Techniques et méthodes d'échantillonnage

La géographie, qui traite des relations entre l'homme et l'environnement, est essentiellement une science sociale. L'un des principaux problèmes que rencontrent les géographes dans leur recherche est l'abondance de données.

En fait, au cours des dernières décennies, une "explosion de données" s'est produite dans tous les domaines de la vie, fournissant une énorme source d'informations précieuses sous la forme de faits numériques pour la quantification des problèmes socio-économiques dans l'espace et dans le temps.

L’augmentation de la quantité de données, bien que utile pour la formulation d’hypothèses et leur mise à l’essai, a créé des problèmes de traitement de données, de tracé sur des cartes et d’analyse. La tâche des chercheurs a donc été rendue ardue, coûteuse et longue.

Presque toutes les branches de la géographie, telles que la géomorphologie, la climatologie, l'océanographie, la pédologie, la démographie, la géographie économique, agricole et industrielle, l'aménagement du territoire urbain et rural, les transports, la colonisation urbaine, la géographie électorale et médicale se sont toutes tournées vers des données numériques plus précises. dans leurs tentatives de rendre une évaluation plus réaliste et objective des phénomènes géographiques.

De plus, les géographes coopèrent de plus en plus avec des scientifiques d'autres disciplines. L’application de techniques statistiques fiables et sophistiquées aux données géographiques est donc devenue essentielle.

L'échantillonnage est une technique utile pour le traitement des données. Il est fréquemment utilisé par les géographes dans leurs études. L'échantillonnage de données est en soi un travail fastidieux qui nécessite le plus grand soin de la part du chercheur pour obtenir des résultats fiables.

L’essence de l’échantillonnage réside dans le fait qu’un grand nombre d’items, d’individus ou de lieux (population statistique) peut, dans les limites spécifiées de la probabilité statistique, être présenté par un groupe plus petit d’items (un échantillon) sélectionné dans le plus grand groupe ( une population parentale).

Parmi la population nombreuse, si un nombre limité d’articles ou de cas est créé, on parle alors d’échantillon. L'échantillon limité est généralement suffisant pour généraliser l'ensemble de la population. Dans de nombreux cas, le nombre d'individus dans la population, par exemple, le rendement moyen de toutes les parcelles d'une région agricole ou les galets sur une plage de mer sont si nombreux qu'il serait presque impossible d'un point de vue pratique de les mesurer. de vue.

Mais si, par échantillonnage, un choix limité de champs pour la mesure des rendements permettrait à l’observateur d’obtenir le rendement moyen des champs dans toute la région, de même, un choix limité de cailloux sur la plage maritime suffira une généralisation sur les cailloux sur cette côte.

L'échantillonnage représente donc une utilisation plus efficace de notre énergie, tout en nous permettant de faire des déclarations fiables concernant l'ensemble de la population. Les sondages d'opinion indiquent comment un pays a l'intention de voter ou analysent les opinions des citoyens sur des questions d'actualité, mais leurs conclusions sont obtenues à partir d'un échantillon constitué de quelques centaines de questionnaires, plutôt que de consulter tout le monde dans le pays. Le dénombrement complet de la population dans la plupart des cas est presque irréalisable.

Un échantillonnage approprié en recherche géographique est hautement souhaitable, car il permet de gagner beaucoup de temps, d'argent et d'argent, et fournit des résultats fiables pouvant être utilisés à des fins de généralisation et de prévision. Le problème du choix de la bonne taille d’échantillon est toutefois un peu plus compliqué.

La règle la plus simple est que plus l'échantillon est grand, plus il est susceptible de donner une image fiable de la population parentale. À titre indicatif supplémentaire, on peut dire que la taille de l’échantillon devrait représenter au moins 5 à 15% du total pour obtenir des résultats satisfaisants. Les décisions relatives à la définition de la population parentale et au choix de la meilleure méthode d’échantillonnage dépendent toutefois dans une large mesure du bon sens.

Les méthodes d'échantillonnage les plus connues et les plus fréquemment utilisées sont les suivantes: échantillonnage aléatoire, échantillonnage raisonné, échantillonnage systématique, échantillonnage stratifié et échantillonnage à plusieurs degrés.

1. Échantillonnage aléatoire:

Dans l'échantillonnage aléatoire, les unités d'échantillonnage sont sélectionnées de manière aléatoire. Une fois que la «population parent» a été définie, chaque élément de cette population a une chance égale d’être inclus dans un échantillon. Dans cette méthode, il faut veiller à ce que les échantillons soient sélectionnés au hasard. Plusieurs fois, un choix vraiment aléatoire peut ne pas être réalisable.

L’enquêteur devrait toutefois poursuivre l’idéal de la sélection aléatoire au plus près. L'utilisation de la loterie est la méthode la plus simple d'un tel échantillonnage. Des échantillons assez bons peuvent également être prélevés en utilisant des nombres d'échantillonnage aléatoires donnés dans le tableau 6.2.

L'échantillonnage à l'aide d'un tableau d'échantillonnage aléatoire peut être illustré en citant un exemple. Supposons que pour l’étude de l’utilisation des terres agricoles d’une région comptant 400 villages, seuls 15 villages doivent être sélectionnés au hasard. Pour commencer, les villages seront numérotés en série, par exemple, 1, 2, 3, 4, 5 …… .. 400.

Après avoir classé les villages dans un ordre séquentiel, une page (tableau) de la série d'échantillonnage aléatoire sera réalisée. En commençant par n'importe quelle figure de cette page, les chiffres qui se succèdent (en lignes ou en colonnes) seront écrits par blocs de trois pour donner des nombres à trois chiffres. Les numéros 001 et 002 peuvent correspondre au village 1 et au village 2 et enfin 400 correspond au village 400.

Tous les nombres à trois chiffres supérieurs à 400 et 000 seront ignorés. Si un numéro survenant plus tôt est répété, un nouveau numéro sera pris jusqu'à obtenir 15 numéros différents à trois chiffres (dont aucun ne devrait être 000 ni supérieur à 400). L'exemple suivant, illustré à l'aide du tableau 6.3, permettrait de mieux comprendre le problème.

Le tableau 6.2 est donné dans les valeurs des dizaines et des un. Premièrement, ces chiffres sont disposés en blocs de trois pour donner trois chiffres, le nombre total de villages de la zone étudiée pouvant aller jusqu'à trois chiffres (400). Ensuite, tous les chiffres compris entre 400 et 400 sont sélectionnés, sans tenir compte des chiffres supérieurs à 400 et 000. Selon cette technique, les 15 villages de l’échantillon, pris à l’aide du tableau 6.2, seront les suivants: 201, 221, 162, 45, 327, 36, 174, 157, 291, 47, 239, 09, 39, 42 et 122. Classés en série, les villages choisis comme échantillons seront 9, 36, 39, 42, 45, 47, 122, 157, 162, 174, 201, 221, 239 et 291, 327.

Dans ce cas, les chiffres dépassant 10000 et 0000 doivent être ignorés lors de la sélection. Le tableau d'échantillonnage aléatoire facilite le travail des chercheurs. Le principal avantage de la technique d’échantillonnage aléatoire réside dans le fait qu’elle est non biaisée, plus objective et plus représentative de l’ensemble du livre de données.

2. Échantillonnage raisonné:

Dans la technique d'échantillonnage par choix raisonné, les échantillons sont sélectionnés avec un objectif défini. Par exemple, si le niveau nutritionnel de la population rurale d'une région ou d'un pays ayant des habitudes alimentaires végétariennes doit être déterminé, seules les familles végétariennes mangeant de la nourriture seront prises comme échantillons à étudier.

De même, si l’on veut étudier le changement de niveau de vie des ouvriers agricoles et des agriculteurs d’une unité de surface au cours d’une période donnée, les échantillons seront prélevés dans les catégories respectives, en ignorant le reste de la population. Cette technique d'échantillonnage présente l'inconvénient du favoritisme et ne permet pas de fournir un échantillon représentatif de la population.

3. Échantillonnage systématique:

Dans cette méthode, une sélection régulière est effectuée au lieu de choisir chaque individu séparément. Cette méthode est également appelée quasi-aléatoire. Par exemple, si une étude de combinaison de cultures doit être réalisée dans 2 000 villages d'une unité de zone et que 20 villages échantillons doivent être sélectionnés, les villages doivent recevoir un ordre en série, allant de 1 à 2 000.

Après avoir organisé les villages en série, chaque centième village de la liste est choisi. Les villages de l'échantillon requis seront atteints rapidement. S'il est utilisé judicieusement, l'échantillonnage systématique peut souvent être plus pratique que l'échantillonnage aléatoire réel et peut être tout aussi efficace. Cette méthode, bien qu'utile pour effectuer un échantillonnage rapide et efficace, souffre toutefois du recul de la subjectivité, chaque village de la région n'ayant pas la même chance d'être inclus dans l'échantillon.

4. Échantillonnage stratifié:

Lorsque la population est hétérogène par rapport aux variables à l'étude et peut être divisée en groupes et sous-groupes relativement homogènes, une technique d'échantillonnage stratifié peut être adoptée. Ce type d'échantillonnage est principalement utilisé lorsqu'il existe des groupes significatifs de taille connue au sein de la «population mère» et il est souhaitable de s'assurer que chaque sous-groupe est équitablement représenté dans l'ensemble de l'échantillon. Par exemple, supposons que la population d’un village soit de 10 000 et que, sur la base des variables de revenu, elle soit divisible en 10 groupes, un échantillon aléatoire de chacun des sous-groupes sera alors représenté, représentant le revenu du groupe respectif.

L’avantage principal de l’échantillonnage stratifié réside dans le fait qu’il peut être administré facilement et que chaque strate est représentée dans l’échantillon (ce qui peut ne pas être le cas dans l’échantillonnage aléatoire et raisonné), de sorte que, si nécessaire, on puisse obtenir des estimations séparées. pour strate signifie. L'échantillonnage aléatoire stratifié est largement utilisé dans les recherches géographiques agricoles, industrielles et appliquées.

5. Échantillonnage en plusieurs étapes:

Lorsque l'unité d'échantillonnage requise est atteinte par étapes, on parle d'échantillonnage en plusieurs étapes. Par exemple, si 1000 familles doivent être sélectionnées pour une étude de propriété foncière ou une enquête socio-économique d’une région méso ou macro, cela peut être effectué par un échantillonnage à plusieurs degrés, c’est-à-dire en sélectionnant d’abord un certain nombre de villages de l’unité aréale, puis sélectionner un nombre de familles de chacun des villages sélectionnés.

Cette méthode d'échantillonnage est particulièrement utile pour les populations couvrant de vastes zones pour lesquelles une liste d'individus n'est pas facilement disponible ou ne peut pas être facilement construite. La méthode est en général moins chère mais moins précise par rapport à celle de l’échantillonnage en une étape.

Les techniques statistiques d'échantillonnage décrites ci-dessus sont d'une grande utilité pour les chercheurs qui traitent des problèmes socio-économiques de la société ainsi que pour ceux qui travaillent dans les domaines de l'évolution des formes du sol, de la climatologie, de l'hydrosphère, etc.

L’application de techniques d’échantillonnage dans les recherches géographiques facilite la tâche des chercheurs qui économisent du temps, des efforts et des coûts substantiels et donnent des résultats assez fiables. En géographie, où la théorie des graphes, la corrélation, la topologie et la transformation sont au stade émergent, les techniques d'échantillonnage jouent un rôle important dans la formulation d'hypothèses, la prise de décision, la simulation et la prévision.