Échantillonnage systématique et échantillonnage en grappes: quelle est la différence?
Table des matières
Développer
- Échantillonnage systématique et échantillonnage en grappes: un aperçu
- Échantillonnage systématique
- Échantillonnage en grappes
- Considérations particulières
- FAQ sur l’échantillonnage en cluster
- La ligne de fond
Échantillonnage systématique et échantillonnage en grappes: un aperçu
L’échantillonnage systématique et l’ échantillonnage en grappes sont deux types différents de mesures statistiques utilisées par les chercheurs, les analystes et les spécialistes du marketing pour étudier des échantillons d’une population.
La façon dont l’échantillonnage systématique et en grappes extrait les points d’ échantillonnage de la population est différente. Alors que l’échantillonnage systématique utilise des intervalles fixes de la population plus large pour créer l’échantillon, l’échantillonnage en grappes divise la population en différentes grappes.
L’échantillonnage systématique sélectionne un point de départ aléatoire dans la population, puis un échantillon est prélevé à des intervalles fixes réguliers de la population en fonction de sa taille. L’échantillonnage en grappes divise la population en grappes, puis prend un échantillon aléatoire simple de chaque grappe.1 Dans cet article, nous allons couvrir les différences de ces deux types d’échantillons, leurs avantages et inconvénients, quand il est préférable d’utiliser l’un par rapport à l’autre, et des exemples de chacun.
Points clés à retenir
- L’échantillonnage systématique et l’échantillonnage en grappes sont tous deux des mesures statistiques utilisées par les chercheurs, les analystes et les spécialistes du marketing pour étudier des échantillons d’une population.
- L’échantillonnage systématique consiste à sélectionner des intervalles fixes à partir de la population plus large pour créer l’échantillon.
- L’échantillonnage en grappes divise la population en groupes, puis prend un échantillon aléatoire de chaque grappe.
- L’échantillonnage systématique et l’échantillonnage en grappes sont des formes d’échantillonnage aléatoire, appelé échantillonnage probabiliste, qui contraste avec l’échantillonnage non probabiliste.
- L’échantillonnage systématique et l’échantillonnage en grappes ont tous deux leurs avantages et leurs inconvénients, mais les deux peuvent être rentables en termes de temps et d’argent.
Échantillonnage systématique
L’échantillonnage systématique est une méthode d’ échantillonnage aléatoire. C’est l’une des méthodes les plus populaires et les plus utilisées par les chercheurs et les analystes. Cette méthode consiste à sélectionner des échantillons dans un plus grand groupe. Bien que le point de départ puisse être aléatoire, l’échantillonnage implique l’utilisation d’intervalles fixes entre chaque membre.
Voici comment cela fonctionne. Le chercheur commence par choisir un point de départ parmi une population plus large. Ceci est normalement sous la forme d’un entier qui doit être plus petit que le nombre de sujets dans la plus grande population. L’analyste choisit alors l’intervalle entre chaque membre; c’est une différence constante qui se situe entre chaque membre. Voici un exemple hypothétique. Disons qu’il y a une population de 100 personnes dans l’étude. Le chercheur commence par la personne à la dixième place. Ils décident ensuite de choisir une personne sur sept par la suite. Cela signifie que les personnes aux endroits suivants sont choisies dans l’échantillonnage: 10, 17, 24, 31, 38, 45, etc.
Avantages et inconvénients de l’échantillonnage systématique
Ce type d’échantillonnage statistique est assez simple, c’est pourquoi il est généralement privilégié par les chercheurs. Il est également très utile à certaines fins en finance. Ceux qui utilisent cette méthode font l’hypothèse que les résultats représentent la majorité des populations normales. Ce processus garantit également que la population entière est échantillonnée uniformément. Mais il peut y avoir des problèmes avec ce type d’échantillonnage, cependant. Par exemple, le risque de manipuler des données peut être plus grand car ceux qui utilisent cette méthode peuvent choisir des sujets et des intervalles en fonction d’un résultat souhaité.
L’échantillonnage systématique est simple à réaliser et facile à comprendre. Les statisticiens, qui peuvent avoir des contraintes de budget ou de temps, trouvent que l’utilisation de l’échantillonnage systématique est avantageuse en ce qui concerne la création, la comparaison et la compréhension de leurs échantillons. De plus, l’échantillonnage systématique offre un degré de contrôle accru par rapport à d’autres méthodes d’échantillonnage en raison de son processus.
L’échantillonnage systématique supprime également la sélection en grappes, où les échantillons sélectionnés au hasard dans une population sont anormalement proches les uns des autres. Les échantillons aléatoires, par opposition aux échantillons systématiques, ne peuvent éliminer cette occurrence qu’en effectuant plusieurs enquêtes ou en augmentant le nombre d’échantillons; les deux peuvent être longs et coûteux. L’échantillonnage systématique comporte également un faible facteur de risque car il y a peu de chances que les données soient contaminées.
Malgré ses nombreux avantages, l’échantillonnage systématique présente des inconvénients. La principale limite de l’échantillonnage systématique est que la taille de la population est nécessaire. Sans le nombre précis de participants dans une population, l’échantillonnage systématique ne fonctionne pas bien. Par exemple, si un statisticien souhaite examiner l’âge des sans-abri dans une région spécifique mais ne peut pas obtenir avec précision le nombre de sans-abri, il n’aura pas de taille de population ni de point de départ.
Un autre inconvénient est que la population doit avoir un caractère aléatoire naturel. Si ce n’est pas le cas, le risque de choisir des instances similaires augmente, ce qui va à l’encontre de l’objectif de l’échantillon.
Exemple d’échantillonnage systématique
Le but de l’échantillonnage systématique est d’obtenir un échantillon non biaisé. La méthode pour y parvenir consiste à attribuer un numéro à chaque participant de la population, puis à sélectionner le même intervalle désigné dans la population pour créer l’échantillon.
Par exemple, vous pouvez choisir tous les 5 ou 20 participants, mais vous devez choisir le même dans chaque population. Le processus de sélection de ce nième nombre est un échantillonnage systématique.
Par exemple, une entreprise de dentifrice crée une nouvelle saveur de dentifrice et aimerait la tester sur un échantillon de population avant de la vendre au public. Le test consiste à déterminer si la nouvelle saveur est bien reçue ou non par l’échantillon. L’entreprise rassemble une population de 50 personnes et décide d’utiliser un échantillonnage systématique pour créer un échantillon de 10 personnes dont elles prendront en considération l’opinion sur le dentifrice.
Tout d’abord, l’équipe marketing attribue un numéro à chaque participant de la population. Dans ce cas, il a une population de 50 dans le groupe, il attribuera donc à chaque participant un nombre allant de un à 50. Ensuite, il doit déterminer la taille d’un échantillon qu’il souhaite avoir et il a déterminé une taille d’échantillon de 10. Par conséquent, 50/10 = 5. Cinq sera son chiffre d’échantillonnage; ce qui signifie qu’il sélectionnera un participant sur cinq dans la population pour arriver à son échantillon. Ceci est décrit dans le tableau ci-dessous où chaque cinquième participant est en gras et celui choisi pour l’échantillon.
Échantillonnage en grappes
L’échantillonnage en grappes est un autre type de mesure statistique aléatoire. Cette méthode est utilisée lorsqu’il existe différents sous-ensembles de groupes présents dans une population plus importante. Ces groupes sont appelés clusters. L’échantillonnage en grappes est couramment utilisé par les groupes de marketing et les professionnels.
Lorsque vous essayez d’étudier les données démographiques d’une ville, d’un village ou d’un district, il est préférable d’utiliser l’échantillonnage en grappes, en raison de la grande taille de la population.
L’échantillonnage en grappes est une procédure en deux étapes. Premièrement, la population entière est sélectionnée et séparée en différents groupes. Des échantillons aléatoires sont ensuite choisis dans ces sous-groupes. Par exemple, un chercheur peut avoir du mal à constituer l’ensemble de la population de clients d’une épicerie à interroger. Cependant, ils peuvent être en mesure de créer un sous-ensemble aléatoire de magasins; ceci représente la première étape du processus. La deuxième étape consiste à interroger un échantillon aléatoire des clients de ces magasins.
Types d’échantillonnage en grappes
Il existe deux types d’échantillonnage en grappes: l’échantillonnage en grappes à un degré et l’échantillonnage en grappes à deux degrés.
L’échantillonnage en grappes à une étape consiste à choisir un échantillon aléatoire de grappes et à collecter des données sur chaque sujet au sein de cette grappe. L’échantillonnage en grappes à deux degrés implique la sélection aléatoire de plusieurs grappes et le choix aléatoire de certains sujets au sein de chaque grappe pour former l’échantillon final. L’échantillonnage à deux degrés peut être considéré comme un sous-ensemble de l’échantillonnage à un degré: échantillonner certains éléments des grappes créées.
Avantages et inconvénients de l’échantillonnage en grappes
Cette méthode d’échantillonnage peut être utilisée lorsqu’il est difficile de compléter une liste de l’ensemble de la population, comme le montre l’exemple ci-dessus. Il s’agit d’un processus manuel simple qui permet d’économiser du temps et de l’argent.
En fait, l’utilisation de l’échantillonnage en grappes peut être assez bon marché par rapport à d’autres méthodes. En effet, il y a généralement moins de coûts et de dépenses associés , car l’échantillonnage en grappes nécessite de choisir des grappes sélectionnées au hasard plutôt que d’évaluer des populations entières. Ce même processus permet également d’augmenter la taille de l’échantillon. Étant donné qu’un statisticien ne choisit que parmi un groupe restreint de grappes, il peut augmenter le nombre de sujets à échantillonner dans cette grappe.
Le principal inconvénient de l’échantillonnage en grappes est qu’il est associé à une erreur d’échantillonnage plus importante, ce qui le rend moins précis que les autres méthodes d’échantillonnage. Cela est dû au fait que les sujets d’une grappe ont tendance à avoir des caractéristiques similaires, ce qui signifie que l’échantillonnage en grappes n’inclut pas des données démographiques variées de la population. Cela entraîne souvent une surreprésentation ou une sous-représentation au sein d’une grappe et, par conséquent, peut être un échantillon biaisé.
Exemple d’échantillonnage en grappes
Par exemple, disons qu’une étude académique est en cours pour déterminer combien d’employés des banques d’investissement détiennent des MBA, et de ces MBA, combien sont issus d’écoles de l’Ivy League. Il serait difficile pour le statisticien d’aller dans chaque banque d’investissement et de demander à chaque employé son parcours scolaire. Pour atteindre cet objectif, un statisticien peut recourir à un échantillonnage en grappes.
La première étape serait de former un groupe de banques d’investissement. Plutôt que d’étudier chaque banque d’investissement, le statisticien peut choisir d’étudier les trois plus grandes banques d’investissement en fonction des revenus, formant le premier cluster. À partir de là, plutôt que d’interroger chaque employé des trois banques d’investissement, un statisticien pourrait former un autre groupe, qui ne comprendrait que des employés de certains départements, par exemple, les ventes et le négoce ou les fusions et acquisitions.
Cette méthode permet au statisticien de réduire la taille de l’échantillon, ce qui le rend plus efficace et plus rentable, tout en ayant un échantillon suffisamment varié pour évaluer les informations recherchées.
Considérations particulières
Bien que l’échantillonnage systématique et l’échantillonnage en grappes soient des formes d’échantillonnage aléatoire, ils arrivent à la taille de leur échantillon de manières complètement différentes. L’échantillonnage systématique choisit un échantillon en fonction d’intervalles fixes dans une population, tandis que l’échantillonnage en grappes crée une grappe à partir d’une population.
L’échantillonnage en grappes convient mieux lorsqu’il existe différents sous-ensembles au sein d’une population spécifique, tandis que l’échantillonnage systématique est mieux utilisé lorsque la liste entière ou le nombre d’une population est connu. Les deux, cependant, divisent la population en unités plus petites à échantillonner.
Pour l’échantillonnage systématique, il est important de s’assurer qu’il n’y a pas de modèles dans le groupe, sinon vous risquez de choisir des sujets similaires sans représenter la population globale. Pour l’échantillonnage en grappes, il est important de s’assurer que chaque grappe a des traits similaires à l’ensemble de l’échantillon.
FAQ sur l’échantillonnage en cluster
Qu’est-ce que l’échantillonnage en grappes?
L’échantillonnage en grappes est une forme d’échantillonnage aléatoire qui sépare une population en grappes pour créer un échantillon. D’autres grappes peuvent également être créées à partir des grappes initiales pour affiner un échantillon.
Pourquoi utiliser l’échantillonnage en grappes?
L’échantillonnage en grappes est mieux utilisé pour étudier des populations étendues et dispersées, où il serait coûteux, long et peut-être impossible d’interroger chaque sujet. L’échantillonnage en grappes permet de créer des grappes qui sont une représentation plus petite de la population évaluée, avec des caractéristiques similaires.
Comment fonctionne l’échantillonnage en grappes?
L’échantillonnage en grappes consiste simplement à diviser la population étudiée en groupes plus petits. Ces sous-groupes peuvent être étudiés ou encore divisés au hasard en d’autres sous-groupes.
Quelle est la différence entre l’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié?
La principale différence entre l’échantillonnage en grappes et l’échantillonnage stratifié est que les grappes créées dans l’échantillonnage en grappes sont hétérogènes alors que les groupes pour l’échantillonnage stratifié sont homogènes.
La ligne de fond
Il existe une variété de méthodes d’échantillonnage disponibles pour les statisticiens qui cherchent à étudier des informations au sein de groupes. Étant donné que les groupes ou les populations ont tendance à être nombreux, il est très difficile d’obtenir des données sur chaque sujet. Pour surmonter ce problème, les statisticiens utilisent l’échantillonnage, créant des groupes plus petits censés être représentatifs de la population plus large.
Un aspect important de la création de ces échantillons plus petits est de s’assurer qu’ils sont sélectionnés au hasard et qu’ils sont une véritable représentation de la population plus large. L’échantillonnage systématique et l’échantillonnage en grappes sont deux méthodes que les statisticiens peuvent utiliser pour étudier les populations.
Les deux sont des formes d’échantillonnage aléatoire qui peuvent être rentables en temps et en argent, séparant les populations en groupes plus petits pour une analyse plus facile. L’échantillonnage systématique fonctionne mieux lorsque la population entière est connue, tandis que l’échantillonnage en grappes fonctionne mieux lorsque la population entière est difficile à évaluer.