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L’échantillonnage aléatoire est une technique dans laquelle chaque personne a la même probabilité d’être sélectionnée. En termes simples, un échantillon aléatoire est un sous-ensemble d’individus sélectionnés au hasard par des chercheurs pour représenter un groupe entier. L’objectif est d’obtenir un échantillon de personnes représentatif de la population dans son ensemble.
Il s’agit de déterminer la population cible, de déterminer le nombre de participants dont vous avez besoin, puis de choisir les participants de manière à donner à chacun une chance égale d’être sélectionné au hasard.
Table des matières
En un coup d’oeil
L’échantillonnage aléatoire est important en psychologie car il permet de garantir que les échantillons de recherche sont représentatifs de l’ensemble du groupe. Cette méthode d’échantillonnage peut réduire les biais, mais elle peut également être coûteuse et longue à mettre en œuvre.
En savoir plus sur le fonctionnement de l’échantillonnage aléatoire peut vous aider dans vos propres études et vous donner une meilleure compréhension du fonctionnement de la recherche et de ce que cela pourrait signifier pour une population plus large.
Exemple d’échantillonnage aléatoire en psychologie
Par exemple, si les chercheurs souhaitaient en savoir plus sur la consommation d’alcool parmi les étudiants aux États-Unis, la population la plus large (en d’autres termes, le « groupe d’intérêt ») serait composée de tous les enfants de tous les collèges et universités du pays.
Il serait pratiquement impossible d’interroger chacune de ces personnes pour savoir si elles boivent, quels types d’alcool elles boivent, à quelle fréquence, dans quelles circonstances, en quelle quantité (une ou deux bières par semaine ou suffisamment pour s’enivrer chaque week-end), etc.
Au lieu d’entreprendre une tâche aussi monumentale, les scientifiques rassembleront un échantillon aléatoire d’étudiants pour représenter la population totale des étudiants.
Types d’échantillonnage aléatoire en psychologie
L’échantillonnage aléatoire peut se produire de différentes manières :
- L’échantillonnage aléatoire simple consiste à disposer d’une liste de chaque membre de la population cible. Un numéro est attribué à chaque personne, puis le nombre nécessaire de participants est choisi au hasard à l’aide d’une méthode de loterie.
- L’échantillonnage aléatoire stratifié consiste à diviser les membres de la population cible en groupes homogènes en fonction de caractéristiques spécifiques d’intérêt (telles que l’âge, le sexe, le diagnostic, etc.), puis à tirer un échantillon aléatoire de chaque sous-groupe.
- L’échantillonnage aléatoire en grappes consiste à diviser la population en grappes plus petites, représentatives du groupe le plus large. Les chercheurs tirent ensuite au sort un nombre aléatoire de grappes à inclure dans l’échantillon.
- L’échantillonnage aléatoire systématique implique l’utilisation d’une méthode d’échantillonnage systématique, comme la sélection de chaque 15e membre du groupe à inclure dans l’échantillon.
Comment les chercheurs créent des échantillons aléatoires
L’échantillonnage aléatoire peut être coûteux et prendre du temps. Cependant, cette approche de collecte de données pour la recherche offre la meilleure chance de constituer un échantillon impartial qui soit véritablement représentatif d’un groupe entier.
Pour revenir à l’étude imaginaire de la consommation d’alcool chez les étudiants, voici comment l’échantillonnage aléatoire pourrait fonctionner :
Déterminer la population totale
Selon le Centre national des statistiques de l’éducation (NCES), environ 19,7 millions d’étudiants étaient inscrits dans les collèges et universités américains en 2020, les statistiques les plus récentes disponibles. Ces 20 millions d’individus représentent la population totale à étudier.
Déterminer les caractéristiques de la population
Pour constituer un échantillon aléatoire de ce groupe, tous les étudiants doivent avoir les mêmes chances d’être sélectionnés. Par exemple, les scientifiques chargés de l’étude doivent s’assurer que l’échantillon comprend le même pourcentage d’hommes et de femmes que la population générale.
Selon les statistiques du NCES, 11,3 millions de femmes et 8,5 millions d’hommes constituent l’ensemble de la population étudiante. Le groupe d’échantillons devrait refléter ce même ratio femmes/hommes
Représenter toutes les caractéristiques dans l’échantillon aléatoire
Outre le sexe, les chercheurs souhaiteraient également suivre le même processus pour d’autres caractéristiques, par exemple la race, l’origine culturelle, l’année d’études, le statut socio-économique, etc., en fonction de l’objectif spécifique de l’étude.
Par exemple, s’ils voulaient se concentrer sur la consommation d’alcool parmi les étudiants asiatiques, ils créeraient un échantillon aléatoire composé uniquement d’étudiants asiatiques. De la même manière, si l’étude se concentrait sur la quantité d’alcool consommée par les étudiants au cours de la semaine, ils créeraient un questionnaire ou une autre méthode pour ne trouver que les enfants qui boivent en semaine pour leur recherche.
Avantages et inconvénients de l’échantillonnage aléatoire en psychologie
Le principal avantage de l’échantillonnage aléatoire est qu’il permet de réduire le risque de biais. Les chercheurs suggèrent également qu’il peut améliorer l’analyse statistique et leur permettre de quantifier les non-réponses
Le plus gros inconvénient de l’échantillonnage aléatoire est qu’il peut être difficile à obtenir.
Ce type d’échantillonnage a tendance à être plus coûteux en termes d’argent, de temps et de ressources. Pour cette raison, les chercheurs doivent parfois utiliser d’autres méthodes d’échantillonnage.
Ce que cela signifie pour vous
Lorsque vous lisez une étude de santé basée sur un échantillon aléatoire, sachez que les résultats ne sont pas basés sur chaque personne de la population répondant à certains critères, mais sur un sous-ensemble de sujets choisis pour les représenter. Cela devrait vous aider à mettre l’étude en perspective.