CHANTILLONNAGE Introduction Le modle thorique dvelopp par le

ÉCHANTILLONNAGE

Introduction Le modèle théorique développé par le chercheur, dans l’étude de son objet de recherche, a besoin d’une vérification empirique. Et pour atteindre cette finalité il doit tout d’abord constituer et délimiter la population qui sera son objet d’observation. Cette procédure de constitution d’un échantillon est indispensable dans la phase d’expérimentation.

Objectifs de cette opération L’échantillonnage est une opération qui : - Fournit au chercheur les données sur lesquelles il va travailler - Permet au chercheur d’économiser beaucoup de temps et de dépenses - L’impossibilité de couvrir ou d’impliquer tous les membres de la population

Définitions et Concepts L’échantillonnage : « Ensemble des opérations permettant de sélectionner un sous-ensemble d’une population en vue de constituer un échantillon »

Définitions et Concepts L’échantillon : « sous-ensemble d’éléments d’une population donnée » Un échantillon est un ensemble restreint d’individus provenant d’une population, qui servent de support à l’étude qu’on réalise.

Définitions et Concepts La population : « Ensemble d’éléments ayant une ou plusieurs caractéristiques en commun qui les distinguent d’autres éléments et sur lesquels porte l’investigation »

Définitions et Concepts Effectif: « Nombre total d’éléments dans une population »

Types d’échantillonnage La sélection d’un échantillon se réalise généralement par le recours à deux méthodes différentes, la première s’appelle l’échantillonnage probabiliste, tandis que la deuxième s’intitule l’échantillonnage nonprobabiliste.

L’échantillonnage probabiliste 1 - Définition : « type d’échantillonnage ou la probabilité d’être sélectionné est connue pour chaque élément d’une population et qui permet d’estimer le degré de la représentativité de l’échantillon »

L’échantillonnage probabiliste l’échantillonnage est dit représentatif lorsque les éléments qui le composent ressemblent aux autres éléments de la population.

L’échantillonnage probabiliste Conditions de ce type d’échantillonnage : - Avoir la liste complète des éléments d’une population - L’individu sélectionné doit partager les mêmes caractéristiques de la population

L’échantillonnage probabiliste 2 - Les différents types d’échantillonnage : A- L’échantillonnage aléatoire simple : « Prélèvement d’un échantillon par un tirage au hasard parmi les éléments de la population de recherche » Cette méthode nous évitera le plus possible le simple accommodement, l’arbitraire et le penchant personnel.

L’échantillonnage probabiliste B- L’échantillonnage stratifié : « Prélèvement d’un échantillon dans une population de recherche par un tirage au hasard à l’intérieur de sous-groupes, ou strates, constitués d’éléments ayant des caractéristiques communes »

L’échantillonnage probabiliste Dans ce type d’échantillonnage certaines variables seront prises en compte, aussi il permet une plus grande représentativité de l’échantillon et occasionne moins d’erreurs que l’échantillonnage aléatoire. Aussi il faut souligner qu’à l’intérieur de l’échantillonnage probabiliste existent deux sous-types : échantillonnage stratifié proportionnel et Echantillonnage stratifié pondéré.

L’échantillonnage probabiliste C-L’échantillonnage en grappes : « Prélèvement d’un échantillon dans une population de recherche par un tirage au hasard d’unités regroupant chacune un certain nombre d’éléments de la population » Au sein du même type d’échantillonnage on peut distinguer l’échantillonnage proportionnel en grappes et l’échantillonnage en grappes à plusieurs degrés ( échantillonnage en cascade ).

Les procédés de tirage probabiliste : 1 - Le tirage manuel : « Par lequel on choisit à la main parmi tous les éléments de la population »

Les procédés de tirage probabiliste : 2 - Le tirage systématique : « Par lequel on choisit à intervalle régulier dans des groupements des éléments de la population »

Les procédés de tirage probabiliste : 3 - Le tirage informatisé : « Par lequel on génère des nombres au hasard par programmation »

Les procédés de tirage probabiliste : Dans quel cas on procède à la technique de l’échantillonnage non probabiliste ?

L’échantillonnage non probabiliste Généralement on recourt à ce genre de technique en cas de: - Base de population incomplète Accès limité à la population visée Temps limité Des ressources minimes

L’échantillonnage non probabiliste 1 - Définition : « type d’échantillonnage ou la probabilité qu’un élément d’une population soit choisi pour faire partie de l’échantillon n’est pas connue et qui ne permet pas d’estimer le degré de représentativité de l’échantillon ainsi constitué » .

L’échantillonnage non probabiliste 2 - Types d’échantillonnage non probabilistes : A- L’échantillonnage accidentel : Prélèvement d’un échantillon de la population de recherche à la convenance du chercheur.

L’échantillonnage non probabiliste B- L’échantillonnage typique : Prélèvement d’un échantillon de la population de recherche par la sélection d’éléments exemplaires de celle-ci.

L’échantillonnage non probabiliste C- L’échantillonnage par quotas : Prélèvement d’un échantillon de la population de recherche par la sélection d’éléments catégorisés suivant leur proportion dans cette population

Les procédés des tris non probabiliste A- Tri à l’aveuglette : procédé d’un échantillonnage non probabiliste basé sur la commodité d’accès.

Les procédés des tris non probabiliste B- Tri orienté : procédé d’un échantillonnage non probabiliste guidé par une certaine ressemblance avec la population visée.

Les procédés des tris non probabiliste C- Tri de volontaires : procédé d’un échantillonnage non probabiliste invitant des sujets à participer à une expérience.

Les procédés des tris non probabiliste D- Tri expertisé : procédé d’un échantillonnage non probabiliste dirigé par une ou plusieurs personnes nous donnant accès aux éléments de la population.

Les procédés des tris non probabiliste E- Tri boule de neige : procédé d’un échantillonnage non probabiliste aidé d’un premier noyau d’individus de la population qui nous conduisent à d’autres éléments qui font de même et ainsi de suite.