Comment les échantillons de probabilité et de non-probabilité diffèrent

Un échantillon est un sous-ensemble ou un groupe plus petit dans une population. Lors de la conception d'études, les chercheurs doivent s'assurer que l'échantillon reproduit la population plus large de toutes les manières caractéristiques qui pourraient être importantes pour les résultats de la recherche de l'étude.

Certains échantillons représentent si étroitement la population plus large qu'il est facile de faire des inférences sur la population plus large de vos observations du groupe d'échantillons. Dans les études de marché, il existe deux approches générales de l'échantillonnage: échantillonnage de probabilité et échantillonnage non probabilité.

Généralement, l'échantillonnage non probabilité est un peu rude, avec un processus biaisé et subjectif. Cet échantillonnage est utilisé pour générer une hypothèse. Inversement, l'échantillonnage de probabilité est plus précis, objectif et impartial, ce qui en fait un bon choix pour tester une hypothèse.

Échantillonnage probabiliste

Dans la technique d'échantillonnage de probabilité, également connue sous le nom d'échantillonnage aléatoire, tout le monde dans la population a une chance égale d'être choisi comme échantillon représentatif:

• Tout le monde dans l'échantillon doit avoir la même probabilité, ou opportunité fixe, d'être dans l'ensemble d'échantillons.
  et
• La probabilité que tout membre du groupe d'échantillons soit sélectionné pour l'échantillon peut être calculé mathématiquement. En d'autres termes, tout le monde a la même chose, une bonne chance d'être sélectionné.

Les caractéristiques de l'échantillonnage de probabilité peuvent être résumées comme suit:

• Base aléatoire de sélection
• Opportunité fixe et connue de sélection
• Utilisé pour la recherche concluante
• Produit un résultat impartial
• La méthode est objective
• Peut faire des inférences statistiques
• L'hypothèse est testée

Échantillonnage non probabilité

L'une des caractéristiques les plus remarquables de la méthode d'échantillonnage non probabilité, également connu sous le nom d'échantillonnage non aléatoire, est qu'il n'y a aucune probabilité spécifique qu'une personne donnée sera dans l'ensemble d'échantillons. En d'autres termes, vous ne savez pas quelle personne d'une population sera choisie pour l'échantillon.

Certaines caractéristiques de l'échantillonnage de non-probabilité comprennent:

• Base arbitraire de la sélection
• Utilisé pour la recherche exploratoire
• Produit un résultat biaisé
• Utilise une méthode subjective
• Peut faire des inférences analytiques
• L'hypothèse est générée

Une limitation importante de l'échantillonnage non probabilité

Avec un échantillonnage non probabilité, les inférences ne peuvent pas être tirées sur la population plus importante sur la base d'un échantillon non probabilité. Ce n'est pas toujours le cas, cependant, car une vision réaliste de la façon dont les gens abordent les résultats de la recherche identifie facilement les situations où les gens tirent de manière inappropriée des conclusions des résultats associés à des échantillons de non-probabilité.

Erreurs d'échantillonnage potentielles

Lorsque vous travaillez avec des échantillons de non-probabilité, il est important de comprendre l'occurrence d'une erreur d'échantillonnage. Plus le groupe d'échantillonnage est petit, plus les chances d'erreur d'échantillonnage sont grandes. Un type particulier de biais se produit à la suite d'une non-participation, qui peut avoir un effet important sur le résultat global d'une étude.

Par exemple, dans l'Enquête sur la société générale (GSS) de 1980, ceux qui n'ont pas participé à la recherche se sont révélés très différents, en tant que groupe, de ceux qui avaient participé. Les membres du groupe difficile à atteindre étaient significativement différents de leurs participants aux pairs du travail de force, le plus largement dans le statut socioéconomique, l'état matrimonial, l'âge, le nombre d'enfants, la santé et le sexe.

Échantillonnage de commodité

Les échantillons de commodité sont couramment utilisés en sciences sociales et en sciences du comportement en raison de la forte dépendance à l'égard des étudiants, des patients, des bénévoles payés, des membres des réseaux sociaux ou des organisations formelles, et même des prisonniers.

Le but de beaucoup de recherches en sciences sociales et en sciences du comportement est de vérifier que certaines caractéristiques se produisent ou ne se produisent pas dans le groupe en cours d'étude. Une approche commune consiste à rechercher des relations entre plusieurs attributs. Les échantillons de commodité sont utiles et adéquats pour ce type d'étude, bien qu'un échantillon de commodité ne soit pas toujours facile à assembler.

Des échantillons de commodité peuvent également être appariés afin de comparer deux groupes. Afin d'utiliser des échantillons de commodité appariés, un chercheur doit être en mesure d'identifier un homologue pour chaque membre du premier échantillon. Ces homologues sont membres du deuxième échantillon (apparié).

Les variables qui sont généralement appariées comprennent le sexe, l'âge, la race, l'ethnicité, le niveau de scolarité, le lieu de résidence, l'orientation politique, la religion, le type d'emploi et les salaires ou le salaire. La correspondance de ces variables aide à réduire les sources de biais, bien que même une correspondance minutieuse peut ne pas entraîner des échantillons sans biais. La possibilité de biais provenant de sources cachées existe toujours.

Échantillonnage

Un échantillonnage à dessein est utilisé lorsque la conception de la recherche nécessite un échantillon de personnes qui présentent des attributs particuliers. Généralement, ces attributs sont rares ou inhabituels et ne sont généralement pas distribués normalement (c'est-à-dire, selon la "courbe normale") dans la population plus importante. L'échantillonnage à dessein est chargé de biais, dont certains se produisent à la suite des méthodes utilisées pour identifier les membres d'un échantillon.

Par exemple, si l'objectif de recherche nécessite d'étudier les anciens combattants atteints de traumatisme du cerveau (TBI), alors l'échantillon doit être composé d'anciens membres des militaires qui ont subi un TBI et qui s'identifient en conséquence et acceptent de participer à l'étude. Chacun de ces attributs ou conditions contribue à une mesure de biais à l'échantillon, limitant ainsi le niveau et le type de conclusions résultant de l'étude.

Les échantillons qui agissent comme les sondages d'opinion publique sont diffusés avec l'idée qu'ils représentent la façon dont les membres d'une population voteront lors d'une prochaine élection, par exemple. Ces échantillons doivent être très représentatifs de la population afin de faire des prévisions fiables.