Comment obtenir un échantillon représentatif pour vos sondages

Quand vous réalisez un sondage, il est quasiment impossible de recueillir le feedback de toute votre population cible. Même si vous faites en sorte que chacun reçoive le sondage, il y aura toujours des personnes qui ne répondront pas.

Ne vous inquiétez pas pour autant : même sans sonder chaque membre de votre groupe cible, vous pouvez obtenir de précieuses données. À vrai dire, cela peut même vous faire gagner du temps et économiser de l'argent.

Grâce à un échantillon de sondage représentatif, vous pouvez analyser les résultats pour en extraire des données exploitables qui viennent appuyer vos efforts d’étude de marché et d’expérience client.

Un échantillon représentatif est un sous-ensemble de données, souvent issues d’un groupe plus large, qui présente les mêmes caractéristiques que le groupe initial. Dans le cas des sondages, l'échantillonnage représentatif vous aide à analyser de larges audiences, car les données générées sont moins volumineuses et plus faciles à gérer. C'est ce qui est utilisé par exemple dans les sondages d’intentions de vote réalisés avant les élections.

L’échantillonnage représentatif est souvent synonyme de gains de temps et d’économies considérables. L’analyse statistique des données vous permet d’obtenir une représentation précise d’une population cible plus large, ou d’un groupe spécifique de cette population, sans avoir à sonder chaque membre.

Attention : si l’échantillonnage représentatif présente des bénéfices incontestables, il s’accompagne aussi d’écueils potentiels et vous devez en avoir conscience pour obtenir des résultats précis et fiables. Armé de ces connaissances, vous serez à même de mieux comprendre vos clients, et puis d'améliorer leur expérience ou de prendre de meilleures décisions commerciales.

Imaginons qu’un groupe de 300 personnes (150 hommes et 150 femmes) a suivi un programme de formation. Vous aimeriez connaître leur avis sur le programme pour en identifier les points forts et les points faibles.

Si vous utilisez l’échantillonnage représentatif, vous n’avez pas besoin que toutes ces personnes participent à votre sondage, loin de là. Il vous suffit de créer un échantillon représentatif crédible, avec par exemple 30 hommes et 30 femmes.

Quand vous aurez reçu leurs réponses, vous pourrez analyser les résultats puis les généraliser à l’ensemble du groupe, pour obtenir une opinion représentative de la population initiale. Comme vous disposez du même nombre d'hommes et de femmes parmi les participants, vous pouvez aussi évaluer les réponses en fonction du genre.

Au lieu d'attendre que 300 personnes répondent à votre sondage, vous pouvez obtenir des résultats très précis en vous limitant à 60 participants, répartis également entre hommes et femmes. Vous gagnez du temps et de l’argent.

SurveyMonkey Audience peut vous aider à obtenir votre échantillon représentatif en vous présentant les participants idéaux, même si vous avez besoin de réponses des quatre coins du monde.

Il existe différentes méthodes établies, qui ont été testées et vérifiées par des recherches universitaires et scientifiques, ainsi que par des études de marché.

Parmi les méthodes les plus courantes, on trouve : 

Toutes ces méthodes permettent d’obtenir des résultats précis et fiables.

Il s'agit de prendre un échantillon d’une population plus large à l’aide d’une méthode fondée sur les probabilités. Les participants sont choisis de manière aléatoire : chaque membre de la population initiale a autant de chances d’être sélectionné. Par exemple, si votre population initiale comptait 1 000 personnes, chacune d’entre elles aurait 1 chance sur 1 000 d’être sélectionnée.

La méthode probabiliste est le meilleur moyen d’obtenir un échantillon véritablement représentatif de la population : elle élimine le risque de biais humain ou d’erreur d’échantillonnage. En effet, cette méthode s’appuie sur les statistiques pour extraire au hasard un petit groupe de personnes d’un groupe plus vaste, en supposant que leurs réponses correspondent en proportion à celles de ce groupe plus vaste.

Rien ne vaut la simplicité. L’échantillonnage aléatoire simple est un moyen direct d’obtenir un groupe d'échantillon fiable.

Un numéro est attribué à chaque membre de la population initiale. Ensuite, un processus automatisé choisit au hasard les numéros qui seront inclus à votre échantillon. Vous pouvez attribuer ces numéros par tirage au sort, par exemple à l’aide d’un logiciel qui génère des numéros.

Cette méthode est très efficace pour éviter les biais dans vos échantillons, risque inhérent aux tests de concept. On parle de biais d’échantillonnage quand certains membres d’un groupe ont systématiquement plus de chances d’être sélectionnés que d’autres pour votre échantillon. Ce genre de biais peut produire des résultats faussés, qui étayent un certain point de vue. Par la suite, cela peut mener à des suppositions erronées et de mauvaises décisions stratégiques.

Avec un sondage aléatoire simple, chaque membre du groupe a les mêmes chances d’être sélectionné pour participer au sondage, et le risque de biais est considérablement réduit.

L’échantillonnage non aléatoire porte bien son nom. Avec cette méthode, les organisateurs du sondage ne s’en remettent pas au hasard, ils choisissent les participants de manière subjective. Ils s’appuient sur leur expérience, ou sur l’avis d’un expert chargé d’identifier les personnes qui feront partie de l’échantillon.

Avec cette méthode, les membres du groupe n’ont pas tous les mêmes chances de participer au sondage. Les chances d'être sélectionné sont définies en amont pour chaque membre.

L’échantillonnage non aléatoire est moins rigoureux que l’échantillonnage probabiliste, car il introduit un jugement humain, donc potentiellement un risque d’erreur ou de biais. Par contre, cette approche peut s’avérer efficace pour garantir que les personnes choisies pour participer au sondage pourront fournir des informations utiles et pertinentes. Elle est souvent utilisée dans le cadre de recherches qualitatives qui se concentrent sur des données non numériques pour générer de nouvelles idées.

Si l’échantillonnage non aléatoire n’est ni aussi rigoureux ni aussi fiable que les autres, pourquoi l’utiliser ? Il peut être très utile par exemple pour des sondages pilotes (les sondages envoyés à un échantillon beaucoup plus petit que prévu). Il est aussi utilisé dans le cas où l’échantillonnage probabiliste serait difficile, voire impossible, à cause de restrictions temporelles ou budgétaires, par exemple.

L’échantillonnage par quotas peut aider votre entreprise à prendre des décisions informées, lorsque vous avez besoin de plus amples informations au sujet d’un sous-ensemble de votre population mère et que vous disposez d’un budget restreint.

Il s’agit d’une méthode non aléatoire dans laquelle les organisateurs du sondage créent un échantillon composé d’individus qui représentent un groupe spécifique. Ainsi, vos résultats reflètent votre population mère. Les risques et les avantages de l’échantillonnage par quotas sont semblables à ceux de l’échantillonnage non aléatoire simple, mais c’est un moyen très efficace de recueillir des données exploitables auprès d’un public spécifique.

Si votre échantillon est trop grand, le sondage risque d’être coûteux et fastidieux à analyser. Dans un monde idéal, plus l’échantillon est grand, et plus le nombre de réponses est élevé, avec des données toujours plus précises. Pourtant, les risques liés à un sondage trop volumineux l’emportent sur les avantages. L'échantillonnage représentatif est souvent plus rapide et plus simple, et permet d’obtenir des résultats tout aussi valides sur le plan statistique.

Si votre échantillon est trop petit, vous augmentez le risque d’obtenir des résultats qui ne sont pas statistiquement significatifs. Vous risquez par exemple d'inclure un nombre disproportionné d’individus qui ne sont pas représentatifs de la population initiale. Cela peut fausser vos résultats et entraîner de mauvaises décisions stratégiques. Il est donc important de trouver une bonne taille pour votre échantillon représentatif. Ainsi, vous obtenez des statistiques fiables, vous gagnez du temps et faites des économies. Grâce à la calculatrice de taille de l'échantillon de SurveyMonkey, trouver l'échantillon idéal devient un jeu d’enfant.

Un biais d'échantillonnage survient lorsque certains membres d'un groupe ont systématiquement plus de chances d'être sélectionnés que d'autres. Les sondages politiques sont parfois sujets à controverse, car certains sondeurs interrogent parfois trop de personnes avec les mêmes opinions politiques.

Ce genre de biais peut produire des résultats qui étayent un point de vue spécifique. C'est le cas aussi en entreprise. Si les résultats ne reflètent pas la réalité, vous risquez de prendre de mauvaises décisions ou de porter préjudice à la réputation de votre entreprise.

Avec l’échantillonnage aléatoire simple, tous les membres de votre population ont exactement les mêmes chances d’être sélectionnés pour participer au sondage. Si vous réalisez un échantillonnage non aléatoire, dans lequel un ou plusieurs individus sélectionnent des participants, assurez-vous que ces individus soient suffisamment expérimentés pour éviter des biais qui pourraient fausser les résultats.

Il est parfois difficile d’éviter une certaine forme de biais dans les sondages qui utilisent l’échantillonnage représentatif. Par exemple, les gens très occupés ont tendance à moins répondre. Ils sont donc souvent sous-représentés dans les résultats.

Vous cherchez à réduire le biais de vos sondages ? Les modèles de sondage d’étude de marché SurveyMonkey incluent différentes questions pour encourager les participants à donner des réponses franches.

Cela permet de garantir que votre échantillon inclut un maximum de typologies d’individus pertinentes. Ainsi, vos résultats ont moins de chances d’être faussés par un biais quelconque. Cette méthode vous aide aussi à éviter que certains groupes soient surreprésentés.

Avec un échantillon représentatif, vous bénéficiez des avantages suivants :

Cette méthode vous aide à exploiter vos sondages au mieux, en générant des données précieuses qui viennent appuyer vos études de marché, votre programme d'expérience client et vos objectifs commerciaux.

Les solutions d’étude de marché SurveyMonkey sont conçues pour vous aider lorsque vous réalisez des sondages auprès d’échantillons représentatifs. Si vous avez besoin de calculer la taille de votre échantillon, la calculatrice SurveyMonkey Audience vous simplifiera la vie.