La différence entre non probabiliste et de la probabilité d’échantillonnage est que l’échantillonnage non probabiliste n’implique pas de sélection aléatoire et fait l’échantillonnage probabiliste. Cela signifie – t-il que les échantillons de non-probabilité ne sont pas représentatifs de la population? Pas nécessairement. Mais cela signifie que les échantillons de non-probabilité ne peuvent pas dépendre de la justification de la théorie des probabilités. Au moins avec un échantillon probabiliste, nous connaissons les chances ou la probabilité que nous avons bien représenté la population. Nous sommes en mesure d’estimer les intervalles de confiance pour la statistique., Avec des échantillons non probables, nous pouvons ou non bien représenter la population, et il nous sera souvent difficile de savoir dans quelle mesure nous l’avons fait. En général, les chercheurs préfèrent les méthodes d’échantillonnage probabiliste ou aléatoire aux méthodes non probabilistes, et les considèrent comme plus précises et rigoureuses. Cependant, dans la recherche sociale appliquée, il peut y avoir des circonstances où il n’est pas possible, pratique ou théoriquement raisonnable de faire un échantillonnage aléatoire. Ici, nous considérons un large éventail d’alternatives non probabilistes.,

Nous pouvons diviser les méthodes d’échantillonnage de non-Probabilité en deux grands types: accidentels ou intentionnels. La plupart des méthodes d’échantillonnage sont de nature intentionnelle parce que nous abordons généralement le problème d’échantillonnage avec un plan spécifique à l’esprit. Les distinctions les plus importantes entre ces types de méthodes d’échantillonnage sont celles entre les différents types d’approches d’échantillonnage intentionnel.

échantillonnage accidentel, aléatoire ou pratique

l’une des méthodes d’échantillonnage les plus courantes se trouve sous les différents titres énumérés ici., J’inclurais dans cette catégorie le traditionnel” homme dans la rue « (bien sûr, maintenant c’est probablement la” personne dans la rue ») interviews menées fréquemment par les programmes de nouvelles télévisées pour obtenir une lecture rapide (bien que non représentative) de l’opinion publique. Je dirais également que l’utilisation typique des étudiants dans de nombreuses recherches psychologiques est avant tout une question de commodité. (Vous ne croyez pas vraiment que les psychologues utilisent des étudiants parce qu’ils croient qu’ils sont représentatifs de la population en général, n’est-ce pas?)., Dans la pratique clinique,nous pourrions utiliser des clients qui sont à notre disposition comme échantillon. Dans de nombreux contextes de recherche, nous échantillonnons simplement en demandant des volontaires. De toute évidence, le problème avec tous ces types d’échantillons est que nous n’avons aucune preuve qu’ils sont représentatifs des populations auxquelles nous souhaitons généraliser – et dans de nombreux cas, nous soupçonnerions clairement qu’ils ne le sont pas.

échantillonnage intentionnel

dans l’échantillonnage intentionnel, nous échantillonnons avec un objectif à l’esprit. Nous aurions généralement un ou plusieurs groupes prédéfinis spécifiques que nous recherchons., Par exemple, Avez – vous déjà rencontré des gens dans un centre commercial ou dans la rue qui portent un presse-papiers et qui arrêtent diverses personnes et leur demandent s’ils pourraient les interviewer? Très probablement, ils effectuent un échantillon intentionnel (et très probablement ils sont engagés dans des études de marché). Ils pourraient être à la recherche de femmes caucasiennes entre 30-40 ans. Ils dimensionnent les gens qui passent et tous ceux qui semblent être dans cette catégorie, ils s’arrêtent pour demander s’ils participeront., L’une des premières choses qu’ils sont susceptibles de faire est de vérifier que le répondant répond effectivement aux critères pour être dans l’échantillon. L’échantillonnage intentionnel peut être très utile dans les situations où vous devez atteindre rapidement un échantillon ciblé et où l’échantillonnage pour la proportionnalité n’est pas la principale préoccupation. Avec un échantillon intentionnel, vous êtes susceptible d’obtenir les opinions de votre population cible, mais vous êtes également susceptible d’embonpoint sous-groupes de votre population qui sont plus facilement accessibles.

Toutes les méthodes qui suivent peuvent être considérées comme des sous-catégories de méthodes d’échantillonnage intentionnelles., Nous pouvons échantillonner pour des groupes ou des types de personnes spécifiques, comme dans l’exemple modal, l’expert ou l’échantillonnage par quota. Nous pourrions échantillonner pour la diversité comme dans l’échantillonnage d’hétérogénéité. Ou, nous pourrions capitaliser sur les réseaux sociaux informels pour identifier des répondants spécifiques qui sont difficiles à localiser autrement, comme dans l’échantillonnage boule de neige. Dans toutes ces méthodes, nous savons ce que nous voulons – nous échantillonnons avec un but.

échantillonnage D’Instance modale

dans les statistiques, le mode est la valeur la plus fréquente dans une distribution., Dans l’échantillonnage, lorsque nous faisons un échantillon d’instance modale, nous échantillonnons le cas le plus fréquent, ou le cas « typique”. Dans de nombreux sondages d’opinion publics informels, par exemple, ils interrogent un électeur « typique”. Cette méthode d’échantillonnage pose un certain nombre de problèmes. Premièrement, comment savons-nous quel est le cas « typique” ou « modal”? On pourrait dire que l’électeur modal est une personne qui a l’âge moyen, le niveau d’éducation et le revenu de la population. Mais, il n’est pas clair que l’utilisation des moyennes de ceux-ci est la plus juste (considérez la distribution biaisée des revenus, par exemple)., Et, comment savez – vous que ces trois variables – âge, éducation, revenu-sont les seules, voire les plus pertinentes pour classer l’électeur type? Que se passe-t-il si la religion ou l’ethnicité est un important facteur de discrimination? De toute évidence, l’échantillonnage d’instance modale n’est judicieux que pour les contextes d’échantillonnage informels.

échantillonnage D’experts

l’échantillonnage D’experts consiste à rassembler un échantillon de personnes ayant une expérience et une expertise connues ou démontrables dans un domaine donné. Souvent, nous convoquer l’échantillon sous l’égide d’un « panel d’experts.” Il y a en fait deux raisons pour lesquelles vous pourriez faire un échantillonnage expert., D’abord, parce que ce serait le meilleur moyen de recueillir les opinions de personnes qui ont une expertise spécifique. Dans ce cas, l’échantillonnage d’experts n’est essentiellement qu’un sous-cas spécifique d’échantillonnage intentionnel. Mais l’autre raison pour laquelle vous pouvez utiliser l’échantillonnage expert est de fournir des preuves de la validité d’une autre approche d’échantillonnage que vous avez choisie. Par exemple, disons que vous effectuez un échantillonnage d’instance modale et que vous craignez que les critères que vous avez utilisés pour définir l’instance modale soient critiqués., Vous pouvez convoquer un groupe d’experts composé de personnes ayant une expérience et une perspicacité reconnues dans ce domaine ou sujet et leur demander d’examiner vos définitions modales et de commenter leur pertinence et leur validité. L’avantage de faire cela est que vous n’êtes pas seul à essayer de défendre vos décisions – vous avez des experts reconnus pour vous soutenir. L’inconvénient, c’est que même les experts peuvent être, et sont souvent faux.

échantillonnage de Quota

dans l’échantillonnage de quota, vous sélectionnez des personnes non aléatoires selon un quota fixe., Il existe deux types d’échantillonnage par quota: proportionnel et non proportionnel. Dans l’échantillonnage proportionnel par quota, vous voulez représenter les principales caractéristiques de la population en échantillonnant une quantité proportionnelle de chacune. Par exemple, si vous savez que la population compte 40% de femmes et 60% d’hommes, et que vous voulez un échantillon total de 100, vous continuerez à échantillonner jusqu’à ce que vous obteniez ces pourcentages, puis vous arrêterez., Donc, si vous avez déjà les 40 femmes pour votre échantillon, mais pas les soixante hommes, vous continuerez à échantillonner les hommes, mais même si les femmes légitimes interrogées viennent, vous ne les échantillonnerez pas parce que vous avez déjà « atteint votre quota. »Le problème ici (comme dans beaucoup d’échantillonnage intentionnel) est que vous devez décider des caractéristiques spécifiques sur lesquelles vous baserez le quota. Sera-ce par sexe, âge, race d’éducation, religion, etc.?

l’échantillonnage par quota non proportionnel est un peu moins restrictif. Dans cette méthode, vous spécifiez le nombre minimum d’unités échantillonnées que vous souhaitez dans chaque catégorie., ici, vous n’êtes pas préoccupé par le fait d’avoir des chiffres qui correspondent aux proportions de la population. Au lieu de cela, vous voulez simplement avoir assez pour vous assurer que vous serez en mesure de parler même de petits groupes dans la population. Cette méthode est l’analogue non probabiliste de l’échantillonnage aléatoire stratifié en ce sens qu’elle est généralement utilisée pour s’assurer que les petits groupes sont adéquatement représentés dans votre échantillon.

échantillonnage D’hétérogénéité

Nous échantillonnons pour l’hétérogénéité lorsque nous voulons inclure toutes les opinions ou points de vue, et nous ne sommes pas préoccupés par la représentation de ces points de vue proportionnellement., Un autre terme pour cela est l’échantillonnage pour la diversité. Dans de nombreux processus de brainstorming ou de groupe nominal (y compris la cartographie conceptuelle), nous utiliserions une certaine forme d’échantillonnage d’hétérogénéité parce que notre intérêt principal est d’obtenir un large éventail d’idées, sans identifier les « moyennes” ou les « instances modales”. En effet, ce que nous aimerions échantillonner, ce ne sont pas des personnes, mais des idées. Nous imaginons qu’il existe un univers de toutes les idées possibles pertinentes à un sujet et que nous voulons échantillonner cette population, pas la population de personnes qui ont les idées., De toute évidence, afin d’obtenir toutes les idées, et en particulier les « aberrantes” ou inhabituelles, nous devons inclure un large éventail de participants. L’échantillonnage d’hétérogénéité est, en ce sens, presque le contraire de l’échantillonnage d’instance modale.

échantillonnage boule de neige

dans l’échantillonnage boule de neige, vous commencez par identifier une personne qui répond aux critères d’inclusion dans votre étude. Vous leur demandez ensuite de recommander d’autres personnes qu’ils connaissent et qui répondent également aux critères. Bien que cette méthode ne conduirait guère à des échantillons représentatifs, il y a des moments où il peut être la meilleure méthode disponible., L’échantillonnage en boule de neige est particulièrement utile lorsque vous essayez d’atteindre des populations inaccessibles ou difficiles à trouver. Par exemple, si vous étudiez les sans-abri, vous n’êtes pas susceptible de trouver de bonnes listes de sans-abri dans une zone géographique spécifique. Cependant, si vous allez dans cette zone et identifiez un ou deux, vous constaterez peut-être qu’ils savent très bien qui sont les autres sans-abri dans leur voisinage et comment vous pouvez les trouver.