Échantillonnage probabiliste - Guide complet

Avec l’échantillonnage probabiliste, chaque membre d’une population a la même chance d’être sélectionné, pour des résultats précis et non biaisés. Poursuivez votre lecture pour découvrir comment fonctionne ce type d’échantillonnage, savoir quand l’utiliser et comprendre la différence entre échantillonnage probabiliste et échantillonnage non probabiliste ou non aléatoire.

L’échantillonnage probabiliste sélectionne au hasard un petit groupe dans une population plus importante (un échantillon), puis prédit la probabilité que ses réponses correspondent à celles de la population dans son ensemble.

Supposons par exemple que vous voulez savoir ce que pensent les consommateurs du développement de votre marque dans la région PACA. Vous ne pouvez pas vraiment sonder chaque personne qui y habite : vous vous retrouveriez avec une taille d’échantillon ingérable. C’est ici que l’échantillonnage probabiliste entre en jeu en vous permettant de sonder un groupe plus petit, puis de généraliser les résultats à l’ensemble de la population concernée.

L’échantillonnage probabiliste est une méthode qui donne à chaque membre d’une population une chance égale et connue d’être choisi. Cette sélection aléatoire garantit que l’échantillon reflète la diversité de la population, réduit les biais et permet de tirer des conclusions statistiques au sujet d’une population.

Pour que l’échantillonnage probabiliste soit efficace, vous devez respecter trois conditions :

En utilisant le bon échantillon, vous pouvez obtenir des résultats aussi précis qu’avec un sondage de bien plus grande ampleur. Vous pouvez ensuite tirer des conclusions fondées sur les préférences de cet échantillon et prendre des mesures pertinentes pour l’ensemble de votre population cible.

L’échantillonnage probabiliste se prête particulièrement bien aux études quantitatives dont l’objectif est de tirer des conclusions au sujet d’une population importante. Les analystes utilisent cette stratégie pour recueillir des données représentatives quand il est trop difficile ou trop onéreux d’interroger toute une population.

Prenons l’exemple d’une chaîne de cafés nationale qui a décidé de développer son programme de fidélité. Avant de se lancer, elle veut effectuer une étude de marché pour savoir comment ses clients réagiront, mais il n’est pas envisageable de contacter chaque client pour réaliser un test de concept.

En utilisant l’échantillonnage probabiliste, l’entreprise peut identifier un échantillon représentatif de sa clientèle, et pour que son échantillon reflète bien les sous-groupes, elle dispose de différents types d’échantillonnage, stratifié ou par grappes, par exemple.

Les réponses de cet échantillon représentatif reflèteront l’opinion de la population dans son ensemble et l’équipe de développement produit pourra donc mettre sur pied un programme de fidélité qui plaît aux clients, tandis que l’équipe marketing pourra le positionner au mieux sur le marché.

Il existe de nombreux cas d’utilisation des études de marché principales et différents types d’échantillonnage permettent de remplir divers objectifs. Dans le cas de l’échantillonnage probabiliste, les méthodes possibles sont les suivantes : échantillonnage aléatoire simple, échantillonnage aléatoire stratifié, échantillonnage par grappes et échantillonnage systématique.

Pour utiliser l’échantillonnage aléatoire simple à bon escient, vous devez comprendre quelques principes clés :

De nombreuses populations peuvent être divisées en groupes distincts en fonction de caractéristiques spécifiques qui, ensemble, sont représentatifs de la population totale. Cette approche vous fournit généralement des résultats plus précis que l’échantillonnage aléatoire simple.

Pour utiliser l’échantillonnage aléatoire stratifié à bon escient, vous devez comprendre quelques principes clés :

À l’instar de l’échantillonnage stratifié, l’échantillonnage par grappes consiste à diviser la population en sous-groupes ou grappes, mais c’est sur ce point que ces deux méthodes d’échantillonnage probabiliste diffèrent. 

Avec l’échantillonnage par grappes :

Les analystes choisissent souvent l’échantillonnage par grappes afin de réduire les coûts de sondage de populations importantes ou géographiquement très dispersées, mais cette méthode s’accompagne d’un risque plus élevé d’erreur d’échantillonnage. Chaque grappe est censée représenter la population totale, ce qui peut être difficile à garantir.

L’échantillonnage systématique, aussi connu sous le nom d’échantillonnage par intervalles, est similaire à l’échantillonnage aléatoire simple. 

Avec l’échantillonnage systématique :

L’échantillonnage systématique est plus simple que les autres méthodes car son processus de sélection est clair et il n’utilise pas de générateur de nombres aléatoires. Par contre, la sélection ainsi obtenue ne sera peut-être pas aussi aléatoire qu’avec un générateur. 

Prenons un exemple : vous envisagez d’interroger les employés d’une entreprise, qui sont répertoriés par ordre alphabétique. Vous recourez à l’échantillonnage systématique pour sélectionner un employé sur quatre pour votre échantillon. Toutefois, si la liste est également classée par équipe et par ancienneté, vous risquez de choisir un nombre trop important ou insuffisant de personnes à des postes élevés, ce qui biaisera votre échantillon.

La conception de l’échantillon est une composante essentielle d’une étude de marché réussie. Si la méthode choisie correspond à vos objectifs, votre échantillon vous permettra de généraliser avec précision les résultats à votre population cible.

Pour choisir la méthode d’échantillonnage la mieux adaptée, tenez compte des points suivants :

Les analystes qui disposent de moins de ressources ou de temps pour leur étude devront peut-être se tourner vers un échantillonnage non probabiliste, et nous allons nous pencher sur cette possibilité ci-après.

L’échantillonnage aléatoire simple, l’échantillonnage stratifié, l’échantillonnage par grappes et l’échantillonnage systématique sont tous des types d’échantillonnage probabiliste. Il existe toutefois une technique d’échantillonnage d’un autre type : l’échantillonnage non probabiliste. 

L’échantillonnage non probabiliste est généralement utilisé pour les études exploratoires et qualitatives. La population cible est souvent composée de personnes avec des compétences, des expériences ou des connaissances spécifiques.

Cette méthode présente un plus grand risque de biais que l’échantillonnage probabiliste car l’échantillon n’est pas sélectionné au hasard. Les membres d’une population n’ont pas la même chance d’être inclus à l’échantillon (certains n’en ont même aucune). Cependant, il n’est pas nécessaire que la taille de l’échantillon et les résultats soient représentatifs du fait du cas d’utilisation.

Comment choisir entre échantillonnage probabiliste et échantillonnage non probabiliste ?

Si les gens ne sont pas intéressés ou s’ils s’attendent à une récompense ou une incitation, il est parfois difficile de les faire participer à un sondage probabiliste. Ce type d’échantillonnage peut aussi prendre du temps si vous ne disposez pas d’outils pour trouver et sélectionner vos participants au hasard.

Beaucoup de ces problèmes peuvent être résolus avec un échantillonnage non probabiliste. Ce modèle repose sur la théorie de la probabilité et de l’échantillonnage pour sélectionner un échantillon de sondage approprié.

Les analystes peuvent choisir parmi différents types d’échantillonnage non probabiliste.

L’échantillonnage probabiliste présente plusieurs avantages : 

Plus particulièrement, l’échantillonnage aléatoire simple et l’échantillonnage systématique sont plus faciles à mettre en œuvre et vous permettent de créer vos échantillons de façon extrêmement détaillée.

L’échantillonnage stratifié, quant à lui, réduit le risque de biais, et l’échantillonnage par grappes permet d’obtenir des résultats plus cohérents. Ces deux méthodes sont également utiles en cas de délais serrés.

Chaque approche présente aussi des aspects susceptibles de nuire à vos efforts :

Quelles sont les étapes de l’échantillonnage probabiliste ? Ce n’est pas bien compliqué. Toutefois, les objectifs de votre étude doivent être clairement établis. Une planification préalable et une compréhension approfondie du type de résultats que vous escomptez vous seront extrêmement utiles pour décider comment et pourquoi vous souhaitez créer votre échantillon.

Listez toutes les catégories de personnes que vous souhaitez interroger. Réfléchissez aussi à toutes celles qui doivent être délibérément exclues.

Idéalement, votre cadre devrait inclure tous les membres de la population qui vous intéresse (et personne en dehors de cette population).

Souhaitez-vous utiliser des grappes et des strates ? Souhaitez-vous que tous les membres de l’échantillon aient des probabilités de sélection égales ? Réfléchissez à ce qui a du sens pour votre domaine d’études, les membres de votre population et les ressources dont vous disposez.

En fonction de votre population cible, vous pourriez avoir du mal à trouver un cadre d’échantillon approprié. Même avec un bon cadre, vous devrez sans doute faire des compromis entre les coûts, la qualité et la rapidité.

Pour un échantillonnage efficace, les analystes doivent prendre le temps d’affiner leurs méthodes et respecter quelques bonnes pratiques.

Pour l’échantillonnage probabiliste en particulier, il est primordial que chaque personne ait la même chance d’être sélectionnée. Pour éviter d’exclure certaines personnes de votre échantillon, faites attention aux choix qui pourraient empêcher certains groupes de participer.

Par exemple, supposons que vous vouliez comprendre l’opinion publique concernant une nouvelle loi sur l’immigration aux États-Unis. Si vous ne proposez pas de version espagnole de votre sondage, vous excluez par inadvertance les hispanophones. Pourtant, leur point de vue est précieux et sans leur participation, vos résultats ne seront pas vraiment représentatifs de l’opinion publique.

En plus de vous assurer d’inclure les segments clés, il peut être judicieux de choisir un échantillon plus important pour que vos résultats soient plus précis et plus représentatifs.

Vous pouvez aussi obtenir un échantillon plus important en prenant des mesures visant à limiter le nombre de personnes qui ne répondent pas au sondage. Il peut s’agir de messages de rappel ou d’incitations par exemple. L’utilisation d’un modèle de sondage marketing peut aussi contribuer à un meilleur taux de réponse.

Les différents types de questions de sondage peuvent également vous aider à améliorer votre processus d’échantillonnage et à obtenir des réponses réfléchies des participants.

Enfin, ne négligez pas les études pilotes qui vous permettent souvent d’identifier en amont les problèmes risquant d’impacter la participation à votre sondage ou la précision, la fiabilité et la généralisation des résultats.

Les outils et la technologie peuvent vous aider à garantir une sélection véritablement aléatoire afin d’éviter que des biais cachés ne viennent influencer votre échantillon. Vous pouvez aussi vous tourner vers un panel de sondage en ligne pour obtenir un échantillon aléatoire.

L’échantillonnage probabiliste peut vous aider à tirer des conclusions au sujet de votre population cible, mais l’identification des bons participants demande une réflexion approfondie et parfois des ressources importantes. Si vous avez besoin de l’aide d’experts, SurveyMonkey Audience peut vous aider à trouver les personnes dont vous avez besoin rapidement.