Quand est-il préférable d’utiliser un échantillonnage aléatoire simple plutôt qu’un échantillonnage systématique?

Dans le cadre d’ un échantillonnage aléatoire simple, un échantillon d’items est choisi au hasard dans une population, et chaque item a une probabilité égale d’être choisi. L’échantillonnage aléatoire simple utilise une table de nombres aléatoires ou un générateur de nombres aléatoires électronique pour sélectionner les éléments de son échantillon. Par exemple, la loterie fonctionne sur la base d’un simple échantillonnage aléatoire, tous les numéros ayant une probabilité égale d’être choisis. Pendant ce temps, l’échantillonnage systématique consiste à sélectionner des éléments dans une population ordonnée à l’aide d’un saut ou d’un intervalle d’échantillonnage. Cela signifie que chaque « n ième» échantillon de données est choisi dans un grand ensemble de données. L’utilisation de l’échantillonnage systématique est plus appropriée par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple lorsque le budget d’un projet est serré et nécessite de la simplicité dans l’exécution et la compréhension des résultats d’une étude. L’échantillonnage systématique est préférable à l’échantillonnage aléatoire lorsque les données ne présentent pas de modèles et qu’il existe un faible risque de manipulation des données par un chercheur, car il s’agit souvent d’une méthode d’échantillonnage moins coûteuse et plus simple.

Simplicité d’exécution

L’échantillonnage aléatoire simple exige que chaque élément de la population soit identifié et sélectionné séparément, tandis que l’échantillonnage systématique repose sur une règle d’intervalle d’échantillonnage pour sélectionner tous les individus. Si la taille de la population est petite ou la taille des échantillons individuels et leur nombre sont relativement petits, l’échantillonnage aléatoire fournit les meilleurs résultats puisque tous les candidats ont une chance égale d’être choisis. Cependant, à mesure que la taille de l’échantillon requise augmente et qu’un chercheur doit créer plusieurs échantillons de la population, cela peut prendre beaucoup de temps et coûter cher. En conséquence, l’échantillonnage systématique devient une méthode privilégiée dans de telles circonstances.

Présence de motif

L’échantillonnage systématique est meilleur qu’un simple échantillonnage aléatoire lorsqu’il n’y a pas de modèle dans les données. Cependant, si la population n’est pas aléatoire, un chercheur court le risque de sélectionner des éléments de l’échantillon qui présentent les mêmes caractéristiques. Par exemple, si un widget sur huit dans une usine a été endommagé en raison d’une machine défectueuse, un chercheur est plus susceptible de sélectionner ces widgets cassés avec un échantillonnage systématique qu’avec un simple échantillonnage aléatoire, ce qui donne un échantillon biaisé.

Manipulation de données

Au moment de décider quand utiliser l’échantillonnage systématique, il est important de considérer qu’il existe toujours un risque de manipulation qui constitue une menace pour l’exécution d’une étude informative et claire. Dans cet esprit, dans les cas où le risque de manipulation des données est faible, l’échantillonnage systématique est préférable à l’échantillonnage aléatoire simple pour sa facilité d’utilisation. Cependant, si un tel risque est élevé lorsqu’un chercheur peut manipuler la longueur de l’intervalle pour obtenir les résultats souhaités – par exemple, être capable de changer tous les 100 nombres tirés dans un échantillon systématique – une technique d’échantillonnage aléatoire simple serait plus appropriée.