Vous avez décidé de faire un sondage ? Avant tout, vous devez définir votre cadre d’échantillonnage, c'est-à-dire le groupe d’individus que vous allez interroger. Il existe de nombreuses méthodes d’échantillonnage et il est facile de s’y perdre, surtout quand vous devez distinguer population et échantillon. Dans ce guide, nous vous présentons les différentes approches d’échantillonnage et leurs avantages et inconvénients respectifs. Vous verrez aussi comment choisir l'approche la mieux adaptée selon le cas, afin de réaliser des études de marché toujours plus pertinentes.

Dans les sondages, les termes « échantillon » et « population » sont souvent employés indifféremment. Pourtant, ils désignent deux choses distinctes. La population est l’ensemble des individus qui pourraient potentiellement prendre part à votre étude. C'est la cible de votre sondage. Par exemple, si vous voulez obtenir le feedback client sur un produit que vous avez lancé l’an dernier, la population serait composée de toutes les personnes qui ont acheté, essayé ou interagi avec votre produit. Un échantillon, quant à lui, est un sous-ensemble de cette population. La sélection d’un échantillon peut se faire de plusieurs manières différentes. Vous pouvez par exemple vous concentrer sur l’aspect démographique, si c’est le feedback des clientes femmes qui vous intéresse. Dans ce cas, votre stratégie d’échantillonnage s’appuierait sur le genre. Les attributs géographiques ou comportementaux sont d’autres caractéristiques permettant de définir un échantillon. Dans le cas d'une population très vaste, la collecte des données risque d'être compliquée. Il peut s'avérer judicieux de sélectionner un échantillon plus petit et plus facile à gérer, en utilisant une approche aléatoire.

Révisez votre vocabulaire lié aux sondages avant de vous lancer dans une étude de marché.

Allez-vous recueillir vos données auprès d’une population, ou d’un échantillon ? Les deux méthodes ont leurs avantages, mais quelques règles élémentaires vous aideront à déterminer quelle approche adopter selon les circonstances.

Dans un monde idéal, quand vous effectuez des recherches, que ce soit sur la notoriété de la marque ou sur du feedback client, vous collecteriez les données auprès de toute la population. Pourquoi ? En interrogeant chaque membre de la population, vous avez plus de chances que vos conclusions soient représentatives. En d’autres termes, la collecte des données auprès de la population vous aide à améliorer la validité et la fiabilité de vos résultats.

Hélas, en pratique, il n’est pas toujours possible de collecter des données auprès de toute votre population cible. En effet, il est souvent difficile d’identifier une population précise, et encore plus difficile d’arriver à l’interroger de manière assez exhaustive pour obtenir des réponses statistiquement valides. Si votre population cible est clairement définie et facile à contacter, foncez ! Si vous souhaitez par exemple recueillir des données d’engagement de vos employés, vous pouvez adopter une approche fondée sur la population, en demandant la liste de tous les employés, puis en les contactant directement par email.

Cette approche fonctionne d’autant mieux pour une population relativement réduite et coopérative, ou en tout cas intéressée par les résultats de votre sondage (par exemple, les 30 utilisateurs pilotes d’un nouveau service). Cependant, si votre population est difficile à définir avec précision, très nombreuse, ou dispersée géographiquement, vous devrez alors recourir à un échantillon.

Si la collecte des données auprès d’une population vous fournit les résultats les plus précis et représentatifs, pourquoi choisiriez-vous d'utiliser un échantillon ? La réponse tient en deux mots : par nécessité. Il est rarement possible d’avoir accès à la totalité de la population cible, du fait de sa taille ou de sa dispersion géographique. Imaginons que vous teniez un food truck très fréquenté dans une zone d’activité commerciale, et que vous vouliez savoir ce qu’aiment manger les employés des bureaux environnants. Pour adopter une approche fondée sur la population, vous devez avoir accès à une liste de tous les employés : c'est probablement impossible. Dans ce type de situation, vous devez alors recueillir les données dont vous avez besoin auprès d’un sous-ensemble de la population. Vous pourrez ensuite extrapoler vos résultats à l’ensemble de la population. En d’autres termes, vous pouvez supposer que les résultats de votre sondage sont représentatifs de la population dont l’échantillon a été tiré. Souvent, cela s'avère exact, mais pas toujours. Voyons cela de plus près.

Si vous choisissez une approche fondée sur un échantillon, deux grandes stratégies s’offrent à vous : l’échantillonnage probabiliste (aussi appelé « aléatoire ») et l’échantillonnage non aléatoire.

Échantillonnage probabiliste : une méthode qui laisse la part belle au hasard

Avec cette approche, chaque membre de la population a autant de chances d’être inclus dans l’échantillon. Par exemple, si vous disposez d’une liste de personnes (un cadre d’échantillonnage), vous pouvez utiliser un générateur de nombres aléatoires, puis sélectionner pour votre échantillon l’individu dont la position dans la liste correspond au nombre généré, avant de recommencer l'opération. On parle alors d’échantillonnage aléatoire simple.

Vous pouvez aussi utiliser un échantillonnage aléatoire systématique, en sélectionnant par exemple chaque 10^e ou chaque 100^e individu de votre liste. L’échantillonnage stratifié ressemble à un échantillonnage systématique, mais dans un premier temps, la population est divisée en plusieurs groupes aux attributs similaires. Vous pouvez par exemple segmenter vos clients en fonction de la fréquence de leurs achats, ou du montant dépensé, puis utiliser un échantillonnage aléatoire simple ou systématique pour sélectionner des individus dans chacun de ces groupes. Cela permet de garantir que les différents segments de la population soient représentés dans l’échantillon final.

Échantillonnage non aléatoire : une méthode plus sélective

Avec cette méthode, les membres d'une population n’ont pas tous les mêmes chances d’être inclus dans l’échantillon. Par exemple, si vous interrogez chaque visiteur de votre site Web le samedi matin, seuls ceux qui font des achats ce jour-là ont une chance de prendre part à votre sondage. Vous pouvez aussi limiter votre sondage aux clients avec qui vous avez une relation directe, et ignorer ceux que vous connaissez mal. En revanche, cela risque d’introduire des erreurs : votre échantillon risque de ne pas être représentatif de la population.

Vous l’aurez compris : vous devrez souvent vous contenter d’interroger un échantillon, au lieu de l’ensemble de votre population. Heureusement, ce n’est pas parce que cette approche vous est imposée qu’elle ne présente pas de nombreux avantages :

Que vous recueilliez vos données auprès d’un échantillon ou de toute une population, il est important de maîtriser la terminologie. L’une des principales différences entre ces deux méthodes réside dans la manière de déterminer la taille de l’échantillon. Comme nous l’expliquons en détail ici, la taille de l’échantillon est une estimation du nombre d’individus que vous souhaitez voir participer à votre sondage. Les termes « statistique » et « paramètre » sont deux concepts liés, mais distincts, qui concernent la collecte de données en général. Penchons-nous de plus près sur chacun d’entre eux.

Un paramètre est la mesure d’une caractéristique d'une population, basée sur les données recueillies auprès de l’ensemble de la population. Supposons par exemple que vous ayez décidé de passer à une semaine de travail de quatre jours, pour booster la motivation et l’engagement de vos employés. Vous envoyez donc un sondage à vos équipes pour savoir quel jour de la semaine ils préfèrent ne pas travailler. S’ils répondent tous au sondage, et que 80 % choisissent le vendredi, ce chiffre devient un paramètre de la population.

Une statistique, quant à elle, est un résultat déduit des données recueillies auprès d’un échantillon de la population. Supposons que vous ayez un très grand nombre d’employés, et que vous ayez décidé d’envoyer votre sondage à un échantillon aléatoire représentatif. Les résultats sont à peu près identiques que si vous aviez interrogé l’ensemble de la population : la majorité (77 %) opte pour le vendredi afin d'avoir un week-end de trois jours. Ici, le résultat ne change pas. Ce qui change, c'est la manière de le décrire : dans ce cas, ces 77 % s’appellent une statistique. Alors, cette différence a-t-elle la moindre importance ? Oui : c’est une question d’erreur d’échantillonnage.

L’erreur d'échantillonnage est un autre terme clé à connaître. Il s'agit de la différence entre le paramètre d’une population et la statistique d’un échantillon. Reprenons notre exemple : quand nous avons interrogé l’ensemble de la population sur leur jour de repos préféré, le vendredi a remporté 80 % des suffrages, contre 77 % quand nous avons interrogé un échantillon. L’erreur d'échantillonnage est la différence entre le résultat obtenu auprès de la population et celui obtenu auprès de l’échantillon. Ici, elle est de 3 %.

Cet exemple nous montre à quel point il est important d’essayer d’obtenir un échantillon aussi représentatif que possible de la population. Que se passerait-il si vous sondiez uniquement les employés à mi-temps, dont beaucoup ne travaillent jamais le vendredi ? Vous obtiendriez un résultat très différent, qui ne serait pas représentatif des préférences de l’ensemble de votre population cible.

Ils permettent d’assurer l’exactitude des résultats, en limitant les erreurs. Des erreurs d’échantillonnage peuvent se produire, même avec une stratégie d’échantillonnage basée sur les probabilités. En effet, les mesures statistiques de dispersion et de tendance (comme la moyenne ou l’écart-type) seront légèrement différentes, même avec un échantillon représentatif de la population. Vous devez faire votre possible pour réduire au maximum les erreurs d’échantillonnage, par exemple en augmentant la taille de votre échantillon.

Comment décider du nombre de personnes à cibler dans votre sondage ? Bien entendu, il ne suffit pas de l’envoyer et de croiser les doigts. Si vous pouvez recueillir les données auprès de l’ensemble de votre population, la question ne se pose pas : la taille idéale de votre public cible est exactement celle de la population. En revanche, si vous travaillez avec un échantillon, il faut prendre en compte plusieurs facteurs.

Commencez par estimer la taille de la population globale. Même sans une liste précise, il est important d’avoir une idée approximative. Par exemple, si vous voulez découvrir les dangers auxquels sont confrontés les cyclistes dans votre région, vous pouvez utiliser des données secondaires pour estimer que cela concerne environ 20 000 cyclistes. À partir de ce chiffre, appliquez une marge d’erreur concernant la précision de vos résultats, exprimée en pourcentage. Si vous êtes prêt à tolérer une marge d’erreur de 5 %, cela signifie que vous estimez que le résultat réel se trouve dans une fourchette de +/-5 % de votre statistique. Donc si vous appliquez une marge d’erreur de 5 % à la statistique qui montre que 77 % des employés que vous avez interrogés plébiscitent le vendredi, le chiffre réel se situe probablement entre 68 % et 82 %.

Enfin, vous pouvez utiliser un tableau de taille d’échantillon pour comparer la taille de votre population avec votre marge d’erreur. Vous obtiendrez une estimation de la taille de votre échantillon cible. Souvenez-vous que certaines personnes ne répondront pas à votre sondage. Par conséquent, si votre taille d’échantillon est 100, vous devrez cibler un nombre de participants beaucoup plus important pour atteindre votre taille de public cible.

Cliquez ici pour en savoir plus sur la méthode pour déterminer le nombre de participants dont vous avez besoin.

Voilà donc ce qui distingue la collecte de données auprès d'une population et auprès d'un échantillon. Quelle que soit l'étude de marché que vous envisagiez, commencez par explorer les différents types de sondages qui s'offrent à vous, et identifiez celui qui vous convient le mieux.