L'échantillonnage est une méthode de recherche dans laquelle les sous-groupes sont choisis parmi un groupe plus large connu sous le nom de 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 des tailles d'échantillon variables. 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 pris avec la même probabilité, les chances de choisir un membre parmi un grand groupe sont moindres que de choisir un membre parmi un groupe plus petit. 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 de 0,005%. Si un autre échantillon avait 10 000 membres, la probabilité qu'un membre soit sélectionné serait 1/10000 ou 0,01 pour cent.
Classifications des méthodes d'échantillonnage
Les méthodes d'échantillonnage sont classées comme probabilités ou non-probabilités. Les échantillons de non-probabilités sont sélectionnés de manière non aléatoire, mais avec une probabilité inconnue d'un membre particulier de la population sélectionné. Les échantillons de probabilité ont une probabilité d'être sélectionnée non nulle.
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 comme erreur d'échantillonnage. L'échantillonnage ne peut pas être mesuré dans l'échantillonnage non probabiliste. Il peut être mesuré en échantillonnage probabiliste. Lorsque les résultats d'une étude sont rapportés, ils incluent la plage d'erreur d'échantillonnage plus ou moins.
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'on utilise l'exemple des échantillons avec 10 000 membres et 20 000 membres, on peut multiplier un membre de l'échantillon de 10 000 par un facteur de 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 résulte de la sous-représentation d'un sous-groupe dans une étude en raison de sa plus petite taille. La pondération peut être utilisée pour réduire le biais de l'échantillon. PPS est autopondéré grâce à la différence de taille d'échantillon.
Échantillonnage en grappes
Même quand 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. Ceci est connu sous le nom d'échantillonnage en grappe.
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 les membres des sous-groupes étaient déjà affectés à un sous-groupe tel qu'une unité militaire. Ensuite, la stratification pourrait être utilisée pour que les données démographiques telles que le grade soient distribuées également. Enfin, l'échantillonnage aléatoire simple (EAS) pourrait être utilisé pour éviter les biais d'échantillonnage. Le PPS peut ensuite être utilisé pour l'étude.
