L'échantillonnage aléatoire stratifié profite aux chercheurs en leur permettant d'obtenir un échantillon de population qui représente le mieux l'ensemble de la population étudiée. Mais cette méthode de recherche n'est pas sans inconvénients.
Échantillonnage aléatoire stratifié: un aperçu
L'échantillonnage aléatoire stratifié consiste à diviser d'abord une population en sous-populations, puis à appliquer des méthodes d'échantillonnage aléatoire à chaque sous-population pour former un groupe test. Un inconvénient est que les chercheurs ne peuvent pas classer chaque membre de la population dans un sous-groupe.
L'échantillonnage aléatoire stratifié est différent de l'échantillonnage aléatoire simple, qui implique la sélection aléatoire de données de l'ensemble de la population afin que chaque échantillon possible soit également susceptible de se produire. En revanche, l'échantillonnage aléatoire stratifié divise la population en petits groupes, ou strates, en fonction de caractéristiques communes. Un échantillon aléatoire est prélevé dans chaque strate en proportion directe avec la taille de la strate par rapport à la population.
Exemple d'échantillonnage aléatoire stratifié
Voici un exemple d'échantillonnage aléatoire stratifié:
Les chercheurs effectuent une étude conçue pour évaluer les tendances politiques des étudiants en économie dans une grande université. Les chercheurs veulent s'assurer que l'échantillon aléatoire se rapproche le mieux de la population étudiante, y compris le sexe, les étudiants de premier cycle et les étudiants diplômés. La population totale de l'étude est de 1 000 étudiants et à partir de là, des sous-groupes sont créés comme indiqué ci-dessous.
Population totale = 1000
Les chercheurs attribueraient chaque étudiant en économie de l'université à l'une des quatre sous-populations: premier cycle masculin, premier cycle féminin, diplômé masculin et diplômé féminin. Les chercheurs compteront ensuite combien d'étudiants de chaque sous-groupe composent la population totale de 1 000 étudiants. À partir de là, les chercheurs calculent la représentation en pourcentage de chaque sous-groupe de la population totale.
Sous-groupes:
- Hommes de premier cycle = 450 étudiants (sur 100) ou 45% de la population Étudiants de premier cycle féminin = 200 étudiants ou 20% Étudiants diplômés de sexe masculin = 200 étudiants ou 20% Étudiants diplômés de sexe féminin = 150 étudiants ou 15%
Un échantillonnage aléatoire de chaque sous-population est effectué, en fonction de sa représentation au sein de la population dans son ensemble. Étant donné que les étudiants de premier cycle représentent 45% de la population, 45 étudiants de premier cycle sont choisis au hasard dans ce sous-groupe. Étant donné que les hommes diplômés ne représentent que 20% de la population, 20 sont sélectionnés pour l'échantillon, etc.
Bien que l'échantillonnage aléatoire stratifié reflète avec précision la population étudiée, les conditions qui doivent être remplies signifient que cette méthode ne peut pas être utilisée dans toutes les études.
Avantages de l'échantillonnage aléatoire stratifié
L'échantillonnage aléatoire stratifié présente des avantages par rapport à l'échantillonnage aléatoire simple.
Reflète avec précision la population étudiée
L'échantillonnage aléatoire stratifié reflète avec précision la population étudiée, car les chercheurs stratifient l'ensemble de la population avant d'appliquer des méthodes d'échantillonnage aléatoire. En bref, il garantit que chaque sous-groupe au sein de la population reçoit une représentation appropriée au sein de l'échantillon. Par conséquent, l'échantillonnage aléatoire stratifié offre une meilleure couverture de la population puisque les chercheurs contrôlent les sous-groupes pour s'assurer qu'ils sont tous représentés dans l'échantillonnage.
Avec un échantillonnage aléatoire simple, rien ne garantit qu'un sous-groupe ou un type de personne particulier soit choisi. Dans notre exemple précédent d'étudiants universitaires, l'utilisation d'un échantillonnage aléatoire simple pour obtenir un échantillon de 100 dans la population pourrait entraîner la sélection de seulement 25 étudiants de premier cycle ou seulement 25% de la population totale. En outre, 35 étudiantes diplômées pourraient être sélectionnées (35% de la population), ce qui entraînerait une sous-représentation des étudiants de premier cycle et une surreprésentation des étudiantes. Toute erreur dans la représentation de la population peut diminuer la précision de l'étude.
Inconvénients de l'échantillonnage aléatoire stratifié
L'échantillonnage aléatoire stratifié présente également un inconvénient pour les chercheurs.
Ne peut pas être utilisé dans toutes les études
Malheureusement, cette méthode de recherche ne peut pas être utilisée dans toutes les études. L'inconvénient de la méthode est que plusieurs conditions doivent être remplies pour qu'elle soit utilisée correctement. Les chercheurs doivent identifier chaque membre d'une population étudiée et classer chacun d'eux en une et une seule sous-population. Par conséquent, l'échantillonnage aléatoire stratifié est désavantageux lorsque les chercheurs ne peuvent pas classer en toute confiance chaque membre de la population dans un sous-groupe. De plus, il peut être difficile de trouver une liste exhaustive et définitive d'une population entière.
Le chevauchement peut être un problème s'il y a des sujets qui appartiennent à plusieurs sous-groupes. Lorsqu'un échantillonnage aléatoire simple est effectué, ceux qui sont dans plusieurs sous-groupes sont plus susceptibles d'être choisis. Le résultat pourrait être une fausse représentation ou un reflet inexact de la population.
L'exemple ci-dessus facilite les choses: le premier cycle, les diplômés, les hommes et les femmes sont des groupes clairement définis. Dans d'autres situations, cependant, cela pourrait être beaucoup plus difficile. Imaginez incorporer des caractéristiques telles que la race, l'ethnicité ou la religion. Le processus de tri devient plus difficile, rendant l'échantillonnage aléatoire stratifié une méthode inefficace et moins qu'idéale.
Points clés à retenir
- L'échantillonnage aléatoire stratifié permet aux chercheurs d'obtenir un échantillon de population qui représente le mieux l'ensemble de la population étudiée.Cette méthode de recherche ne peut pas être utilisée dans toutes les études.L'échantillonnage aléatoire stratifié diffère du simple échantillonnage aléatoire, qui implique la sélection aléatoire de population entière, de sorte que chaque échantillon possible est également susceptible de se produire.
