L'échantillonnage est une méthode de recherche où des sous-groupes sont sélectionnés à partir d'un groupe plus large connu sous le nom de population cible. Les sous-groupes ou échantillons sont étudiés. Si l'échantillon est correctement choisi, les résultats peuvent être utilisés pour représenter la population cible. La probabilité proportionnelle à la taille (PPS) prend en compte différentes tailles d'échantillon. Cela permet d'éviter de sous-représenter un sous-groupe dans une étude et donne des résultats plus précis.
Probabilité proportionnelle à la taille
Lorsque des échantillons de sous-groupes de tailles différentes sont utilisés et que l'échantillonnage est effectué avec la même probabilité, les chances de sélectionner un membre d'un grand groupe sont moindres que de sélectionner un membre d'un plus petit grouper. C'est ce qu'on appelle la probabilité proportionnelle à la taille (PPS). Par exemple, si un échantillon comptait 20 000 membres, la probabilité qu'un membre soit sélectionné serait de 1/20000 ou 0,005%. Si un autre échantillon comptait 10 000 membres, la probabilité qu'un membre soit sélectionné serait de 1/10 000 ou 0,01 %.
Classifications des méthodes d'échantillonnage
Les méthodes d'échantillonnage sont classées en probabilité ou non. Les échantillons non probabilistes sont sélectionnés de manière non aléatoire, mais avec une probabilité inconnue qu'un membre particulier de la population soit sélectionné. Les échantillons probabilistes ont une probabilité connue non nulle d'être sélectionnés.
Erreur d'échantillonnage
Il peut y avoir une différence entre les résultats obtenus en utilisant l'échantillon et la population cible. Cette différence est connue sous le nom d'erreur d'échantillonnage. L'échantillonnage ne peut pas être mesuré dans un échantillonnage non probabiliste. Elle peut être mesurée par échantillonnage probabiliste. Lorsque les résultats d'une étude sont rapportés, ils incluent la plage plus ou moins d'erreur d'échantillonnage.
Pondération
Si la taille de l'échantillon ne peut pas être égalisée, un facteur ou un poids peut être utilisé pour égaliser l'importance relative d'un membre dans l'étude. Si l'on utilisait l'exemple des échantillons de 10 000 membres et 20 000 membres, un membre de l'échantillon de 10 000 peuvent être multipliés par un facteur 1X, tandis qu'un membre de l'échantillon de 20 000 peut être multiplié par 2X. Cela se traduirait par une valeur ou un poids égal pour chaque membre malgré une probabilité différente des membres étant sélectionné.rnrnLe biais d'échantillonnage est le résultat d'un sous-groupe sous-représenté dans une étude en raison de sa plus petite taille Taille. La pondération peut être utilisée pour réduire le biais de l'échantillon. La PPT est autopondérée grâce à la différence de taille d'échantillon.
Échantillonnage en grappe
Même lorsque le PPS est utilisé, il doit y avoir une méthode pour diviser une population cible en sous-groupes. Les membres des sous-groupes peuvent être sélectionnés en fonction de conditions préexistantes telles que leur appartenance à un groupe. C'est ce qu'on appelle l'échantillonnage en grappes.
Combinaison de méthodes d'échantillonnage
Le PPS peut être combiné avec d'autres méthodes de sélection d'échantillons. Par exemple, le regroupement pourrait être utilisé lorsque les membres des sous-groupes étaient déjà affectés à un sous-groupe tel qu'une unité militaire. Ensuite, la stratification pourrait être utilisée afin que les données démographiques telles que le rang soient également distribuées. Enfin, un échantillonnage aléatoire simple (SRS) pourrait être utilisé pour éviter les biais d'échantillonnage. Le PPS peut alors être utilisé pour l'étude.