Pour obtenir des informations sur les grandes populations, les chercheurs utilisent quatre méthodes d'échantillonnage probabiliste: simple aléatoire, systématique, stratifié et cluster. Tout le monde dans une population donnée a une chance connue et égale d'être sélectionné dans l'échantillonnage probabiliste et, plus important encore, les personnes sont choisies au hasard.
Probability Utilité de l'échantillon

Imaginez comme il serait difficile et coûteux pour un société d’enquêter sur tout le monde aux États-Unis chaque fois qu’elle veut en savoir plus sur les Américains. Si un échantillon est créé au hasard et que tout le monde a la chance de participer, les résultats de l'échantillon seraient alors proches des résultats d'un recensement, qui interrogerait tout le monde. L’échantillonnage probabiliste est un moyen crucial, plus rapide et beaucoup moins coûteux d’obtenir des informations de la société par rapport à un recensement, car ses résultats peuvent refléter une population nombreuse, même s’il s’applique à un petit nombre de personnes. Si un échantillon n'a pas été créé de manière aléatoire, c'est-à-dire un échantillonnage non probabiliste, il est peu probable que les résultats reflètent la population entière.
Échantillonnage aléatoire simple et systématique

Dans l'échantillonnage aléatoire simple, les personnes sont sélectionnées de manière aléatoire à partir d'un liste complète de la population. En règle générale, un numéro est attribué à chaque personne ou ménage de la population et un ordinateur génère des nombres aléatoires indiquant qui est choisi pour l'échantillon. Les loteries sont un échantillon purement aléatoire. Tous les détenteurs de billets participent à une loterie, mais seuls quelques-uns sont choisis au hasard.
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L'échantillonnage systématique est similaire à l'échantillonnage aléatoire simple avec une différence: un schéma de sélection des participants. Par exemple, un chercheur peut commencer à un point aléatoire et prendre chaque centième nom trouvé dans l'annuaire téléphonique d'Atlanta, en Géorgie. Cette méthode d'échantillonnage est largement utilisée pour les entretiens téléphoniques et par courrier avec les consommateurs.
Échantillonnage stratifié et en grappes

L'échantillonnage stratifié est utile pour comparer différentes parties d'une population. Les chercheurs divisent ou segmentent la population en fonction de leurs besoins et prélèvent un échantillon aléatoire simple dans chaque segment. Les segments sont appelés sous-populations ou strates. Si vous souhaitez comparer les opinions de 1 000 hommes et femmes sur les soins de santé, vous pouvez segmenter ou stratifier la population par sexe et choisir au hasard 500 hommes et 500 femmes. Vous pouvez segmenter ou stratifier une population de nombreuses manières, notamment en fonction de l'âge, de l'éducation, du revenu et de la localisation.

L'échantillonnage par grappes comprend deux processus aléatoires. La première étape consiste à diviser la population en groupes spécifiques, puis à sélectionner des groupes au hasard, et non des personnes spécifiques. Ensuite, les chercheurs analysent un échantillon aléatoire simple uniquement dans chaque groupe choisi. Les chercheurs utilisent souvent des codes postaux ou des grandes villes pour créer un groupe.
Quatre exemples

Un chercheur voudra peut-être connaître l'opinion de tous les Américains sur les soins de santé en sondant 520 personnes. S'il a une liste de chaque Américain et choisit au hasard 520 personnes de tout le pays, alors c'est un simple échantillonnage aléatoire. Si au lieu de cela, il commence à un point aléatoire de la liste de chaque Américain et sélectionne chaque 700 000 personnes, il s'agit alors d'un échantillonnage systématique.

S'il divise la liste de chaque Américain en 50 États et tire au hasard 10 personnes de chaque état, puis il utilise un échantillonnage stratifié. S'il choisit au hasard 26 États parmi les 50 et qu'il sélectionne ensuite au hasard 20 personnes dans chacun des 26 États, il utilise un échantillonnage par grappes.