Dans le cadre de l’échantillonnage aléatoire simple, un échantillon d’éléments est choisi au hasard dans une population, et chaque élément a une probabilité égale d’être choisi. L’échantillonnage aléatoire simple utilise une table de nombres aléatoires ou un générateur électronique de nombres aléatoires pour sélectionner les éléments de son échantillon. Par exemple, la loterie fonctionne sur la base d’un échantillonnage aléatoire simple, tous les numéros ayant une probabilité égale d’être choisis. L’échantillonnage systématique, quant à lui, consiste à sélectionner des éléments dans une population ordonnée en utilisant un saut ou un intervalle d’échantillonnage. Cela signifie que chaque« nième » échantillon de données est choisi dans un grand ensemble de données. L’utilisation de l’échantillonnage systématique est plus appropriée que l’échantillonnage aléatoire simple lorsque le budget d’un projet est serré et qu’il nécessite la simplicité dans l’exécution et la compréhension des résultats d’une étude. L’échantillonnage systématique est préférable à l’échantillonnage aléatoire lorsque les données ne présentent pas de schémas et qu’il y a peu de risques de manipulation des données par un chercheur, car c’est aussi souvent une méthode d’échantillonnage moins coûteuse et plus simple.
Points clés à retenir
- Dans l’échantillonnage aléatoire simple, chaque point de données a une probabilité égale d’être choisi. En revanche, l’échantillonnage systématique choisit un point de données pour chaque intervalle prédéterminé.
- Bien que l’échantillonnage systématique soit plus facile à exécuter que l’échantillonnage aléatoire simple, il peut produire des résultats faussés si l’ensemble de données présente des tendances. Il est également plus facile à manipuler.
- Au contraire, l’échantillonnage aléatoire simple est mieux utilisé pour les petits ensembles de données et peut produire des résultats plus représentatifs.
Simplicité d’exécution
L’échantillonnage aléatoire simple exige que chaque élément de la population soit identifié et sélectionné séparément, tandis que l’échantillonnage systématique repose sur une règle d’intervalle d’échantillonnage pour sélectionner tous les individus. Si la taille de la population est petite ou si la taille des échantillons individuels et leur nombre sont relativement faibles, l’échantillonnage aléatoire donne les meilleurs résultats puisque tous les candidats ont une chance égale d’être choisis. Cependant, comme la taille de l’échantillon requis augmente et qu’un chercheur doit créer plusieurs échantillons de la population, cela peut être très long et coûteux. Par conséquent, l’échantillonnage systématique devient une méthode privilégiée dans de telles circonstances.
Modèle de présence
L’échantillonnage systématique est préférable à l’échantillonnage aléatoire simple lorsqu’il n’y a pas de modèle dans les données. Cependant, si la population n’est pas aléatoire, un chercheur court le risque de sélectionner des éléments de l’échantillon qui présentent les mêmes caractéristiques. Par exemple, si un widget sur huit dans une usine a été endommagé à cause d’un certain dysfonctionnement d’une machine, un chercheur est plus susceptible de sélectionner ces widgets cassés avec un échantillonnage systématique qu’avec un échantillonnage aléatoire simple, ce qui entraîne un échantillon biaisé.
Manipulation des données
Lorsque vous décidez quand vous utiliserez l’échantillonnage systématique, il est important de considérer qu’il y a toujours un risque de manipulation qui menace la réalisation d’une étude informative et claire. Dans cette optique, lorsque le risque de manipulation des données est faible, l’échantillonnage systématique est préférable à l’échantillonnage aléatoire simple pour sa facilité d’utilisation. Toutefois, si ce risque est élevé lorsqu’un chercheur peut manipuler la longueur de l’intervalle pour obtenir les résultats souhaités – par exemple, pouvoir changer tous les 100 numéros tirés dans un échantillon systématique – une technique d’échantillonnage aléatoire simple serait plus appropriée.