Échantillonnage probabiliste : définition, explications et étapes

Comment réaliser un sondage national précis aux États-Unis auprès d’une population de plus 330 millions de personnes ? Il serait impossible d’envoyer un sondage à chaque habitant. En revanche, vous pouvez utiliser un échantillonnage probabiliste pour obtenir des données très fiables, même si elles proviennent d’un groupe beaucoup plus restreint.

L’échantillonnage probabiliste est une technique qui consiste à sélectionner au hasard un petit groupe (un échantillon) à partir d’une population plus importante, puis à prédire la probabilité que la répartition de l’ensemble des réponses représente correctement celles de la population totale. 

L’échantillonnage probabiliste repose sur deux conditions importantes :

En respectant ces deux règles, vous pourrez choisir un échantillon approprié (c’est-à-dire aléatoire) à partir de votre cadre d’échantillonnage, c’est-à-dire la liste de toutes les personnes de votre population qui sont susceptibles faire partie de l’échantillon. La sélection aléatoire est la clé. L’échantillonnage aléatoire consiste à s’assurer que tous les participants ont la même probabilité d’être inclus. Que ce soit un lancer de dés ou un processus de sélection aléatoire beaucoup plus complexe, vous voulez avoir l’assurance que votre échantillon est représentatif de la population dans son ensemble. 

En utilisant le bon échantillon, vous pouvez obtenir des résultats aussi précis qu’avec un sondage de bien plus grande ampleur. Tirez ensuite des conclusions fondées sur les souhaits, les besoins ou les opinions de l’échantillon, et prenez des mesures pertinentes pour l’ensemble de votre population cible.

L’échantillonnage probabiliste regroupe plusieurs méthodes d’échantillonnage. Ces méthodes varient non seulement en fonction du type de recherche que vous effectuez et du type de données que vous souhaitez extraire, mais également du temps et des outils dont vous disposez pour mener vos recherches. Voici les quatre principaux types d’échantillonnage probabiliste utilisés par les chercheurs :

Avec un échantillonnage aléatoire simple, tous les membres de la population ont une chance égale d’être sélectionnés. La sélection se fait au hasard. Pour cela, les chercheurs ont recours à des outils tels qu’un générateur de nombres aléatoires, afin de sélectionner un échantillon de participants parmi la population globale. Malgré sa simplicité, l’échantillonnage aléatoire simple est sujet aux biais. Par exemple, plus la taille de votre échantillon est petite par rapport à votre population globale, moins vous êtes susceptible de prélever un échantillon fiable totalement au hasard. 

SurveyMonkey Audience peut vous aider à obtenir un échantillon véritablement représentatif avec un équilibrage sociodémographique et un ciblage souple.

De nombreuses populations peuvent être divisées en groupes plus restreints en fonction de caractéristiques spécifiques qui ne se recoupent pas, mais qui, une fois réunies, sont représentatives de la population totale. Avec l’échantillonnage aléatoire stratifié, vous obtiendrez un échantillon distinct pour chacun de ces groupes (ou strates). Ainsi, vous vous assurez que chaque sous-groupe est correctement représenté, ce qui donne des résultats plus précis qu’avec un échantillonnage aléatoire simple.

Le plus souvent, la stratification se fait en fonction de caractéristiques telles que le genre, l’âge ou le niveau de revenus. Les strates doivent être spécifiques et s’exclure mutuellement, ce qui signifie que chaque individu d’une population ne doit être affecté qu’à un seul groupe. Après avoir divisé votre population en strates, vous pouvez utiliser l’échantillonnage aléatoire simple pour sélectionner des individus dans chaque groupe, proportionnellement à la population totale. Ces personnes seront ensuite regroupées en un échantillon unique.

À l’image de l’échantillonnage stratifié, l’échantillonnage par grappes consiste à diviser la population en sous-groupes, ou grappes. C’est sur ce point que les deux méthodes d’échantillonnage probabiliste diffèrent. Avec l’échantillonnage par grappes, chaque grappe doit posséder des caractéristiques similaires à celles de sa population. Au lieu de sélectionner des personnes dans chaque groupe (ou strate), commencez par sélectionner de manière aléatoire des grappes entières. Si possible, incluez tous les membres de chaque grappe sélectionnée dans votre échantillon final. Si les grappes sont trop importantes, tirez au hasard des personnes dans chaque grappe. 

Les chercheurs constituent souvent les grappes à partir de groupes préétablis et facilement disponibles. Pour ce faire, ils s’appuient généralement sur les limites géographiques, telles que les villes ou les régions, ou encore les lieux d’établissements d’enseignement ou de bureaux. L’échantillonnage par grappes est souvent utilisé pour réduire les coûts lorsqu’on réalise des sondages auprès de populations très importantes ou géographiquement très dispersées. À noter : l’échantillonnage par grappes présente un plus grand risque d’erreur d’échantillonnage. Chaque grappe est censée représenter la population totale, ce qui peut être difficile à garantir. 

L’échantillonnage systématique est semblable à l’échantillonnage aléatoire simple, bien qu’il soit parfois encore plus facile à réaliser. Chaque membre de la population se voit attribuer un numéro, puis est sélectionné à intervalles réguliers pour former un échantillon. L’échantillonnage automatique est également connu sous le nom d’échantillonnage par intervalles. En d’autres termes, un « n-ième » membre de la population est sélectionné pour faire partie de l’échantillon.

Par exemple, sur une population de 1 000 personnes, vous pouvez choisir une personne sur 9 pour votre échantillon. Cette méthode peut s’avérer plus simple que d’autres, car la sélection des personnes via une méthode claire et cohérente n’implique pas l’utilisation d’un générateur de nombres aléatoires. Par contre, la sélection ainsi obtenue ne sera peut-être pas aussi aléatoire qu’avec un générateur. En outre, il convient de s’assurer que la liste ne cache aucune tendance qui pourrait avoir une incidence sur la sélection aléatoire. En cas de risque de manipulation de données, l’échantillon sera faussé. Vous risquez alors d’avoir une surreprésentation ou une sous-représentation dans l’échantillon. 

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

L’échantillonnage probabiliste présente plusieurs avantages. Dans l’ensemble, il est rentable pour échantillonner de vastes groupes représentant votre audience cible. Il présente également un avantage en cas de populations géographiquement dispersées . 

Chaque type d’échantillonnage probabiliste a ses avantages. Par exemple, l’échantillonnage aléatoire simple et l’échantillonnage systématique sont faciles à mettre en œuvre, tandis que l’échantillonnage stratifié réduit les biais du chercheur. L’échantillonnage par grappes, quant à lui, limite la variabilité au sein d’une étude. L’échantillonnage probabiliste ne requiert que peu de connaissances techniques, surtout si vous utilisez une plateforme en ligne. Lorsque vous créez votre échantillon de population à l’aide de l’échantillonnage stratifié ou de l’échantillonnage systématique, vous pouvez fournir autant de détails que vous le souhaitez. Si vous avez des délais à respecter, l’échantillonnage par grappes et l’échantillonnage aléatoire simple sont les meilleurs choix. 

Chaque avantage présente aussi des aspects susceptibles de nuire à vos efforts. Par exemple, pour obtenir le meilleur échantillon de population possible, vous devrez effectuer un peu plus de recherches, ce qui vous demandera davantage de temps et de ressources. L’échantillonnage stratifié peut garantir une représentation égale des grappes, mais il risque de ne pas refléter toutes les différences au sein de la population de l’échantillon. 

L’échantillonnage par grappes, quant à lui, peut séparer les strates en grappes, mais ces grappes risquent de présenter des caractéristiques qui se recoupent. Si les échantillonnages probabilistes simples et aléatoires peuvent vous donner des résultats rapides, les grappes et les strates présentent le risque de cibler moins précisément la population que vous visez. 

L’échantillonnage probabiliste est idéal pour une étude quantitative, si votre objectif est de recourir à l’analyse statistique pour tirer des conclusions sur une population importante. S’il est trop difficile ou coûteux de sonder la population complète, les chercheurs peuvent aussi utiliser cette stratégie d’échantillonnage pour collecter des données représentatives.

De nombreuses études de marché recourent à l’échantillonnage probabiliste pour obtenir des informations sur une population importante, notamment sur des projets tels que : 

Outre le suivi du secteur d’activité, les attitudes des acheteurs et la veille concurrentielle, l’échantillonnage probabiliste permet aux entreprises de peaufiner leurs nouvelles idées et d’améliorer leurs activités, en exploitant des données qui reflètent l’ensemble de leur marché cible. 

Prenons un autre exemple. Une chaîne de cafés possède des centaines de magasins répartis dans plusieurs villes des États-Unis. L’entreprise cherche à étendre son programme de fidélisation de la clientèle en y ajoutant des options de paiement et de nouveaux moyens d’obtenir des bons d’achat. Avant de mettre en place ces mesures, elle souhaite savoir si les clients accueilleront favorablement les modifications proposées. 

Il est impossible de contacter l’ensemble des clients de ces centaines de magasins. En revanche, l’entreprise pourrait utiliser une approche d’échantillonnage probabiliste pour créer un échantillon qui représente avec précision cette population plus importante. Les réponses obtenues révèleront ce que les clients pensent globalement de la mise à jour du programme de fidélisation. Chaque membre du personnel de l’entreprise, du service marketing aux représentants du service client, peut à son tour utiliser les données pour mieux comprendre les nouveaux changements à apporter ou pour promouvoir efficacement le nouveau programme de fidélisation. Si l’entreprise veut s’assurer que son échantillon reflète des sous-groupes de la population tels que le genre, les tranches d’âge ou les niveaux de revenus, elle peut utiliser certaines méthodes d’échantillonnage probabiliste, comme l’échantillonnage stratifié ou l’échantillonnage par grappes. 

Dans l’exemple ci-dessus, l’échantillonnage probabiliste est une excellente manière de traiter une population relativement importante, à savoir les clients de centaines de points de vente. Avec des échantillons véritablement probabilistes, des échantillons plus importants permettent de réduire les risques d’erreur d’échantillonnage, qui surviennent lorsque vous sélectionnez un échantillon non représentatif de l’ensemble de la population. D’une manière générale, l’échantillonnage aléatoire peut contribuer à minimiser les erreurs, car il adopte une approche systématique et non subjective pour sélectionner un échantillon.

Vous ne devez jamais empêcher sciemment une personne appartenant à votre audience d’être ajoutée à votre échantillon. D’ailleurs, faites attention aux groupes qui peuvent être accidentellement empêchés de participer.

Par exemple, supposons que vous vouliez comprendre l’opinion publique concernant une nouvelle loi sur l’immigration. Avez-vous pensé à proposer une version de votre sondage en anglais ? Vous devriez. Sans quoi, vous risquez de passer à côté de beaucoup de personnes anglophones qui ne sont pas à l’aise pour répondre à des questions en français, mais qui ont des opinions sur l’immigration qui seraient extrêmement utiles pour votre recherche. En négligeant leur participation, les résultats de votre sondage ne seraient pas véritablement représentatifs de l’opinion publique.

Rappelez-vous que si vous ne pouvez pas donner à tout le monde la possibilité de participer à votre sondage, votre échantillon ne sera pas représentatif et ne sera donc pas basé sur un échantillonnage probabiliste.

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 des techniques d’échantillonnage d’un autre type : l’échantillonnage non probabiliste. Même si vous préférez utiliser la sélection aléatoire pour votre échantillon, il est important de connaître les principes de base de l’échantillonnage non probabiliste, donc de savoir quand et pourquoi les chercheurs l’utilisent. 

Avec l’échantillonnage non probabiliste, les membres de la population globale n’ont pas les mêmes chances de faire partie de votre échantillon. D’ailleurs, leur sélection n’a rien d’aléatoire. En réalité, certains membres n’ont aucune chance d’être sélectionnés. Alors que l’échantillonnage probabiliste consiste à tirer des conclusions concernant une population plus importante, l’échantillonnage non probabiliste est souvent utilisé pour les études exploratoires et qualitatives, davantage axées sur l’avis de personnes avec des compétences, des expériences ou des connaissances spécifiques. 

Prenons un nouvel exemple. Vous effectuez des recherches sur l’utilisation locale des rampes d’accès pour personnes à mobilité réduite. Vous ciblez donc les utilisateurs de fauteuil roulant de votre ville. Vous ne disposez pas d’une liste exhaustive de ces personnes. L’échantillonnage probabiliste n’est donc pas envisageable. Toutefois, vous rencontrez quelques personnes qui sont d’accord pour participer à votre étude et qui vous mettent en relation avec d’autres utilisateurs de fauteuil roulant dans cette même zone. Cet échantillonnage non probabiliste, appelé échantillonnage en boule de neige, n’implique pas de sélection aléatoire. Il peut toutefois vous mettre en contact avec davantage de personnes pertinentes dans le cadre de votre recherche.  

L’échantillonnage non probabiliste est généralement plus aisé et moins coûteux, mais il présente également un risque plus élevé de biais d’échantillonnage. En effet, le processus de sélection des échantillons repose sur la subjectivité du chercheur, et non sur une répartition aléatoire. En outre, la taille de l’échantillon et les résultats finaux ne représentent pas forcément l’ensemble de la population. 

Quelles sont les étapes de l’échantillonnage probabiliste ? Ce n’est pas bien compliqué. Toutefois, les objectifs et les intérêts 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 lorsque vous devrez préciser comment et pourquoi vous souhaitez créer votre échantillon. 

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

Idéalement, votre cadre devrait inclure tous les membres de la population ciblée (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 la population qui participe au sondage, vous pourriez avoir du mal à trouver un cadre approprié pour votre échantillon. Même avec un bon cadre, vous devrez sans doute faire des compromis entre les coûts, la représentation, la qualité et la pertinence.

Il peut être difficile de motiver les gens à répondre à un sondage probabiliste s’ils ne sont pas intéressés par le sujet, ou s’ils souhaitent être récompensés pour leurs efforts. Cela peut aussi vous prendre beaucoup de temps. Par exemple, si vous réalisez une étude de marché par vous-même (sans utiliser d’outils permettant de trouver et de sélectionner de manière aléatoire les participants), la création d’un échantillon plus important peut demander beaucoup de temps et d’énergie, et ce, avant même de commencer la phase d’analyse de votre étude. 

Beaucoup de ces problèmes peuvent être résolus avec un échantillonnage non probabiliste. Malgré son nom, ce modèle repose toujours sur la théorie de la probabilité et de l’échantillonnage pour déterminer un échantillon de sondage approprié.

Si vous avez des ressources illimitées, ou si la population que vous visez est restreinte, un échantillonnage probabiliste n’est peut-être pas nécessaire. Dans la plupart des cas, toutefois, vous économiserez du temps et de l’argent et vous vous éviterez beaucoup de stress en constituant un échantillon de probabilité. En général, il n’est pas possible de sonder toute une population, mais donnez à chaque personne l’occasion de participer à votre sondage. C’est là tout l’objet de l’échantillonnage probabiliste.

Échantillonnez des marchés cibles dans le monde entier grâce à SurveyMonkey Audience. Sélectionnez l’abonnement qui convient le mieux à votre entreprise.