Probability vs non Probability Sampling (Français)

comme indiqué dans cet article sur Wikipedia, les méthodes d’échantillonnage d’enquête se composent de deux variations; probabilité et échantillonnage non probabiliste.

Alors, quelles sont les principales différences entre les deux?

l’échantillonnage probabiliste

Cela signifie que tout le monde dans la population a une chance d’être échantillonné, et vous pouvez déterminer la probabilité de personnes échantillonné est.,

l’échantillonnage probabiliste comprend L’échantillonnage aléatoire Simple, L’échantillonnage systématique, L’échantillonnage stratifié, L’échantillonnage probabiliste proportionnel à la taille et L’échantillonnage en grappes ou en plusieurs étapes. Et avoir ces éléments en commun

1. tout le monde a une chance connue (calculée) d’être échantillonné
2. Il y a une sélection aléatoire

échantillonnage non probabiliste

cela signifie que vous avez exclu une partie de la population de votre échantillon, et que le nombre exact ne peut pas être calculé – ce qui signifie qu’il y a des limites sur la quantité que vous pouvez déterminer à propos de la population de l’échantillon.,

Les méthodes d’échantillonnage de non – Probabilité comprennent l’échantillonnage de commodité, l’échantillonnage par quota et l’échantillonnage intentionnel-ou l’échantillonnage par jugement, et l’échantillonnage en boule de neige.

(Source, wikipedia.org)

méthodes D’échantillonnage probabiliste

échantillonnage aléatoire Simple

l’échantillonnage aléatoire, dans sa forme la plus simple et la plus pure, signifie que chaque membre de la population a une chance égale (et connue) d’être sélectionné. Dans une grande population, cela devient prohibitif pour des raisons de coût et techniques, de sorte que le bassin réel de répondants devient biaisé.,

l’Échantillonnage Systématique

Cette méthode est souvent préférable à l’échantillonnage aléatoire simple, que vous sélectionnez des membres de la population systématiquement, à chaque Nième enregistrement. Tant qu’il n’y a pas d’ordre de la liste, la méthode d’échantillonnage est tout aussi bonne que aléatoire – seulement beaucoup plus simple à gérer.

échantillonnage stratifié

Il s’agit d’une technique plus couramment utilisée, et la population est divisée en sous-ensembles ayant un trait commun, ou « strates”, puis un échantillonnage aléatoire est effectué pour réduire le biais d’échantillonnage., La clé est de s’assurer que la taille de l’échantillon est suffisamment grand pour représenter la population.

méthodes D’échantillonnage non probabiliste

échantillonnage pratique

L’une des méthodes d’échantillonnage les plus rentables, les chercheurs choisissent cette méthode car ils peuvent recruter l’échantillon de la population proche ou qui leur convient. Il appartient au chercheur de s’assurer qu’un échantillon suffisamment grand est choisi pour représenter de près la population étudiée.

l’échantillonnage de jugement constitue une extension de ce processus, où la recherche sélectionne un échantillon représentatif en fonction de son jugement.,

échantillonnage par Quota

très semblable à l’échantillonnage stratifié, où le chercheur définit les segments ou « strates” et leur proportion représentative dans l’échantillonnage par quota de population diffère en ce sens que les répondants sont généralement remplis par échantillonnage de commodité ou de jugement, par opposition au hasard.

échantillonnage en boule de neige

Il existe une autre méthode d’acquisition des répondants appelée échantillonnage en boule de neige, où les sujets initiaux renvoient d’autres personnes à l’enquête.

exemples de biais D’enquête

le biais D’enquête peut se retourner plusieurs fois pendant la création d’une enquête., De la population que vous choisissez d’exclure involontairement les répondants clés, à vous assurer que vous avez une taille d’échantillon qui reflète fidèlement la population totale.

Vous pouvez également créer un biais d’enquête à l’aide de la méthode d’échantillonnage probabiliste ou non probabiliste que vous avez sélectionnée. C’est ce qu’on appelle le biais D’échantillonnage (ou biais D’échantillonnage).

le biais de L’échantillon correspond au prélèvement d’un échantillon et, en raison de la méthode utilisée, certains membres de la population visée ont une probabilité plus faible d’être inclus que d’autres.,

biais de Non-réponse

un biais de non-réponse (ou biais d’auto-sélection) peut se produire lorsqu’un répondant a connaissance de l’objet de l’enquête et peut décider de participer ou non. Si l’enquête offre une connaissance avancée du sujet de l’enquête et donne aux utilisateurs le choix d’accepter ou de refuser, vous pouvez obtenir une population accrue d’utilisateurs qui en savent beaucoup sur ce sujet, et les résultats peuvent sous-représenter ceux qui sont indifférents ou qui n’ont pas de connaissances sur le sujet.

biais D’Exclusion

disons que vous essayez de sonder « les adolescents qui ont essayé de boire., »Vous pouvez créer un échantillon qui cible par niveau d’éducation pour obtenir des enfants au lycée qui ont essayé de boire. Mais cet échantillon laisserait de côté toute personne qui a abandonné ou qui a été scolarisée à la maison. Une enquête sur la tranche d’âge peut avoir plus de sens.

biais de Présélection

certaines méthodes d’échantillonnage peuvent diffuser des annonces afin d’obtenir des participants au sondage. Mais en fonction du ciblage de ces annonces, les chercheurs pourraient biaiser les échantillons. Si les annonces ne sont ciblées que sur certains sous-groupes de la population de l’échantillon, cela peut créer un échantillon biaisé.,