléatoire simple
Les inconvénients de cette méthode de recherche comprennent:
Difficulté à accéder aux listes de la population complète
Dans un échantillonnage aléatoire simple, une mesure statistique précise d’une grande population ne peut être obtenue que lorsqu’une liste complète de l’ensemble de la population à étudier est disponible. Dans certains cas, les détails sur une population d’étudiants dans une université ou un groupe d’employés dans une entreprise spécifique sont accessibles via l’organisation qui relie chaque population.
Points clés à retenir
- Un échantillon aléatoire simple est l’une des méthodes utilisées par les chercheurs pour choisir un échantillon d’une population plus large.
- Les principaux avantages sont sa simplicité et son absence de parti pris.
- Parmi les inconvénients figurent la difficulté d’accéder à une liste d’une population plus large, le temps, les coûts et ce biais peut encore se produire dans certaines circonstances.
Cependant, accéder à l’ensemble de la liste peut présenter des défis. Certaines universités ou collèges ne sont pas disposés à fournir une liste complète des étudiants ou des professeurs pour la recherche. De même, certaines entreprises peuvent ne pas vouloir ou ne pas être en mesure de transmettre des informations sur des groupes d’employés en raison des politiques de confidentialité.
Long
Lorsqu’une liste complète d’une population plus large n’est pas disponible, les personnes qui tentent de procéder à un échantillonnage aléatoire simple doivent recueillir des informations auprès d’autres sources. Si elles sont accessibles au public, des listes de sous-ensembles plus petits peuvent être utilisées pour recréer une liste complète d’une population plus importante, mais cette stratégie prend du temps à se terminer. Les organisations qui conservent des données sur les étudiants, les employés et les consommateurs individuels imposent souvent de longs processus de récupération qui peuvent bloquer la capacité d’un chercheur à obtenir les informations les plus précises sur l’ensemble de la population.
Frais
En plus du temps nécessaire pour recueillir des informations auprès de diverses sources, le processus peut coûter à une entreprise ou à un individu un montant substantiel de capital. La récupération d’une liste complète d’une population ou de listes de sous-ensembles plus petits auprès d’un fournisseur de données tiers peut nécessiter un paiement chaque fois que des données sont fournies. Si l’échantillon n’est pas assez grand pour représenter les points de vue de l’ensemble de la population lors du premier cycle d’échantillonnage aléatoire simple, l’achat de listes ou de bases de données supplémentaires pour éviter une erreur d’échantillonnage peut être prohibitif.
Biais de sélection d’échantillon
Bien que l’échantillonnage aléatoire simple soit censé être une approche non biaisée de l’enquête, un biais de sélection de l’échantillon peut se produire. Lorsqu’un échantillon de la population plus large n’est pas suffisamment inclusif, la représentation de l’ensemble de la population est faussée et nécessite des techniques d’échantillonnage supplémentaires.