Voici pourquoi:
* Représentant de la population: Les échantillons de probabilité permettent aux chercheurs de faire des inférences sur l'ensemble de la population en fonction de l'échantillon, car chaque membre de la population a une chance connue d'être sélectionné. Ceci est crucial pour généraliser les résultats au-delà des participants à l'étude.
* Analyse statistique: Des échantillons de probabilité sont essentiels pour utiliser des méthodes statistiques pour analyser les données et tirer des conclusions significatives.
* Éviter les biais: Contrairement aux échantillons de non-probabilité, les échantillons de probabilité visent à minimiser les biais dans le processus de sélection, garantissant une représentation plus précise de la population.
Les types courants d'échantillons de probabilité comprennent:
* Échantillonnage aléatoire simple: Chaque membre de la population a une chance égale d'être sélectionné.
* Échantillonnage aléatoire stratifié: La population est divisée en sous-groupes (strates), et un échantillon aléatoire est prélevé dans chaque strate.
* Échantillonnage de cluster: La population est divisée en grappes et un échantillon aléatoire de grappes est sélectionné.
Bien que les échantillons de probabilité soient très précieux, ils peuvent parfois être difficiles ou coûteux à mener. Dans certains cas, les chercheurs pourraient utiliser des échantillons de non-probabilité Lorsque les ressources sont limitées ou spécifiques de types de participants sont nécessaires. Cependant, il est important de noter que les échantillons de non-probabilité ne permettent pas de généralisation à la population plus large.
