Échantillonnage non aléatoire
Le moyen le plus simple d'obtenir des résultats pour les sondages courants
Effectuer un sondage à grande échelle peut se révéler complexe. Bien que vous ayez besoin de résultats représentatifs de la population dans son ensemble, il est difficile d'interroger toutes les personnes que vous souhaiteriez sonder.
Il existe une solution au sujet de laquelle SurveyMonkey peut vous dire deux ou trois mots : l'échantillonnage non aléatoire. Avec notre panel Audience de plus de 500 000 personnes disponibles à tout moment pour répondre à des sondages, SurveyMonkey possède l'échantillon non aléatoire le plus vaste des États-Unis.
L'échantillonnage non aléatoire consiste à sélectionner un groupe de participants parmi une population plus large en sachant pertinemment que certains d'entre eux n'ont aucune probabilité de faire partie de l'échantillon. Contrairement à l' échantillonnage aléatoire, pour lequel tous les éléments de la population ont une probabilité non nulle de faire partie de l’échantillon.
Tout le monde n'a pas l'occasion d'être sélectionné
Que vous utilisiez un panel SurveyMonkey Audience ou n'importe quel autre type d'échantillonnage non aléatoire, certains membres de la population seront toujours exclus de votre groupe de participants.
Parfois, ces exclusions sont évidentes, comme lorsque les personnes interrogées ont la possibilité de choisir de vous répondre ou non. Vous pouvez par exemple demander à vos clients de vous communiquer leurs adresses email pour pouvoir participer à un sondage sur la satisfaction de la clientèle. Certains refuseront probablement, ce qui exclut d'office toute probabilité qu'ils soient sélectionnés dans votre échantillon.
Parfois, ces exclusions sont plus subtiles. Supposons que vous décidiez de sonder les 100 premières personnes qui entrent dans votre magasin un jour donné. Vous pouvez penser que cet échantillonnage sera aléatoire, mais réfléchissez à ceci : il existe probablement une différence entre les personnes qui peuvent faire un tour dans votre boutique le matin et celles qui ne peuvent venir que plus tard.
Si vous ouvrez à 9:00, il est probable que vos premiers clients soient des personnes qui ne travaillent pas, contrairement à ceux qui viennent à 19:00 ou 20:00. Étant donné qu'une partie de la population n'a aucune probabilité de figurer parmi vos 100 premiers clients du jour, vos résultats risquent d'être biaisés, et votre échantillonnage est en fait, dans ce cas, non aléatoire.
Méthodes d'échantillonnage non aléatoire courantes
Voici quelques méthodes d'échantillonnage non aléatoire couramment employées, même si elles ne conviennent pas nécessairement à tous les sondages :
- Échantillonnage par quotas. Consiste à définir des cibles précises (quotas) concernant le nombre de personnes que l'on souhaite sonder (par exemple, 50 hommes et 50 femmes), et à arrêter le recrutement une fois chaque quota atteint. L'échantillonnage par quotas permet d'être sûr que les participants appartiendront à toutes les sous-populations qui vous intéressent, même si votre échantillon n'est pas véritablement aléatoire.
- Échantillonnage de convenance. Consiste à interroger uniquement les personnes que vous connaissez ou qui sont disponibles pour répondre à votre sondage. Cette méthode convient très bien si vous faites un sondage « pour le fun » (par exemple, si vous demandez à 100 personnes leur avis sur la candidature de telle ou telle célébrité aux élections présidentielles), mais si vous souhaitez obtenir des résultats représentatifs à grande échelle, vous devrez utiliser une méthode plus scientifique.
- Échantillonnage boule de neige. Consiste à demander à des personnes qui participent à votre sondage de recruter d'autres personnes qu'elles connaissent. Cette méthode est idéale pour les sondages ciblant des groupes particuliers, qui sont difficilement identifiables ou accessibles, tels que les immigrants sans papiers ou les personnes souffrant de problèmes de santé rares. Dans ce cas, vous pouvez supposer que la population qui vous intéresse est relativement homogène, et vous n'avez pas vraiment à vous demander si votre échantillon est représentatif ou non.
Les avantages et inconvénients de l'échantillonnage non aléatoire
L'échantillonnage aléatoire est privilégié par les statisticiens, mais pour les personnes qui effectuent des sondages « dans la vraie vie », l'échantillonnage non aléatoire est plus pratique. S'il est correctement réalisé, un échantillonnage non aléatoire peut vous permettre d'obtenir des données de même qualité (voire meilleure) qu'un échantillonnage aléatoire.
La plupart des sondages ciblent une population très spécifique et n'ont donc pas besoin d'offrir la même diversité et la même représentativité qu'un échantillonnage aléatoire. Si vous effectuez une étude de marché sur les mères avec enfants en bas âge, vous n'avez pas besoin d'un échantillon aléatoire qui inclut les hommes, les personnes sans enfant ou celles avec des adolescents.
Même lorsqu'un échantillon non aléatoire ne « colle » pas parfaitement avec la population qui vous intéresse, il présente quand même de nombreux avantages.
Il est généralement plus rapide et meilleur marché d'obtenir des réponses avec un échantillon non aléatoire, car les membres qui le composent sont plus motivés pour répondre que les personnes qui ont été contactées de manière aléatoire. Les personnes sélectionnées dans une liste de diffusion, par exemple, sont probablement plus fidèles à une marque que des personnes ne figurant pas dans cette liste.
Le plus difficile avec les échantillons non aléatoires, c'est de faire en sorte qu'ils génèrent des résultats non biaisés comme le font les échantillons aléatoires.
Veillez toujours à ce que la façon dont vous recrutez vos participants ne vienne pas fausser vos résultats. Certains panels en ligne paient les participants, ce qui peut provoquer des biais induits par des participants « professionnels » qui répondent aux sondages uniquement pour gagner de l'argent sans se soucier de fournir des informations exactes.
Lorsque vous réalisez un échantillonnage non aléatoire, veillez à prendre en considération les différentes sources de biais. Il n'est pas toujours facile de prévoir ce qui pourrait fausser vos résultats, mais il est essentiel de commencer par un groupe diversifié de participants, dont les caractéristiques correspondent à la population qui vous intéresse. Cette méthode vous permettra non seulement d'obtenir des données aussi précises qu'avec un échantillonnage aléatoire, mais elle sera également plus rapide et plus rentable.
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