Échantillon optimal: définition et facteurs
Après avoir lu cet article, vous en apprendrez plus sur la définition et les facteurs qui influencent un échantillon optimal pour une étude.
Définition d'un échantillon optimal:
Un échantillon optimal pour une étude peut être défini comme un échantillon qui remplit les critères d’efficacité, de représentativité, de fiabilité et de flexibilité. En d’autres termes, l’échantillon doit être suffisamment petit pour éviter les dépenses inutiles et assez grand pour aider le chercheur à éviter les erreurs d’échantillon au-delà de la limite de tolérance.
Il doit être suffisamment grand pour donner des résultats statistiquement représentatifs et significatifs dans toutes les totalisations d'importation, sans toutefois être trop important pour engendrer un gaspillage de fonds, retarder le projet et permettre d'atteindre une précision inutilement élevée. L'échantillon doit produire les estimations souhaitées avec le niveau de fiabilité requis à un coût minimal.
Il convient de rappeler que, dans la pratique, un échantillonnage efficace implique de tirer le meilleur parti des ressources disponibles en termes de technique et d'organisation des données statistiques et de s'adapter, autant que possible, aux contraintes de temps, de fonds et de personnel imposées à l'origine par l'étude.
En outre, il devrait être possible, dans certains cas, d’agrandir ou de réduire l’échantillon en fonction des besoins imprévus survenus au cours de l’étude. Dans certaines situations, la fiabilité et l'efficacité peuvent être améliorées en effectuant les changements souhaités dans la taille de l'échantillon.
Au niveau de la pratique, ces idéaux peuvent être approchés mais rarement réalisés et on ne peut donc pas s’attendre à choisir la taille correcte de l’échantillon.
Facteurs influençant l'échantillon optimal:
Le choix de la taille de l'échantillon pour une étude donnée dépend de plusieurs facteurs. Ces facteurs sont interdépendants et varient considérablement d'une étude à l'autre en ce qui concerne leur importance relative dans la détermination de la taille de l'échantillon.
(1) La nature de la population (homogène-hétérogène):
La taille de l'échantillon dans une étude dépendra du degré d'homogénéité de la population. Plus la population est homogène, moins le nombre de cas nécessaires pour obtenir un échantillon fiable est faible, et inversement, plus la population est hétérogène, plus le nombre de cas nécessaires pour en constituer un échantillon fiable est grand.
La taille de l'échantillon nécessaire pour une étude satisfaisante d'une population hétérogène peut être réduite en classant la population en strates. Certaines de ces couches seront plus homogènes et d'autres moins. Des strates plus homogènes peuvent être représentées par des échantillons plus petits que ceux relativement hétérogènes.
En effet, plus une strate est homogène, meilleur sera le résultat d’un échantillon aléatoire d’une taille donnée, c’est-à-dire que les cas de l’échantillon se ressemblent davantage et que leur moyenne est donc moins variable.
(2) Complexité de la tabulation:
Pour décider de la taille de l'échantillon, il faut également tenir compte du nombre de catégories et de classes dans lesquelles les résultats doivent être regroupés et analysés. Plus le nombre de catégories est grand, plus l'échantillon total nécessaire pour obtenir des mesures statistiques fiables sera grand.
Même si un échantillon peut sembler tout à fait suffisant pour la tabulation principale, il est probable que le nombre disparaisse très rapidement lorsque des tabulations détaillées sont préparées.
Par exemple, un échantillon de 1 000 élèves peut sembler être un nombre suffisant pour une enquête visant à déterminer la proportion d’élèves favorables à la coéducation. Disons que seulement 25% sont en faveur (250 étudiants).
Si le chercheur voulait aller plus loin et connaître le type d’étudiants favorables à la coéducation, il devrait classer ces répondants plus en détail, sur des dimensions telles que, s’ils avaient déjà une expérience de la coeducational institution? De quelle classe sociale viennent-ils? Quel genre de contexte familial ont-ils? Quelle était la nature de leur expérience (le cas échéant) de l'établissement mixte? Etc.
En procédant de la sorte, le chercheur ne peut finalement trouver que 10 ou 15 cas d’un type particulier (à savoir, aucune expérience antérieure de la coéducation, de la classe moyenne, des antécédents familiaux orthodoxes, etc.). Un tel échantillon ne peut constituer qu'un socle très fragile pour tirer des conclusions significatives et généralisables sur la relation entre les variables.
La taille de l'échantillon choisi doit être suffisamment importante pour fournir des mesures fiables des catégories les plus petites et les plus importantes. Lorsque les données sont subdivisées en sous-classes de plus en plus petites, le nombre de cas classés dans différentes cellules devient rapidement si petit que les mesures statistiques calculées à partir des entrées de cellule risquent de ne pas être fiables.
L'intensité de la tabulation est donc un facteur important pour la décision relative à la taille de l'échantillon.
(3) Problèmes liés à la collecte de données:
Habituellement, la taille de l'échantillon doit être maintenue dans la limite numérique des cas pouvant être sécurisés avec des fonds et une durée donnés. Le volume de données dépend de la longueur du questionnaire / du calendrier, du nombre de travailleurs sur le terrain, de la dispersion ou de la concentration des cas dans une zone géographique, du taux de refus, des pertes de cas, du type d'échantillonnage utilisé et enfin, la méthode de collecte de données.
Les coûts de transport pour se rendre d’une adresse à une autre et pour les rappels (deuxième ou troisième appel) doivent être pris en compte lors du choix de la taille de l’échantillon. Lors de la planification de la taille de l'échantillon, le chercheur doit toujours prévoir qu'il risque de ne pas être à la hauteur du numéro attribué à l'interrogation.
Les gens émigrent, meurent, sont incapables de donner des informations en raison d'une maladie, partent en vacances ou pour affaires, sont introuvables, refusent de répondre, leurs adresses s'avèrent fausses, etc.
C’est une bonne politique de prévoir d’obtenir des informations sur tous les cas de l’échantillon si cela est humainement possible. Cela signifie qu’il faudra beaucoup plus de temps que ce qui serait nécessaire si seuls les cas accessibles et coopératifs étaient obtenus. Cependant, il est préférable d'avoir un échantillon plus petit et sans biais qu'un échantillon de grande taille, susceptible de ne pas être représentatif de l'univers pour des raisons de biais.
(4) Type d’échantillonnage:
En règle générale, un échantillon plus petit suffit lorsque la stratification est utilisée. En effet, la stratification a pour effet de résoudre la totalité relativement hétérogène en un certain nombre de sous-échantillons individuellement homogènes. Plus la population est hétérogène, plus l'économie de cas possible est importante grâce à la stratification.
Dans un échantillonnage appelé double échantillonnage, le chercheur combine un grand échantillon aléatoire (pour la collecte de quelques informations de base) avec un très petit échantillon contrôlé ou stratifié (à partir duquel des informations détaillées ou compliquées sont obtenues).
L’exigence ici est que la taille de l’échantillon aléatoire soit suffisamment grande pour permettre une pondération fiable des différentes strates. L'échantillon stratifié lui-même interroge moins de cas que l'échantillonnage aléatoire simple, car l'échantillon de chaque strate doit être représentatif de cette strate et non de «l'univers».
Un facteur important dans la détermination du nombre de cas nécessaires est la taille des unités d'échantillonnage. En fait, plus l'unité d'échantillonnage est grande, plus le nombre de cas nécessaires pour la totalisation est grand.
