Population étudiée : caractéristiques et techniques d'échantillonnage

Comment définir une population d'étude ? Les études de recherche exigent que des groupes spécifiques tirent des conclusions et prennent des décisions en fonction de leurs résultats. Ce groupe d'intérêt est connu sous le nom d'échantillon. La méthode utilisée pour sélectionner les répondants est connue sous le nom d'échantillonnage.

Qu'est-ce qu'une population d'étude ?

Une population d'étude est un groupe considéré pour une étude ou un raisonnement statistique. La population étudiée ne se limite pas à la seule population humaine. C'est un ensemble d'aspects qui ont quelque chose en commun. Il peut s'agir d'objets, d'animaux, de mesures, etc., avec de nombreuses caractéristiques au sein d'un groupe.

Par exemple, supposons que vous vous intéressiez au temps moyen qu'une personne âgée de 30 à 35 ans met pour se remettre d'une condition particulière après avoir consommé un type spécifique de médicament. Dans ce cas, la population étudiée sera toutes les personnes âgées de 30 à 35 ans.

Une étude médicale examine la propagation d'une maladie spécifique chez les chiens errants dans une ville. Ici, les chiens errants appartenant à cette ville constituent la population étudiée. Cette population ou cet échantillon représente l'ensemble de la population sur laquelle vous voulez conclure.

Comment constituer une population d'étude ?

L'échantillonnage est une technique puissante pour recueillir les opinions d'un large éventail de personnes, choisies dans un groupe particulier, pour en savoir plus sur l'ensemble du groupe en général.

Pour que toute étude de recherche soit efficace, il est nécessaire de sélectionner la population étudiée qui représente réellement l'ensemble de la population. Avant de commencer votre étude, la population cible doit être identifiée et convenue. En nommant et connaissant bien en amont votre échantillon, tout retour d'expérience jugé inutile à l'étude sera largement éliminé.

Si votre enquête vise à comprendre l'efficacité d'un produit ou d'un service, la population étudiée doit être constituée des clients qui l'ont utilisé ou qui sont les mieux adaptés à leurs besoins et qui utiliseront le produit/service.

Il serait coûteux et long de collecter des données auprès de l'ensemble de la population de votre marché cible. En échantillonnant avec précision votre population d'étude, il est possible de construire une image fidèle du marché cible en utilisant les tendances des résultats.

Choisir un échantillon précis de la population étudiée

Le choix d'un échantillon approprié dépend de plusieurs facteurs clés.

• Tout d'abord, vous décidez quels paramètres de population vous souhaitez estimer.
• Ne vous attendez pas à ce que les estimations d'un échantillon soient exactes. Attendez-vous toujours à une marge d'erreur lorsque vous formulez des hypothèses basées sur les résultats d'un échantillon.
• Comprendre le coût de l'échantillonnage nous aide à déterminer la précision de nos estimations.
• Sachez à quel point la population que vous souhaitez mesurer est variable. Il n'est pas nécessaire de supposer qu'un grand échantillon est nécessaire si la population étudiée est importante.
• Tenez compte du taux de réponse de votre population. Un taux de réponse de 20 % est considéré comme « bon » pour une étude de recherche en ligne.

Caractéristiques d'échantillonnage dans la population étudiée

• L'échantillonnage est un mécanisme permettant de collecter des données sans enquêter sur l'ensemble de la population cible.
• La population étudiée est l'ensemble des personnes que vous envisagez pour votre recherche. Un échantillon est un sous-ensemble de ce groupe qui représente la population.
• L'échantillonnage réduit la fatigue des sondages car il est utilisé pour empêcher les enquêteurs de mener trop d'enquêtes, augmentant ainsi les taux de réponse.
• De plus, c'est beaucoup moins cher et cela fait gagner plus de temps que de mesurer l'ensemble du groupe.
• Le suivi des modèles de taux de réponse des différents groupes aidera à déterminer le nombre de répondants à sélectionner.
• L'étude ne se limite pas seulement à la partie sélectionnée, mais s'applique à l'ensemble de la population cible.

Techniques d'échantillonnage pour votre population d'étude

Maintenant que vous comprenez que vous ne pouvez pas interroger l'ensemble de la population étudiée en raison de divers facteurs, vous devez adopter l'une des méthodologies de sélection d'échantillon qui convient le mieux à votre étude de recherche.

De manière générale, deux méthodologies peuvent être appliquées : l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non probabiliste.

Techniques d'échantillonnage : Échantillonnage probabiliste

Cette méthode est utilisée pour sélectionner des échantillons d'objets à partir d'une population basée sur la théorie des probabilités. Tout le monde est inclus dans l'échantillon et a une chance égale d'être sélectionné. Il n'y a pas de biais dans ce type d'échantillon. Chaque personne dans la population a la possibilité de faire partie de la recherche.

L'échantillonnage probabiliste peut être classé en quatre types :

• Échantillonnage aléatoire simple : L'échantillonnage aléatoire simple est le moyen le plus simple de sélectionner un échantillon. Ici, chaque membre a une chance égale de faire partie de l'échantillon. Les objets de cet échantillon sont choisis au hasard, et chaque membre a exactement la même probabilité d'être choisi.
• Échantillonnage en grappes : L'échantillonnage en grappes est une méthode dans laquelle les répondants sont regroupés en grappes. Ces groupes peuvent être définis en fonction de l'âge, du sexe, de l'emplacement et de paramètres démographiques.
• Échantillonnage systématique: Dans l'échantillonnage systématique, les individus sont choisis à intervalles égaux dans la population. Un point de départ est sélectionné, puis les répondants sont choisis à des intervalles d'échantillonnage prédéfinis.
• Échantillonnage stratifié : L' échantillonnage aléatoire stratifié est un processus de division des répondants en paramètres distincts mais prédéfinis. Dans cette méthode, les répondants ne se chevauchent pas mais représentent collectivement l'ensemble de la population.
• Techniques d'échantillonnage : Échantillonnage non probabiliste

La méthode d'échantillonnage non probabiliste utilise la préférence du chercheur concernant la sélection de l'échantillon. Cette méthode d'échantillonnage découle principalement de la capacité du chercheur à accéder à cet échantillon. Ici, les membres de la population n'ont pas les mêmes chances de faire partie de l'échantillon.

L'échantillonnage non probabiliste peut être classé en quatre types distincts :

• Échantillonnage de commodité : Comme son nom l'indique, l'échantillonnage de commodité représente la commodité avec laquelle le chercheur peut joindre le répondant. Les chercheurs n'ont pas le pouvoir de sélectionner les échantillons et ils le font uniquement pour des raisons de proximité et non de représentativité.
• Échantillonnage délibéré, critique ou de jugement : dans ce type d'échantillonnage, le chercheur juge et développe son échantillon en fonction de la nature de l'étude et de la compréhension de son public cible. Seules les personnes qui répondent aux critères de recherche et à l'objectif final sont sélectionnées.
• Échantillonnage de boule de neige : À mesure qu'une boule de neige accélère, elle accumule plus de neige autour d'elle. De même, avec l'échantillonnage en boule de neige, les répondants sont chargés de fournir des références ou de recruter des échantillons pour l'étude une fois leur participation terminée.
• Échantillonnage par quotas : L'échantillonnage par quotas est une méthode dans laquelle le chercheur a le privilège de sélectionner un échantillon en fonction de ses strates. Dans cette méthode, deux personnes ne peuvent pas exister dans deux conditions différentes.

Avantages et inconvénients de l'échantillonnage dans une population d'étude

Dans la plupart des cas, sur la population totale étudiée, les perceptions ne peuvent être obtenues qu'à partir d'échantillons prédéfinis. Cela vient avec ses propres avantages et inconvénients. Certains d'entre eux sont énumérés ci-dessous.

Avantages

• Très précis - faible probabilité d'erreurs (si bien échantillonné)
• Economiquement faisable par nature, hautement fiable
• Rapport d'aptitude élevé aux différentes enquêtes Prend moins de temps par rapport à l'enquête sur l'ensemble de la population Déploiement de ressources réduit
• Les propriétés à forte intensité de données et complètes sont appliquées à une population plus largeIdéal lorsque la population étudiée est vaste.

Désavantages

• Échantillons insuffisants
• Possibilité de biais
• Problèmes de précision (si l'échantillonnage est mauvais)
• Difficulté à obtenir l'échantillon type
• Manque de sources de qualité
• Possibilité de faire des erreurs.

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