Échantillonnage Non Probabiliste

Où tous les individus à enquêter n’ont pas les mêmes possibilités de sélection.

Qu’est-ce que l’échantillonnage non probabiliste ?

L’échantillonnage non probabiliste est une technique utilisée dans l’échantillonnage statistique qui, contrairement à l’échantillonnage probabiliste , ne permet pas d’enquêter sur tous les individus d’une population pour avoir les mêmes opportunités de sélection. 

Dans ce type d’échantillonnage, prédominent les individus qui, en remplissant une certaine qualité ou caractéristique, profitent à l’enquête.

Types d’échantillonnage non probabiliste

L’échantillonnage non probabiliste peut être classé comme un échantillonnage par quota , de commodité, boule de neige ou discrétionnaire .

Types d’échantillonnage non probabiliste.

Échantillonnage pour plus de commodité

L’échantillonnage non probabiliste par commodité est celui où le chercheur effectue l’échantillonnage, en sélectionnant les individus qu’il juge accessibles et rapides à investiguer . Cela se fait généralement par proximité de lui-même.

Par exemple : un chercheur décide de mener une étude sur l’opinion d’un enseignant dans une certaine classe. En utilisant l’échantillonnage de commodité, vous faites votre échantillon à partir des 5 premiers élèves de la liste de classe.

Échantillonnage par quotas

Grâce à l’échantillonnage par quotas, le chercheur s’assure que l’échantillon est juste et proportionné , selon les caractéristiques, qualités ou traits de la population à étudier.

Par exemple : un chercheur doit constituer un échantillon des salariés d’une entreprise, dans laquelle 60% sont des femmes et 40% sont des hommes. Pour ce faire, sélectionnez des individus proportionnels à la population, par échantillonnage de commodité ou à la discrétion du chercheur.

Échantillonnage de boule de neige

Également connue sous le nom d’échantillonnage en chaîne, cette méthode consiste pour le chercheur à demander au premier sujet de l’échantillon d’identifier ou de pointer vers une autre personne qui répond aux exigences de la recherche .

Exemple : un chercheur décide de mener une enquête dont l’échantillon est composé d’individus atteints d’une maladie rare. Ainsi, lorsqu’il trouve un individu présentant ces caractéristiques, le chercheur demande de l’aide pour trouver d’autres personnes présentant ces conditions pour constituer l’échantillon.

échantillonnage discrétionnaire

Également connue sous le nom d’ échantillonnage au jugé ou raisonné , cette technique permet de choisir des sujets pour former un groupe spécifique de personnes qui se prêtent mieux à l’analyse que d’autres .

Par exemple : vous souhaitez mener une recherche sur le comportement des parents avec leurs enfants. Par conséquent, le chercheur sélectionne comme échantillon des personnes qui ont des enfants, car il les considère capables de savoir pour faire partie de la recherche.

Avantages et inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste

avantage

Les principaux avantages de l’échantillonnage non probabiliste sont les suivants :

  • Moins de coûts pour effectuer des recherches.
  • Les caractéristiques de l’échantillon peuvent être contrôlées .
  • Cela prend moins de temps , puisque l’individu qui fera partie de l’échantillon est connu.
  • Des caractéristiques inhabituelles peuvent être connues .

Désavantages

Les principaux inconvénients de l’échantillonnage non probabiliste sont les suivants :

  • Il ne garantit pas une pleine représentation de la population.
  • Il ne généralise pas et est subjectif.
  • Il n’est pas recommandé si la recherche est causale ou descriptive.

Exemples d’échantillonnage non probabiliste

Voici  quelques exemples pour mieux comprendre l’échantillon non probabiliste :

  • Un enseignant veut analyser le nombre d’élèves avec des objectifs réalistes, il utilise donc des volontaires connus et envoie le sondage à l’école, ces élèves servant d’échantillon.
  • Un chercheur en sciences sociales sélectionne 55 chômeurs dans une population. Il demande donc à 5 de ces personnes sélectionnées au hasard de rechercher 10 autres chômeurs, de terminer l’analyse et l’enquête en utilisant la méthode boule de neige.