L'échantillonnage est une méthode de recherche dans laquelle les sous-groupes sont sélectionnés dans un groupe plus large appelé population cible. Les sous-groupes ou échantillons sont étudiés. Si l'échantillon est correctement choisi, les résultats peuvent être utilisés pour représenter la population cible. La probabilité proportionnelle à la taille (PPS) prend en compte différentes tailles d'échantillon. Cela permet d'éviter de sous-représenter un sous-groupe dans une étude et donne des résultats plus précis.
Probabilité proportionnelle à la taille
Lorsque des échantillons de sous-groupes de tailles différentes sont utilisés et que l'échantillonnage est effectué avec la même probabilité, les chances de sélectionner un membre d'un grand groupe est inférieur à la sélection d'un membre d'un petit groupe. C'est ce qu'on appelle la probabilité proportionnelle à la taille (PPS). Par exemple, si un échantillon comptait 20 000 membres, la probabilité qu'un membre soit sélectionné serait de 1/20000 ou 0,005%. Si un autre échantillon comptait 10 000 membres, la probabilité qu'un membre soit sélectionné serait de 1/10000 ou 0,01%.
Classifications des méthodes d'échantillonnage
Les méthodes d'échantillonnage sont classées comme probabilités ou non probabilités. Les échantillons de non-probabilité sont sélectionnés d'une manière non aléatoire, mais avec une probabilité inconnue qu'un membre particulier de la population soit sélectionné. Les échantillons de probabilité ont une probabilité connue non nulle d'être sélectionnés.
Erreur d'échantillonnage
Il peut y avoir une différence entre les résultats obtenus en utilisant l'échantillon et la population cible. Cette différence est connue sous le nom d'erreur d'échantillonnage. L'échantillonnage ne peut pas être mesuré dans un échantillonnage non probabiliste. Il peut être mesuré par échantillonnage probabiliste. Lorsque les résultats d'une étude sont communiqués, ils incluent la plage plus ou moins d'erreur d'échantillonnage.
Pondération
Si la taille de l'échantillon ne peut pas être égalisée, un facteur ou un poids peut être utilisé pour égaliser l'importance relative d'un membre dans l'étude. Si l'exemple d'échantillons de 10 000 membres et 20 000 membres a été utilisé, un membre de l'échantillon de 10 000 peut être multiplié par un facteur 1X, tandis qu'un membre de l'échantillon de 20 000 peut être multiplié par 2X. Cela entraînerait une valeur ou un poids égal pour chaque membre malgré une probabilité différente de sélection des membres.rnrnLe biais d'échantillonnage est le résultat d'un sous-groupe sous-représenté dans une étude en raison de sa taille plus petite. La pondération peut être utilisée pour réduire le biais de l'échantillon. Le PPS est auto-pondéré grâce à la différence de taille de l'échantillon.
Échantillonnage en grappes
Même lorsque le PPS est utilisé, il doit y avoir une méthode pour diviser une population cible en sous-groupes. Les membres des sous-groupes peuvent être sélectionnés par des conditions préexistantes telles que leur appartenance à un groupe. C'est ce qu'on appelle l'échantillonnage en grappes.
Combinaison de méthodes d'échantillonnage
Le PPS peut être combiné avec d'autres méthodes de sélection d'échantillons. Par exemple, le regroupement pourrait être utilisé lorsque des membres des sous-groupes étaient déjà affectés à un sous-groupe tel qu'une unité militaire. Ensuite, la stratification pourrait être utilisée afin que les données démographiques telles que le rang soient également réparties. Enfin, un échantillonnage aléatoire simple (SRS) pourrait être utilisé pour éviter le biais de l'échantillon. Le PPS peut ensuite être utilisé pour l'étude.
